笔迹鉴别预处理与特征抽取技术研究

笔迹鉴别是身份鉴别技术中的一种有效方法。本文介绍了基于笔迹的身份鉴别的技术特点、研究背景及发展趋势。对与文本无关的笔迹鉴别中预处理和特征提取技术进行了细致的研究,以vc6.0为平台进行了相关的试验,并指出了笔迹鉴别技术的发展方向。     

多类支持向量机文本分类方法

文本分类是数据挖掘的基础和核心,支持向量机(SVM)是解决文本分类问题的最好算法之一.传统的支持向量机是两类分类问题,如何有效地将其推广到多类分类问题仍是一项有待研究的课题.介绍了支持向量机的基本原理,对现有主要的多类支持向量机文本分类算法进行了讨论和比较.提出了多类支持向量机文本分类中存在的问题和今后的发展.     

基于多元特征的智能型生物识别模型

随着生物识别技术的不断成熟,各种成形产品和设备不断进入市场,为生物识别手段代替传统的身份鉴别方法提供了基础。基于单一生物特征的识别模型由于过度依赖于一种识别模式,难以抵御针对型的欺骗方式。通过分析人类智能识别的行为,提出了一种基于多元特征的智能型生物识别模型。该模型能够同时捕捉目标的多种生物特征,通过选择可信度最高的识别模式进行组合识别,防止了针对型欺骗;通过引入多特征的交叉索引模型,提高了系统对复杂生物特征的检索效率;通过系统记录的历史数据的参与,实现了一种目标特征变化敏感的识别方式,使系统在某一特征变化大于预设阈值时进行更高精度的生物识别。基于多元特征的生物识别模型增加了系统的欺骗代价,在保证系统的识别精度和效率的同时,降低了系统遭受恶意侵入的风险。     

反舰导弹类型识别的贝叶斯网络方法

通过对反舰导弹运动模式及运动特征参数的分析,提出了一种有效的反舰导弹类型识别的贝叶斯网络方法。在机动目标交互式多模型跟踪的基础上,利用曲线拐点检测方法对典型运动模式段进行划分,识别其运动特征参数,根据运动特征参数建立目标类型识别的贝叶斯网络模型。仿真实验证明,方法结构简单,易于实现,具有较高的实用性。     

基于聚类和密度的KNN分类器训练样本约减方法

提出了一种基于聚类和密度的KNN分类器训练样本约减方法。使用KNN分类器进行文本分类的时侯,由于训练样本在类别内分布的不均匀,会造成分类准确性的下降,而且相似度计算量非常大。新方法根据训练样本的密度采用聚类的方法,约减了一定数量的“噪声”样本。实验表明,使用该方法能同时提高KNN分类器的准确率和效率。     

深度神经网络图像目标检测算法综述

随着深度卷积神经网络优异的特征提取能力被发掘, 目标检测的进程开始以一种势不可挡的姿态向前推进, 同时, 和深度学习结合的目标检测技术取得了显著的成果, 在自动驾驶、智能化交通系统、无人机场景、军事目标检测和医学导航等现实场景中得到了广泛的应用. 本文回顾了传统目标检测算法的缺点, 介绍了常用的检测数据集以及性能评估指标, 综述了基于深度学习的目标检测经典算法, 阐述了当前目标检测的以及存在的困难与挑战, 对目标检测的未来可行的研究方向进行了展望.     

Petrological characteristics,geochemical feature and metallogenetic relation of alkaline-rich rocks in northwest of Yunan Province,China

The alkali-rich rocks,spreading along the suture zone of Jingsha River,refer to the alkali-rich porphyry rocks,which emplace during the Himalaya epoch in northwest of Yunnan Province,and consist of syenit,syenit porphyry,monzonite porphyry and granite porphyry.Petrological chemical analysis results suggest that silica is poor and aluminum is rich,and high potassium large ion lithophile elements(LILE),light rare earth element(LREE) and Sr are obviously detracted in these rocks.High field strength elements(HF...     

基于判别模型的年龄不变人脸识别方法综述

人脸识别是一种利用人体面部特征进行身份验证的生物识别技术。但随着年龄的增长，人的面部轮廓以及纹理都会发生很大变化，从而给人脸识别带来了巨大挑战。因此，年龄不变人脸识别（age-invariant face recognition,AIFR）研究具有重要意义。介绍了判别方法的研究现状，包括传统判别方法以及基于深度学习的判别方法，并对优缺点进行梳理总结。梳理了年龄不变人脸识别技术领域内代表性数据集以及常用的评价指标，并将优秀算法的性能在常用数据集上进行了实验比较。对年龄不变人脸识别技术的发展趋势进行了展望。     

共蒸发制备GaSb多晶薄膜的研究

GaSb的禁带宽度为0.72eV,是热光伏电池的理想材料。采用共蒸发的方法,在普通玻璃衬底上生长GaSb多晶薄膜。通过XRD谱、Hall及透射反射谱测试,研究了Ga、Sb源的蒸发温度、衬底温度以及薄膜厚度对薄膜的结构特性和光电特性的影响。研究表明,随衬底温度的升高、薄膜厚度的增加,晶粒尺寸逐渐增大;随衬底温度的升高、Ga源温度的降低以及厚度的增加,迁移率逐渐上升,迁移率最高可达172cm2/(V.s);随衬底温度的降低、Ga源温度的提高以及厚度的增加,载流子浓度逐渐增加。     

基于输出误差与偏导数误差信息融合的神经网络训练

文章首先提出了表示前向神经网的泛化能力的一种度量,分析了提高网络泛化能力的主要途径,进而提出了基于网络输出误差与输出对输入偏导数误差信息融合的网络训练策略,给出了两者信息融合的有效方法和相应网络训练算法。具体应用结果表明所提出算法可显著提高网络的泛化能力。