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机电系统的计算机仿真

1991年

作者：金先级

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基本图素分类的综合判定

华中科技大学学报（自然科学版） 1989年第S1期25卷 105-109页

作者：金先级张威华中理工大学计算机科学与工程系

本文采用关于手绘图形基本图素的“角度和变量”与“最大距离”综合判定分类法,以流程图符为例,实现了手绘基本图形的在线机器识别.系统的识别率达94.0%～99.5%,无明显等待.

关键词：手绘图形机器识别在线识别流程图线图

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机电系统的计算机仿真第1版

机电系统的计算机仿真

1991年

作者：金先级

高等学校教材:本书着重阐述机电系统计算机仿真技术的原理、方法和若干技巧。介绍了连续系统的建模与数字仿真、采样系统的建模与仿真、随机事件的建模与仿真和模拟仿真,并扼要介绍了快速仿真方法。

关键词：机电一体化计算机化仿真学科:高等学校学科:教材

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汇雅图书（南通市图书馆）

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签名动态特征的特殊点抽取方法

计算机工程与应用 1997年第6期33卷 38-41页

作者：张葵金先级裴先登华中理工大学计算机系

本文提出了一种适于在线手写签名身份认证系统的签名笔迹特征点的抽取方法。此方法利用签名运动的动态特征参数在特征点处的变化特性，采用模糊判别算法，达到有效提取签名特征点的目的。实验结果表明。

关键词：身份认证手写签名特征提取计算机安全

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基于动态特征时序分段的手写签名识别方法

计算机工程与应用 1998年第10期34卷 44-45页

作者：金涌金先级柳健华中理工大学计算机科学与工程系华中理工大学图象识别与人工智能研究所

文章介绍了用概率神经网对手写签名进行识别的方法，神经网络的输入采用反映个人手写签名动态特征的速度极矩特征。各阶矩特征的计算方法简单而相互之间线性无关，不拘泥于书写笔划的细节，符合人类识别手写签字的感知特点。

关键词：神经网络手写签名识别汉字识别模式识别

基于ALCSL&LS核函数的支持向量机签名认证(英文)

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复旦学报（自然科学版） 2004年第5期43卷 805-809,814页

作者：邱德红陈传波金先级华中科技大学计算机科学与技术学院武汉430074

提出一种名为ALCSL＆LS的核函数来描述签名动态信息之间的相似性.ALCSL＆LS核函数利用自适应最长共同子序列的长度,不仅描述了签名动态信息整体上的趋势相似性,而且选择性的描述了某些重要的特征局部在时间弯曲校正后的相似性,并将两者... 详细信息

提出一种名为ALCSL＆LS的核函数来描述签名动态信息之间的相似性.ALCSL＆LS核函数利用自适应最长共同子序列的长度,不仅描述了签名动态信息整体上的趋势相似性,而且选择性的描述了某些重要的特征局部在时间弯曲校正后的相似性,并将两者融合生成核矩阵.该核函数具有相似性描述直观、对噪音具有的鲁棒性和易于实现等优点,它核化的支持向量机实现了签名原空间上的非线性划分.基于此方法的签名认证实验获得了比较满意的结果.

关键词：签名认证支持向量机核函数 LS 鲁棒性描述子序列矩阵相似性成核

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基于部分同步计算的神经网络排序模型分析

计算机工程 1994年第1期20卷 13-16页

作者：孟令奎金先级张江陵华中理工大学

本文将神经网络用于求解排序问题，建立了一个基于部分同步计算的人工神经网络排序模型．网络的无教师学习过程就是排序过程．文中还给出了元素个数很多时的排序策略．

关键词：排序神经网络同步计算模型

非线性局部寻优时间弯曲校正及签名特征空间稳定性研究

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计算机研究与发展 2002年第10期39卷 1227-1232页

作者：邱德红陈传波金先级陈杲华中科技大学计算机科学与技术学院武汉430074

根据签名动态信息进行签名认证可以提高认证系统的安全性 ,它是在由签名动态信息的特征值张成的特征空间上的分类问题 .然而 ,签名动态信息时间序列的时间弯曲现象使得特征值分散 ,不容易在特征空间上确定出真签名的特征值稳定的子空间 ... 详细信息

根据签名动态信息进行签名认证可以提高认证系统的安全性 ,它是在由签名动态信息的特征值张成的特征空间上的分类问题 .然而 ,签名动态信息时间序列的时间弯曲现象使得特征值分散 ,不容易在特征空间上确定出真签名的特征值稳定的子空间 ,在签名样本数量小时尤为如此 .因此提出一种非线性局部寻优时间弯曲校正方法 ,它具有较好的校正效果和较低的计算复杂度 .利用它对签名样本的动态信息时间序列进行校正 ,可以提高签名特征向量在特征空间上分布的聚拢性 ,拉开真、伪签名特征向量在特征空间上的距离 .综合利用非线性局部寻优时间弯曲校正方法和线性时间弯曲校正方法对有限数量的标准签名样本进行处理 ,可在特征空间划分出不同置信度的特征稳定的子空间。

关键词：非线性局部寻优时间弯曲校正签名特征空间稳定性签名认证信息安全

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算法随机性置信支持向量机及其签名认证

小型微型计算机系统 2004年第12期25卷 2131-2134页

作者：邱德红陈传波金先级华中科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430074

根据 Kolmogorov算法随机性理论 ,描述定义了具有置信判别能力的置信学习机器 .利用普通支持向量学习机器中的 L agrangian系数 ,从系数基本的物理内涵出发 ,近似实现了 Kolmogorov算法随机性理论定义的普适不可计算的随机性描述函数 .... 详细信息

根据 Kolmogorov算法随机性理论 ,描述定义了具有置信判别能力的置信学习机器 .利用普通支持向量学习机器中的 L agrangian系数 ,从系数基本的物理内涵出发 ,近似实现了 Kolmogorov算法随机性理论定义的普适不可计算的随机性描述函数 .并由此定义了学习的置信度 ,使得支持向量学习机在学习判断对象类别的同时能够给出该次判断的可信程度 ,丰富了学习机器的输出信息 .将置信支持向量机用于认证手写签名的特征向量。

关键词：算法随机性置信机器学习支持向量机签名认证