摘要：研究隐马尔可夫模型 (HMM)的一种有区分力的训练方法 .在多层前向神经网络的框架中实现了 HMM的前向概率计算 .基于这一框架 ,利用偏导数的反向传播计算方法 ,通过梯度上升的优化过程来实现互信息的最大化 ,从而对 HMM进行有区分力的训练 .这一训练方法被称之为 HMM的反向传播训练方法 .此外 ,还设计了一个用以实现这一训练方法的在数值计算上具有强鲁棒性的算法 .语音识别的实验结果证实了这一训练方法的优越性 .

摘要：针对当前大多数特征点检测算子定位不够精确的问题,提出了基于象素主轴方向灰度变化特征的特征点检测算法。与多数特征点检测算法采用x、y方向梯度作为特征不同,该算法设计了新的特征提取方法作为检测核心:首先计算象素的主轴方向,在主轴和副轴上,分别提取各自正负半轴共4个方向的局部灰度变化特征;再根据4个特征的组合情况,参考象素类别分类表判断象素所属类别。不仅如此,该方法还可以进一步扩展到边缘、峰、谷等其它图像特征检测的应用中。对人工合成图像和复杂自然图像的实验结果表明,该算法能够实现各种类型特征点的准确检测和精确定位。该方法具有旋转和尺度不变性,为计算机视觉领域特征点检测提供了一种新的检测方法。

摘要：提出一种利用单幅图像的灰度估计表面形状的方法·对于一幅图像,使用单隐层小波神经网络建立非线性反射图函数模型,通过神经网络的训练最小化误差函数得到网络权值·利用变分法得到景物最终表面高度值,并引入分级实现降低计算量·以此模型为基础,不再需要预知光源参数·实验结果表明了该方法的有效性,且其在恢复精度上有所提高·

摘要：本文介绍了一种用于提取图象纹理特征的新的二维最佳数字滤波器（ＯＤＦ），该滤波器是基于有限长球序列（ＦＰＳＳ）和离散付里叶变换（ＤＦＴ）设计的，它具有能量损失最小的最佳频率响应特性。用若干具有不同中心频率和带宽的这种滤波器覆盖频率平面，可以抽取图象的纹理特征，进而利用一个非参数分类器，可对纹理图象实行有效的分类和分割，文中给出了一个人工纹理图象和一个自然纹理图象分割的实例。

摘要：该文提出了一种基于多尺度边缘响应函数的自适应阈值边缘检测算法。首先分析二进小波变换,根据边缘和噪声随尺度变化的不同特性,设计了多尺度边缘响应函数(MERF)。通过MERF中的乘积放大作用,增大了边缘响应的幅度,同时也抑制了噪声产生的伪边缘。然后利用小波变换多尺度之间的联合分布关系,计算自适应阈值.检测MERF的梯度模值形成多尺度边缘。该算法直接在小波特征上进行多尺度合成,避免了多个边缘图合成过程的病态问题。实验表明,与LOG,Canny以及Mallat多尺度小波检测方法相比,该算法在检测和定位之间能够达到更好的平衡,既能够实现小尺度下的精确定位,也可以保留大尺度下对噪声的抑制作用。

摘要：在以Ｃ＋ ＋ 语言作为程序设计语言的基础上，提出了一种用面向对象的程序设计方法来实现隐马尔柯夫模型的基本框架。按照这一框架实现的隐马尔柯夫模型能够很好地保护它自己不受未知的外部事件的影响，从而使它的数据和功能免遭破坏；而且对模型的改进以及程序实现上的变化也不会影响使用它的外部应用程序。此外，用这一方法编制的隐马尔柯夫模型程序具有很好的重用性和继承性。

摘要：自主飞行是先进无人机的重要特征。基于智能A gent技术,采用分层的混合型A gent结构,进行了小型无人机自主飞行任务管理器的设计与实现。该设计方案在吸收各领域专家及操纵手的专门知识和丰富经验的基础上,建立了一套基于认知型A gent结构的顶层自主任务管理推理机制和策略,以及基于反应型A gent结构的任务规划执行底层的规则集。对基于该任务管理器的全自主飞行、半自主飞行模式进行了几十架次的飞行试验验证。试验结果充分表明了其推理机制和策略的有效性以及对应急事件响应的快速性。

摘要：利用智能Agent技术对自主飞行无人机发动机的控制进行研究。给出发动机控制Agent的分层结构。利用发动机领域专家的相关知识,提出了适用于小型无人机发动机自主控制的策略和协调算法。基于智能Agent技术的发动机实时控制系统能满足飞机爬升、巡航、待机、下滑俯冲等不同自主飞行阶段对动力系统的要求。针对飞行中动力及其它相关系统可能出现的异常状态,设计了相应的应急控制策略;并对发动机的正常工况实现了优化控制。通过十几架次小型无人机自主飞行试验表明该发动机自主控制策略的有效性。

摘要：论述了一种在基于内容的多媒体管理技术基础上的数字新闻管理和检索系统的设计和实现 ,其特点是通过多媒体信号分析提取图像、视频中的视觉特征 ,如颜色、纹理、形状等 ,再结合现有的文字信息 ,进而达到对相关媒体有效的管理和检索。

摘要：本文提出了一种基于视觉感知机理和相位特征的新型纹理分割方法，它由方向滤波器设计、局部非缠卷相位信息提取和可变金字塔分割三部分组成，通过有代表性的仿真实验验证了其正确性和有效性．