提出了利用小波变换(WT)、非负稀疏矩阵分解(NMFs)和Fisher线性判别(FLD)来进行人脸识别。用小波变换分解人脸图像，选择最低分辨率的子段，既能捕获到人脸的实质特征，又有效地降低了计算复杂性；非负稀疏矩阵分解能显示地控制分解稀疏度和发现人脸图像的局部化表征；Fisher线性判别能在低维子空间中形成良好的分类。实验结果表明，这种方法对光照变化、人脸表情和部分遮挡不敏感，具有良好的健壮性和较高的识别效率。

借鉴多媒体数字水印技术，提出了一种基于混沌的DCT域关系数据库水印算法，运用混沌序列对版权图像加密生成水印信息，并嵌入到候选属性的DCT中频系数中。利用DCT在频域中实现水印与载体的融合，隐蔽性更强，弥补了空域水印算法的不足；混沌序列的伪随机性和初值敏感性为数字水印的安全性提供了保证。实验表明，该算法具有较强的鲁棒性和良好的不可见性。

半纤维素是最丰富的自然资源之一，作为填充木质素和纤维素之间的细胞壁的成分广泛存在于裤子组织中。 在这篇综述中，详细说明了基于半纤维素的水凝胶，包括半纤维素衍生物（例如基于半纤维素的水凝胶的前体），水凝胶的制备方法，半纤维素的来源，复合水凝胶等。 此外，作者还概述了制备基于半纤维素的水凝胶和特殊功能性基于半纤维素的水凝胶的新方法。

与木材粘合剂行业中使用的不可再生的有毒石油化工产品相比，生物基纳米材料具有丰富的生态友好性和可持续性，因此更具吸引力。 关于木材粘合剂中石油化学粘合剂释放甲醛的最新研究吸引了科学家进行基于生物材料的粘合剂的研究。 在这方面，纳米纤维素（NC）是一种这样的材料，其具有增强能力并具有天然结合特性。 常规的木材粘合剂使用基于石油化学的粘合剂和添加剂。 木材粘合剂中包含纳米纤维素可以大大减少对不可再生石油资源的依赖。 尽管木材粘合剂使用NC来改善粘合剂的机械性能，但由于与石化产品相比无法提高粘性和粘合性，因此使用受到限制。 游离羟基的可用性和修饰的可行性可能是该纳米材料功能化的潜在途径。 为了提高粘合性能并使纳米纤维素充当功能性填料，交联方法可能是一种可行的解决方案。 通过改进的热降解，交联膜的阻水性能和增强的机械性能来增强热性能，尤其是在交联的聚乙烯醇（PVA）基质中，该基质是本文讨论的木质粘合剂的粘合剂之一，证明了其潜在的适用性交联的NC。 因此，通过在木材胶粘剂中加入NC并与粘合剂进行交联，可以提高机械性能和性能，这将为生物基环保木材胶粘剂创造一个新的世界和可能性。 在本文中，我们对纳米

针对单项目资源均衡优化在企业实际应用中的不足，提出了多项目资源均衡优化的概念，建立了多项目资源均衡问题模型。在此基础上给出一种遗传算法的求解方法，在算法中有效地利用了网络计划图的拓扑排序，减少了遗传操作过程中非法个体的修复计算量，加快了算法的收敛速度。实例计算表明，多项目资源均衡优化可以有效地实现整个企业资源的均衡配置，遗传算法在求解该问题时具有可行性和高效性。

针对拓片得到的文字图像具有模糊细节多、效果差等特征,以及传统算法对其边缘检测的精度不高，根据拓片文字边缘独立于尺度传播的特性，提出了一种基于二进小波变换的拓片文字图像边缘提取和增强算法。首先用二进小波对拓片文字图像进行多尺度分解，再结合小波变换模值跨尺度传递的不同特性，进行多尺度下的图像边缘提取、增强和细化。实验表明，该算法克服了传统算法的不足，弱化了单尺度下噪声抑制与边缘细节提取精度之间的矛盾，从而具有更好的实用性。

一种恒定跨导轨到轨CMOS运算放大器的设计，罗刚，，设计了一种低压、恒定跨导的轨到轨CMOS运算放大器。通过输入信号的共模电平控制两个差分输入级的尾电流源来稳定跨导，输出级采用AB

神经网络系统辨识法综述，张国钧，李岚，随着系统辨识技术发展的逐渐成熟，人工神经网络的系统辨识方法也越来越多的应用于各个领域，本文首先将神经网络系统辨识方法与经

近年来，文本的情感分析一直都是自然语言处理领域所研究的热点问题；微博作为一种短文本，用词精炼而简洁，富含观点、倾向和态度。因此，识别微博的情感倾向具有重要的现实意义。提出一种基于SVM和CRF的情感分析方法，使用多种文本特征，包括词、词性、情感词、否定词、程度副词和特殊符号等，并选用不同的特征组合，通过多组实验使情感分析效果最优。实验显示，选用词性、情感词和否定词的特征组合时，SVM模型的正确率达到88.72%，选用情感词、否定词、程度副词和特殊符号的特征组合时，CRF模型的正确率达到9044%。

论文研究-多因子灰色$MGM^p(1,n)$优化模型.pdf,  在多因子灰色模型的几种精确级差格式的基础上 .将误差融入级差格式 ,基于理想状态时的相对误差提出了一种新的灰色模型—— $MGM^p(1,n)$优化模型 .该模型对相对误差具有优良的抗噪性 ,实例表明该模型拟合效果和预测效果相当好.