摘要：研究非线性连续联想记忆神经网络的渐近稳定性，得出几个定理．在此基础上，提出了一种优化设计方法，并给出了理论证明．目前已有的若干结论是本文所得定理的特例．

摘要：本文通过定义一种新的能量函数,分析了Hopfield型神经网络的渐近稳定性与联想记忆问题,得到了四组保证网络平衡点是渐近稳定平衡点的充分条件,应用这些条件,便可设计联想记忆神经网络。文中给出了应用这些结论设计联想记忆神经网络的实验结果及分析。

摘要：本文讨论了超级智能视听信息处理系统(SIVAIPS)所需的网络环境,给出了系统的网络结构,详细论述了基于Ethernet扩展的SIVAIPS网络环境的设计思想与实现方法,并在包括语音、图像、图形、文本信息处理工作站及多媒质数据库管理工作站的互连系统中实现了SIVAIPS网络环境。

摘要：最近Melnik提出了一种新的排序层分类器融合思想,指出在分类器融合过程中既要调节对不同分类器的侧重程度,又要利用不同序号值提供的置信度信息.但是在Melnik提出的融合方法中,参数数量随着分类器数量的增加呈指数级增长,在分类器数日增加时会产生维数灾难问题.在Melnik的思想启发下,本文提出了一种新的融合方法,该方法将对序号的变换与分类器的加权组合协调起来,能够更好地实现Melnik提出的目标.另外,本文给出了一种用连续可微函数表示的分类错误率表达式,设计了基于梯度下降的参数调节方法.在实验中本文设计了融合掌纹图像数据和手指图像数据的多模态身份识别系统,观察了不同数日分类器条件下的融合效果.实验结果表明本文方法的分类正确率高于传统方法和Melnik的方法.

摘要：拟合模型与三维数据间距离图计算是三维数据重建中的主要计算之一 ,决定了重建算法的实时性。本文设计了基于优化 k- d树的三维空间 k个最近点 (k- NN:k- Nearest Neighbour)搜索算法 ,提高了搜索效率 ,使距离图计算时间大大减少 ,满足了三维数据层次式重建的计算实时性要求。作为三维空间最近点搜索的最佳算法之一 ,基于优化 k- d树的最近点搜索算法可在更广泛的领域应用。

摘要：将遗传模糊系统引入分类器融合,并且提出了一种快速的遗传模糊系统设计方法,在该方法中对传统的产生初始群体的方法和交叉操作进行了改进．本文方法在从ELENA数据集和UCI数据集中选择的3个大样本数据集上进行了测试,与当前有代表性的分类器融合方法进行了比较实验．实验结果表明,该方法在缩短训练时间以后仍然能够得到模糊规则数少,分类精度高的分类器融合系统．

摘要：用非线性方法解决多分类器融合问题能够取得比较高的识别率,但是,当前被应用在多分类器融合领域中的非线性方法可理解性较差,给使用者带来一定的困难。而基于模糊规则的模式识别方法是一类可理解性好的非线性方法,但迄今为止还没有被应用于多分类器融合问题中。基于上述考虑,该文将模糊系统应用到多分类器融合中,并且研究了如何设计可理解性好、精度高的模糊系统的问题,提出了一种改进的基于支持向量的模糊系统设计方法。该方法在从ELENA项目数据库和UCI数据库中选出的4个数据集上进行了测试。实验结果表明,该方法能够用可理解性好的模糊系统实现低错误率的多分类器融合。

摘要：本文介绍了闭合曲线的斜对称定义，以及新近获得的相关理论分析结果，并在此基础上提出一个基于对称曲线的微分性质，来检测闭合曲线的斜对称性，还设计了一个新算法，实验结果表明，该算法能够快速准确地找出闭合曲线的所有斜对称轴线。

摘要：研究并实现了生物神经信号实时采集和分析系统,其集生物信号采集、模式识别、反馈控制于一体;设计了交替缓冲方法实现采集和存储的数据共享;提出了多速率压缩算法以实时分析采集信号的特征;给出了生物神经信号的模式识别的准则。该系统已在生物神经信号采集中得到实际应用。

摘要：本文着重介绍我国在信号处理领域中有关的若干专题的研究进展。这些专题包括离散变换,谱估计理论,空间谱估计,自适应滤波算法和数字滤波器。文中对数字信号处理硬件设计方面的进展亦做了介绍;同时就信号处理在语声处理、文字识别、图像处理和计算机视觉方面的应用成果也做了概要的说明。