指纹图象预处理

采用块方向图滤波的方法实现了沿指纹纹线方向的图象增强及图象的二值化,用细化模板匹配的迭代方法实现了纹线的细化,解决了指纹纹线复杂难以提取的问题,具体实现了指纹图象的预处理。经过预处理后提取出了纹线,且保留了纹线的关键信息,有利于下一步的特征提取工作。     

参数化绘图及其应用

本文较系统地介绍了参数化绘图及其应用开发方法，进行了相应地分析和评价，同时给结合实例介绍了利用ＶｉｓｕａｌＢａｓｃｉ４．０在ＡｕｔｏＣＡＤＲ１２ｆｏｒＷｉｎｄｏｗｓ平台上实现参数化绘图的途径和基本方法。     

直线段与B样条曲线的一种新的双向裁剪迭代求交算法

本文根据B样条曲线的性质与线段的半平面方程的特性,研讨了B样条曲线与直线段的相交性问题,提出了有关这类线段相交性的判别准则及其求交新算法。该方法能避免大量的无效求交计算,并大大提高了求交效率。     

基于新的关键词提取方法的快速文本分类系统*

关键词的提取是进行计算机自动文本分类和其他文本数据挖掘应用的关键。系统从语言的词性角度考虑,对传统的最大匹配分词法进行了改进,提出一种基于动词、虚词和停用词三个较小词库的快速分词方法（FS）,并利用TFIDF算法来筛选出关键词以完成将Web文档进行快速有效分类的目的。实验表明,该方法在不影响分类准确率的情况下,分类的速度明显提高。     

知识获取技术及其在网络智能故障论断中的应用

基于遗传算法提出一种新型的机器学习方法,它利用遗传算法的全局寻优手段,为解决知识获取这一瓶颈问题另辟捷径。论述了该方法的原理及其实现过程,并且给出了网络故障诊断应用实例,证明了它的有效性。     

计算机网络智能故障诊断知识库构造方法

本文利用神经网络方法和粗集理论方法,从原始网络管理信息库MIB中提取网络故障征兆信息,自动创造和维护网络故障诊断知识库,实现网络故障的提前告警和故障原因的关联分析利用这-方法可以从网络管理信息库中学习和了解网络系统的深层次行为.     

识取技术及其在网络智能故障诊断中的应用

基于遗传算法提出了一种新型的机器学习方法,它利用遗传算法的全局寻优手段,为解决知识获取这一瓶颈问题另辟捷径.论述了该方法的原理及其实现过程,并且给出了网络故障诊断应用实例,证明了它的有效性.     

指纹图像的高效分级分割算法

文章中提同了一种新的指纹图像分割算法，引入分级分割的观点，首先从图像中分割得到完整的指纹区域，然后从指纹区域中提取出清晰的指纹区域和受噪声干扰但可恢复的指纹区域。区域生长被引入到第一级分割中，使算法更具鲁棒性，与两种重要的指纹图像分割算法相比较，分级分割算法对不同类型的指纹图像都能精确地进行分割，是一种高效自适应的指纹图像分割算法。     

基于差异-相似矩阵的文本降维方法

由于文本文档数量多、词量大,形成的文档空间维度高,很多自动文本分类算法不能直接有效地发挥作用。基于差异-相似矩阵(DSM)的方法在很大程度上降低了文档空间的维度。已经分好类的文集经过预处理后被表示成特征项-文档矩阵,再转化为差异-相似矩阵,其中同类文档采用相似项描述,而异类文档则采用差异项描述。通过对差异-相似矩阵的处理,最终得到维度较低的文本特征集,并同时生成分类规则。实验说明,对于大规模文集,DSM方法能在保持良好的分类质量的同时,获得较高的属性降维率和样本降维率。     

基于支持向量机的中文文本自动分类研究

首先对文本提取特征向量,再利用词语相似度求出文本特征子集,由支持向量机进行文本分类,实现了一个中文文本自动分类系统,并对该系统进行了针对SVM大规模真实文本的试验测试。试验表明,该方法的系统的招回率较低,而准确率较高,取得了令人满意的结果。