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马洪

专业方向为随机信号处理与模式识别。

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姓名：马洪
目前身份：
担任导师情况：
学位：
学术头衔：

博士生导师
职称：-
学科领域：

数理统计学
研究兴趣：专业方向为随机信号处理与模式识别。

个人简介

　马洪，1969年毕业于四川大学数学系。现为中国数学会会员、中国电子学会高级会员、四川大学数学学院概率统计教研室主任、教授、博士生导师、四川省概率统计学会副理事长，并兼任四川大学信息数学技术实验室(四川省重点实验室)学术委员会委员、智能系统实验室(四川省重点实验室)学术委员会委员。专业方向为随机信号处理与模式识别。1984年3月至1986年3月赴日本神户大学留学，1997年9月至1998年7月任日本大阪电气通信大学信息工程学院客座研究员，并多次作为访问教授赴香港浸会大学计算机科学系开展合作研究。1996年以来，主持、参加了四项国家自然科学基金项目，一项十五国防科技预研基金项目和一项香港研究资助局基金项目。其间，与朱允民教授合作的科研成果“有关信息融合与处理的某些数学理论和算法研究”获2002年度教育部自然科学一等奖。近年来，在美国《 IEEE Trans.on Circuits and SystemII:Analog and Digital Signal Processing》、《 IEEE Trans.on Knowledge and Data Engineering》、《 IEEE Trans.on Pattern Recongnition and Machine Intelligence》、《Dynamic Systems and Applications》、英国《Pattern Recognition》、日本《Osaka Journal of Mathematics》、新加坡《International Journal of PRAI》、及《电子学报》等国内外核心期刊和国际会议上发表学术论文四十余篇，其中有7篇被SCI收录、8篇被EI收录，还与他人合作，于2000年在新加坡世界科学出版社出版英文专著《Wavelet Theory and Its Application to Pattern Recognition》一部。研究内容涉及小波变换、分形与混沌、非平稳1/f类分形随机过程的估计理论、隐马尔科夫模型(HMM)以及它们在电子信息学中的应用。其科研成果，被国际学术界公开评价为创新性成果。

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TA的成果

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2009-04-27

【期刊论文】Synchronization of two 3-scroll hyperchaotic attractors using wavelet transform

马洪， Li Jian， Zhou Jiliu， Wang Yong & Zhi Yong

Journal of Systems Engineering and Electronics, Vol. 17, No.2, 2006, pp. 387～389，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

The synchronization of two 3-scroll hyperchaotic attractors is realized based on wavelet transform and single variables feedback. In the transmitter, one signal is decomposed by wavelet transform and the detailed information is removed, then the component with low frequency is reconstructed and sent into the channel. In the receiver, the received signal is used as the feedback signal to realize the synchronization of two chaotic systems. Using this synchronous method, the transmitting signal is transported in compressible way, the system resource is saved, furthermore, because the transported signal is not a whole chaotic signal, the performance of security of the system is improved.

wavelet transform,， 3-scroll hyperchaotic attractor,， synchronization,， single variable'， s feedback.，

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2009-04-27

【期刊论文】MULTIRESOLUTION RECOGNITION OF UNCONSTRAINED HANDWRITTEN NUMERALS WITH WAVELET TRANSFORM AND MULTILAYER CLUSTER NEURAL NETWORK*

马洪， SEONG-WHAN LEE， †‡ CHANG-HUN KIM， † HONG MA§ and YUAN Y. TANG‖

Pattern Recognition, Vol. 29, No. 12, pp. 1953-1961, 199，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

In this paper, we propose a new scheme for multiresolution recognition of unconstrained handwritten numerals using wavelet transform and a simple multilayer cluster neural network. The proposed scheme consists of two stages: a feature extraction stage for extracting multiresolution features with wavelet transform, and a classification stage for classifying unconstrained handwritten numerals with a simple multilayer cluster neural network. In order to verify the performance of the proposed scheme, experiments with unconstrained handwritten numeral database of Concordia University of Canada, Electro-Technical Laboratory of Japan, and Electronics and Telecommunications Research Institute of Korea were performed. The error rates were 3.20%, 0.83%, and 0.75%, respectively. These results showed that the proposed scheme is very robust in terms of various writing styles and sizes. Copyright.

Multiresolution recognition， Handwritten numeral recognition， Multilayer cluster neural network