采用SIFT特征和增强型高斯混合模型的目标识别

文中采用SIFT特征描述子进行关键点的提取,将其获取的特征进行降维处理,然后采用经由辨识训练调整的高斯混合模型进行分类,并将获得的结果与其他几种被认可的方法的试验结果进行比较。证明该方法对图像分类和目标辨识的准确性有很大的提高。     

多重目标综合决策在火灾报警系统中的应用

提出了在消防系统中利用模糊决策理论解决复杂环境下火灾的识别、判断及报警。论述了综合决策、多重目标综合决策数学模型及其在消防决策中的应用，给出了实例加以说明。     

触摸屏在S3C44b0上的应用

本文以S3C44b0为平台给出了触摸屏的概念、工作原理、接口电路和软件程序;改进了软件滤波的实现方法,该算法使用C语言,可移植到任何操作系统的触摸屏驱动程序中.     

计算智能融合应用研究

本文对神经网络（NN），进化算法（EA0，不确定理论（Uncertain Theory）混沌系统（Chaos System）、免疫算法（IA,Immune Algorithm）、DNA计算（DNA Coputing）等广义计算智能相互融合应用进行了总结和分析，重点介绍免疫算法、DNA计算等新型计算智能理论的相互融合应用，最后对计算智能理论的融合应用趋势进行探讨。     

人工神经元网络在控制中应用的现状与展望

本文简要评介了人工神经元网络在控制领域中应用的现状，并探讨了神经控制的可能结构和分类。最后，对其发展前景作了展望。     

永磁同步电机的模糊混沌神经网络建模

采用模糊混沌神经网络建立了具有混沌特性的永磁同步电机(PMSM)模型。永磁同步电机在一定工作情况下呈现混沌运动，根据PMSM的数学模型得出其混沌特性曲线。将混沌神经网络与模糊理论相结合设计出协作型模糊混沌神经网络，并据此网络建立了永磁同步电机的模糊混沌神经网络结构模型，该模型在结构上为神经网络，具有混沌特性，在功能上是模糊系统；确定了模型的输出函数，并推导了模型的学习算法，仿真结果表明永磁同步电机的模糊混沌神经网络模型与原系统是等价的。     

新的可拓模式分类器研究

为了解决传统可拓模式分类器只适合用于模式类别较少和一维数据等缺点,针对可拓学中可拓距和关联函数的特点,提出了采用可拓距和关联函数新的可拓模式分类器,包括平均关联函数法、K最大关联函数法和最大关联函数法.详细介绍三种可拓模式分类器的设计步骤;并针对平均样本法、平均距离法、K近邻法、最近邻法和三种可拓模式分类器,采用二维平面数据、多维向量数据和手指静脉图像特征矩阵数据进行实验对比分析.实验结果表明:新的基于可拓距与关联函数的可拓模式分类器算法不仅可以解决模式类别较多的多维数据问题,分类效果也可以达到经典的K近邻分类器或最近邻分类器的分类水平.     

智能控制发展的新趋势—多种智能控制方法的综合

本文概述了各种智能控制方法与传统控制及其它智能控制方法相交叉综合的成果和应用现状,提出了智能控制发展的新趋势——多种智能控制方法的综合的观点,论述了它的学术和应用价值.     

基于加权均值人脸的多姿态人脸识别

针对姿态变化人脸问题,本文提出一种加权均值人脸的概念。根据人脸姿态变化时左右摇摆角度的变化,首先定义了构建均值人脸时每幅姿态变化人脸权值的计算方法,并提出加权均值人脸的构建方法。然后,结合姿态人脸的俯仰角度变化,将姿态变化人脸划分为俯视、平视和仰视三个层次,针对每个层次构建加权均值人脸,形成加权均值人脸矩阵。最后,针对加权均值人脸矩阵存在数据冗余的问题,采用改进的局部保持投影算法进行深层特征提取,获取关键识别信息。实验结果表明,本文所提方法能有效提取俯仰变化和左右摇摆变化情况下人脸的关键信息,使识别效果得到较大改善。     

深度学习在无人驾驶汽车领域应用的研究进展

首先阐述了汽车界对无人驾驶的定义,然后详细分析了国内外无人驾驶汽车的发展历史以及各车企和互联网公司的研究现状。通过详细分析无人驾驶汽车工作原理、体系架构设计以及具体实现方法,简单说明了目前无人驾驶汽车遇到的关键问题和难题,同时重点描述了目前深度学习在图像处理方面的突破性进展以及在无人驾驶汽车领域的应用实践,最后对无人驾驶的未来发展做了展望。