【摘 要】
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该文首先对模糊聚类理论这一重要的模式识别方法进行了比较深入的研究,然后基于聚类理论成果,从统一的模式识别的角度对人脑MR图像分割和银行支票识别这两个实际课题进行了研
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该文首先对模糊聚类理论这一重要的模式识别方法进行了比较深入的研究,然后基于聚类理论成果,从统一的模式识别的角度对人脑MR图像分割和银行支票识别这两个实际课题进行了研究.主要工作由以下几个方面组成:1、将聚类相似性度量推广到可能为负的情形,证明了对应不同的聚类指数,聚类结果分别表现为硬聚类、模糊聚类和一种全新的半模糊聚类;2、利用自适应的阈值算法提取人脑MR图像中的头部外轮廓和大脑轮廓.然后提出了一种结合无监督模型聚类和有监督前馈神经网络的新的分类器,把大脑分割为灰质和白质两种组织.这种分类器综合了二者的优点.据此,最后建立了一种实用的递阶式人脑MR图像分割系统结构;3、从不同的角度提出三种鲁棒主成分分析(PCA)算法;4、结合银行支票上手写体数字的特点,提出基于非线性规范化和笔划粗细调整的一种新的预处理算法.利用该文所提出的半模型矢量量化(SFVQ?算法作为无约束手写数字的分类器,获得满意的手写体数字识别效果.基于变码印鉴这样一种动态密码技术,提出了容错支票识别思想和相应的容错算法.
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