基于子波变换和神经网络的图象识别的理论研究

着重于子波变换的理论研究，完成了探索构造正交子波基的新方法，给出一种具有表达式及良好平滑性、局部性的子波母函数；利用双正交子波基的线性相位特性提出一种新的编码算法，将256×256身份证像压缩为2KB，有望应用于电子ID卡；设计了一种子波神经网络逼近非线性函数算法。利用S函数构造子波母函数，克服了S函数不是一个平方可积函数的缺点，提高了逼近的精度，加快了逼近的速度；利用子波变换技术对乳腺X光片进行图像处理，设计了基于BP网络及模糊协作神经网络的混合神经网络；可识别乳腺疾病的乳腺X光片分析系统；还发表了9篇论文，一个可供试用的乳腺X光片分析系统，培养了2名硕士研究生及2名博十生（在读）。