轻亚粘土在地震作用下液化程度模糊识别理论

根据轻亚粘土在地震作用下发生液化，液化程度具有模糊性的特点，提出轻亚粘土液化程度或级别的模糊识别理论与方法，可作为初判参考，指出了应用最大隶属度原则进行轻亚粘土液化差别中存在的问题。     

基于组合矩不变量特征的BP神经网络分类器

本文通过研究矩特征的性质，在传统的７个矩不变量的基础上，提出了５个组合矩不变量来完成对目标特征的描述．为完成对三维物体的识别，这里采用三层的ＢＰ神经网作为分类器，其输入特征为上述组合矩不变量．文中对三类目标在各种姿态下的矩特征分布的情况进行了研究，并将神经网分类器与最小距离分类器的分类性能作了比较．实验证明，神经网分类器能够完成对三维目标的识别，并且在实时性和鲁棒性方面表现了良好的特性     

基于模糊病态性识别的自适应仿真算法

在已有病态性识别方法的基础上引入模糊集合理论，构造准确性更高的识别方法，并将它用在自适应仿真算法中。     

基于并行基因算法的语音识别方法

提出一种基于并行基因算法的孤立字识别时间规正算法，该算法是在［３］的基础上提出，可解决动态时间规划（ＤＴＷ）难以解决的一些问题：①使距离归一化因子Ｍ与实际路径相关；②以自然方式提供多条最佳规划路径；③语音端点检测正确性对识别率的影响得到一定程度的改善。建立了试验数据库，根据试验数据建立了模板距离遵循正态分布的算法性能分析模型。比较了并行基因算法，串行基因算法［３］和动态时间规划算法的性能。试验结果表明：基因算法比动态时间规划能得到更高的识别率，在单ＣＰＵ情形下，虽然并行基因算法的性能比串行基因算法略微提高，但至少可节约三分之一的ＣＰＵ时间     

工程图形识别中一种矢量跟踪法

提出了一种通过网络拓扑结点抽取并基于查表实现的矢量跟踪方法，这种方法不但能有效地保证细化后得到的图象骨架的网络拓扑关系，而且算法构造简单，便于软件或硬件实现。论述了数字拓补中的几个基本概念，叙述了算法的构造与实现。给出了实例，证明矢量化后，分枝点、交叉点、切点等处仍很好保持了原图中的拓扑关系，为后续曲线的拟合及线段拼合等处理提供了有利条件，并可以提高机械工程图形矢量处理水平。     

BP人工神经元网络与汉语语音的音节切分

提出了一种基于ＢＰ人工神经元网络的汉语语音声韵母分割算法．计算机模拟结果表明，该算法只需对极少数典型音节进行简单训练，便可实现汉语语音的声韵母分割，且分割精度远大于传统算法所能获得的精度．     

强噪声环境下汉语语音识别的模糊分类算法

论述了强背景噪声环境下利用模糊分类算法对大词汇量的汉语语音进行了分类识别，根据噪声的汉语语音特点，采用有边界的交叉分类和无边界的模糊分类相结合的措施，较成功地解决了强噪声环境下的汉语语音分类。     

RBF-DDA 神经网络用于手写体汉字识别的研究

使用了一种新的神经网络模型———动态衰减调节径向基函数（ＲＢＦＤＤＡ），并结合一种新的特征提取方法来进行手写体汉字识别的研究，通过对１００种汉字、１５０００个样本的初步实验，取得了识别率为９９％的良好结果，表明将ＲＢＦＤＤＡ引入到手写体汉字识别的研究是比较成功和可行的。     

智能装配系统中神经视觉的三维物体识别

根据智能装配系统的实际要求，提出了一种利用神经视觉进行三维物体识别的理论和方法，在利用立体象对重建物体的三维外形的基础上，建立物体的区域图，利用物体的三维矩及其不变性来构造代表物体的特征矢量．采用ＡＲＴ２神经网络构成神经网络分类器，把物体的特征矢量作为神经网络分类器的输入，从而对物体进行识别或分类．这种识别或分类方法可以在线学习，能满足智能装配环境下连续作业的要求