墙地砖色差的计算机视觉检测研究

本文针对墙地砖色差的检测难题 ,提出了一种新型的计算机视觉检测方法 ,并通过BorlandC 5 0实现该算法。事实证明该算法能够满足墙地砖质量检测中的实时、在线、全数的要求     

基于神经网络模型的发动机工况识别

提出了利用BP神经网络对发动机工况进行识别的方法。建立了NN识别模型,实现对发动机工作状态的有效识别与预报,为有针对性地对发动机进行适时控制提供了依据。     

地震勘探技术在焉耆盆地勘探开发中的合理应用探讨

地震勘探技术应用可以分为以二维地震研究构造为主的地震勘探初级阶段、以地震地层学为主的地震勘探中级阶段、以三维地震油藏静态描述为主的地震勘探高级阶段、以地震储层研究为主的开发地震妆级阶段和以四维地震进行油藏监测为主的开发地震高级阶段。针对5个不同阶段的地质条件和地质任务，选择使用合理的地震勘探技术是有效提高勘探开发效益的重要途径。焉耆盆地的勘探开发体现了以地震勘探为主的思路，在勘探开发过程中重视了针对不同勘探开发阶段和不同的地质 地震技术，因此，在早期勘探开发中取得了很好的经济效益。     

基于SPA的模式识别

发展和深化了集对分析（SPA）基础理论，并在此基础上探讨了基于集对分析的模式识别方法，给出了集对模式识别的三个判定原则，这对SPA的发展及其在模式识别中的应用提供了理论支持。     

脉冲神经网络的时间计算——世界中心识别原理

本文表明传统的基于脉冲平均点火率的人工神经网的全并行计算是不妥的，因为它不能进行时间操作，我们提出一个脉冲神经网，对神经计算引入空间搜索机制，搜索能够将空间坐标转化为时间坐标，这使得空间相对坐标 为时间相对坐标，利用延迟的连接，神经网能够非常容易地完成时间相对坐标的计算，设计了一个以世界为中心的模型，它由空间搜索器和特征转移向量存储器组成：ＷＣＭ是单纯的神经网络，它代表了不变识别的神经原理。     

催化裂化装置模式识别实时优化指导软件的开发与应用

介绍了大连石化公司炼油厂催化裂化装置模式识别在线优化指导软件的开发及应用情况。优化计算是基于现场计算机数据采集系统，应用模式识别技术，提取生产过程中产生的特征信息，以优化控制模型指导反应、分馏系统的生产操作，经过应用试验，效果显著。     

地震资料精细处理和解释在徐家围子油田的应用

以地震资料精细处理和解释在大庆长垣外围徐家围子油田开发中的成功应用为例，论述了地震地质综合描述技术在地质情况复杂的低、特低渗透油田开发中的应用效果。     

人发微量元素谱与食管癌

本文用计算机模式识别法,对我国食管癌高发区-山西阳城县的食管癌患者,食管癌高发区人群及低发区人群进行了人发微量元素谱的分析,成功地将食管癌患者与正常人群,以及食管癌高、低发区人群间进行了识别,取得了较高的准确率.调查工作前后分两批进行.第一批的检测对象共270例,其中阳城县食管癌患者70例,当地正常人群200例.第二批的检测对象共217例,其中阳城县食管癌高发区人群177例,太原市郊食管癌低发区人群40例.人发微量元素检测采用同位素源激发X射线荧光分析装置,测定发中Ca、Cr、Mn、Fe、Ni、Cu、Zn、Pb、Se、Sr等10个元素,采用计算机模式识别法对数据进行分析处理,包括主成分分析法、非线性映照法及马氏距离断别法等.结果表明:(1)作为判别函数的元素谱,两批调查资料有所不同.第一批的元素谱是Cr、Mn、Fe、Ni、Cu、Zn;而第二批的元素谱是Ca、Cr、Mn、Cu、Zn、Se,这与两批资料的来源不同有关.(2)食管癌患者与正常人在二维平面图上能相当成功地区分开,界限十分清楚;而食管癌高、低发区人群间也能基本区分.(3)马氏距离判别法的结果表明,食管癌患者与正常人的回判准确率分别可达92.9%及84.6%,而预报准确率则分别达85.7%及91.5%,说明其准确率是相当高的.同时,根据已建立的计算机程序,对高发区人群177例进行了人机对话的判别,初步确定在受检人群中属可疑高危人群的有61例,占被检人数的43.5%.从初步确定的可疑高危人群中,通过49例的拉网细胞学检查,发现食管上皮细胞的重增检出率有明显提高,提示微量元素谱的判别方法作为辅助指标加以应用,在缩小拉网普查人数和提高重增检出率方面有参考价值的.作者认为,应用多因素分析方法有利于提高判别食管癌患者与正常人的准确率,在一定程度上可识别食管癌可疑高危人群,这对推进食管癌高发地区的肿瘤防治工作将是有益的.但是,应当指出人发微量元素谱的计算机模式识别法也还存在一定的局限性,其与肿瘤相关的生物学意义尚待进一步探讨.     

一种仿人智能的智能控制方法

提出了一种仿人智能的控制方法。这种方法模仿人类专家的操作过程，因而方法智能性强，能较好地解决难于建立对象的数学模型的系统的控制问题。