论文标题:自适应模糊系统在手写体数字识别中的应用研究 作者:张镭 作者专业:计算机软件人工智能 导师姓名:黄战 授予学位:硕士 授予单位:暨南大学 授予学位时间:19990501 论文页数:59页 文摘语种:中文文摘 分类号:TP18 TP391.4 关键词:手写体数字 自适应 模糊逻辑 神经网络 模式识别 摘要:该文针对模式识别的特点,构造了适合于模式识别问题的自适应模糊系统,对三种不同学习算法加以改进,在手写全数字识别上对分类器进行了实现,

本文围绕地铁综合监控系统这一主题，通过对软件、硬件的选择、配置 实现了综合监控系统。文中重点以深圳地铁综合监控系统开通以来的运行数 据为例，利用模糊数学中的模糊运算法则建立了对深圳地铁技术性能、经济 效益、服务水平、社会效益、创新性五个方面评价的数学模型，得到了对于 深圳地铁综合监控系统整体性评价。最后文中得出了综合监控系统良好的解 决了地铁常规监控系统系统运行成本高、系统间信息交换缓慢、对突发事件 应变能力差的问题，并给出了综合监控系统的发展方向。 -InthisP

提出一种联合循环平稳法与多普勒模糊数搜索法的多分量Chirp信号相位参数精确估计算法，与已有循环平稳算法相比，该算法的相位参数取值范围不受限，低信噪比下的相位参 数估计精度约提高30 dB-Smooth fuzzy numbers and Doppler search method for multi-component the Chirp signal phase parameters the precise estimation algorithm, compared with exis

针对传统的ＢＰ或ＧＡ对模糊神经网络的识别应用存在收敛容易陷入局部极小 识别率低下等问题 提出一 种基于ＢＦＧＳ的混合遗传算法 其基本思想为 首先构造一种前馈型模糊神经网络结构 然后用遗传算法进化若干代 后 当目标函数的梯度或者范数小于预先设定值 则改用ＢＦＧＳ算法进行优化识别 仿真实验表明 对比ＧＡ该算法 收敛速度较快 识别精度提高了约７％ 能够较好地应用于一类模糊神经网络的识别-In traditional BP or GA to identify the application