基于HMM的脱机手写字符识别方法研究

为了对手写字符进行识别,对隐马尔可夫模型算法及训练方法进行了探讨．首先简要地描述了字符识别的预处理和字符分割,然后利用Haar基函数提取字符特征,给出了解决隐马尔可夫模型的三个关键问题的算法,尤其是利用高斯混合模型对样本进行训练,建立了结合高斯混合模型的隐马尔可夫模型．实验结果表明,该方法有效可行,与已有研究结果进行对比,该方法具有一定的优越性。     

基于组合权重的自主船舶靠、离泊功能评价方法

提出了基于组合权重与模糊综合评判的自主船舶靠、离泊功能评价模型。通过查阅相关资料和专家调查，构建自主船舶靠、离泊功能评价指标体系。基于离差最大化原则将层次分析法与CRITIC法相结合，得到最优组合权重，然后用模糊综合评判法对一艘船的自主靠、离泊功能进行评估并分析该船航行关键参数，验证了评价模型的合理性。     

基于GA-PSO-Otsu算法的质子交换膜燃料电池催化层孔结构自适应识别

车载质子交换膜燃料电池催化层的孔结构识别效率低、精度差且实验要求严格，无法适应日趋规模化的行业发展体系，因此针对该问题，本文提出基于遗传粒子群的最大化类间方差（GA-PSO-Otsu）优化算法，实现对催化层扫描电镜图孔径分布和孔隙率高效、精确且自适应的识别和测算。首先，协同引入高斯卷积核与二值化阈值最大化类间方差，有效降低噪声和手动调参对精度和效率的影响，实现自动化去噪和孔结构识别；其次，进一步提出遗传粒子群算法，有效解决传统方法遍历参数耗时长和易陷入局部优化的问题，兼具高精度和高效率的优点；最后，通过对催化层结构和灰度分布差异明显的扫描电镜图的对比实验验证，表明该方法具备良好的鲁棒性、自适应性和实用性，与遍历所有参数的传统Otsu算法的孔隙率误差小于0.5%，测算耗时降低约26.2%。