基于关系代数的结构模式识别系统句法分析单元设计

介绍了一种基于关系代数的句法分析单元设计.尝试通过与关系代数模型紧密集成,利用关系数据库系统能够组织和快速检索海量数据的特点,提高句法分析单元的处理复杂文法样本的能力,同时减轻用户的编码负担.在此框架中,部分推导树集合被表示为关系；推理规则集被表示为扩展的关系代数运算.给出了算法实现所需的数据结构和控制结构.从而将句法分析算法完全表示为数据库系统中的一个关系运算过程.最后通过原型系统验证了该方法的可行性.     

智能网联车辆混行交通流中灯语意图识别模型研究

为使混行交通流下智能网联车辆(Connected and Automated Vehicles, CAV)实现对人工驾驶车辆(Human-driven Vehicle, HV)前照灯灯语意图(Vehicle Headlights Intention, VHI) 的识别，弥补车对车(Vehicle to Vehicle, V2V)和鸣笛意图识别技术的不足，更好地与HV交互沟通，提出CAV对HV的VHI识别模型.模型包括：灯光感知、光数据处理、VHI识别3个模块，灯光感知模块通过RGB(Red-Green-Blue, RGB)和HSV(Hue-Saturation-Value, HSV)颜色空间感知前照灯(Vehicle Headlights, VH)，采用KLT(Kanade-Lucas-Tomasi Tracking，KLT)和车辆匹配算法定位跟踪发出灯语的HV；光数据处理模块采用光通道增益算法计算光辐射通量变化； VHI识别模块基于双层隐马尔可夫模型(Double-layer Hidden Markov Model，DHMM)辨识VH 闪烁次数和HV行驶状态，实现VHI识别.在3种灯语示意典型场景下的实验结果表明：1 s内 VH感知准确率为96.8%，定位跟踪精度小于1°，VHI识别率为96.6%，满足混行交通环境下 CAV对HV驾驶意图的识别要求，基本保证实时性，为混行交通流中CAV自动驾驶决策提供理论依据.     

船舶机舱集中监测系统新方法的研究

提出一种基于计算机模式识别技术的船舶机舱集中监测系统新方法，并对其实现方式作了初步探索。这种新方法直接采集机旁一次仪表的图像信息，经分析处理后得到对应数值，从而省却现行结构中的传感器、变送器和屏蔽线缆等，使系统结构大大简化。     

CEC系统信息融合技术探讨

协同作战能力（CEC）系统是未来网络中心战感知网格的重要组成部分，本文将初步探讨CEC系统信息融合技术。首先介绍CEC系统，分析适合于CEC系统的信息融合功能模型，提出分布式融合结构模型，探讨CEC系统中航迹关联算法和目标识别方法等。     

车牌定位的一种神经网络方法

汽车牌照自动识别（LPR）是ITS中的一项关键技术。对实时采集的图像，能自动地提取车牌照信息，有利于快速、高效进行车辆监控和管理，真正实现交通管理的智能化。而车牌定位又是车牌识别的必要的先决条件，直接影响LPR的成功与否。针对国标GA36—1992，结合图像的边缘特征，给出了一种快速可行的车牌照定位方法，供同行们参考。     

雷达信号识别中一种基于熵权的特征权重确定方法

雷达信号的识别需要依据信号的特征，而不同的特征在识别中给出不同的信息量。利用熵权的概念来描述雷达信号的特征权重，通过计算美军舰艇雷达的频段特征给出这种方法的计算过程。     

PR系统中利用规划库建立、修正与更新规划假设

探讨了在规划识别系统中检索规划库内规划的方法，着重研究基于态势索引的检索问题。提出了基于事实及其属性的态势描述方法和建立状态库以便比较态势的相似性。此种方法适合于规划识别系统在初始情况下在规划库中找到较为完整的规划作为初始假设。还就在规划假设的确认、修正与更新中检索动作、动作序列和局部规划的方法进行了初步探讨。     

基于结构化Fisherface的人脸识别新方法

特征提取是人脸识别中一个关键步骤。传统的Fisherface人脸识别方法中用样本的类均值和总体均值定义相应的散布矩阵，丢失了样本个体之间的结构信息，本文提出了一种基于原始样本个体结构信息的结构化Fisherface人脸识别方法，最后得到的特征数据中保留了原始样本更多的分布信息。在ORL人脸数据库的实验结果验证了该方法的有效性。     

嘉兴港航发展调研报告

根据工程结构损伤识别的特点,利用测试模态参数,确定了结构柔度矩阵并通过损伤前后柔度矩阵变化特点确定结构损伤位置,通过一个28自由度的桥梁结构的计算算例表明,该识别方法效果好,在工程应用中具有一定的实用价值。     

蚁群算法在语音识别中的应用研究

提出了一种新的基于蚁群算法的语音识别中的动态时间规划方法——蚁群动态时间规划算法，并详细介绍了其基本原理、信息素更新规则，给出了系统流程图。经过理论分析与实验测试，证明了蚁群算法在这个系统中比传统的DTW算法更能提高识别率且更有效率。