A modellezés területén végzett korábban végzett kutatásaink során a rendszeridentifikációhoz tartozó polinom optimalizálási feladatok struktúráját tártuk fel bizonyos paramétertér választások mellett. Ezek között a zajt, mint becsülendő paramétert használó paraméterezés struktúrája bizonyult a legkedvezőbbnek a szemidefinit relaxációs technikák szempontjából. A kutatások folytatásaként megvizsgáltunk más természetes paramétertér választásokat is az elmúlt időszakban. Ezektől beláttuk, hogy nem olyan hatékonyak, mint az előző félévben vizsgált.

Általános tapasztalatunk, hogy még a kedvező struktúra megválasztása mellett is csak kis mintaszámú identifikációs feladatok esetén garantálható a globális optimum megtalálása. Az ilyen típusú identifikációs feladatokban ugyan fontos a globális optimum ismerete, de önmagában, mint pontbecslés, kicsi a megbízhatósága. Alacsony mintaszám esetén intervallum jellegű becslések több információt hordoznak. Az általunk alkalmazott megközelítésben dobozokkal próbáljuk lefedni a globális optimumot körülvevő konfidencia-halmazt. Ilyen jellegű becslések konstruálása elég számításigényes, mivel a halmazok nem konvexek és magas dimenziós térben ezek konvex dobozokkal való fedése önmagában nagy feladat, még akkor is, ha már ismert a halmaz.

Egy olyan eljárást dolgoztunk ki, amely abból a feltevésből indul ki, hogy a teljes konfidencia-halmaz egy adott térrészben van, majd ennek a térrésznek minden pontjáról eldönti, hogy a konfidencia-halmazhoz tartozik-e vagy sem. Kontinuum sok pontról egyszerre döntést hozni intervallum analitikus technikákkal lehet. Egy adott pont konfidencia-halmazhoz tartozásának eldöntésére egy, a statisztikából ismert F-próba alapú heurisztikát dolgoztunk ki. A fenti eredmények két konferenciacikkben és egy folyóiratcikkben kerültek publikálásra.

Az alakfelismerés területén az aláírás-hitelesítő rendszer (AHR) fejlesztésében jelentős előrelépéseket tudtunk elérni az új adatbázisok (SigComp09 és GPDS corpus) feldolgozásával. Ennek során szükségessé vált több korábbi algoritmusunk módosítása is. A hurkok detektálására eddig használt algoritmusunk – az új adatbázisok eltérő vonalvastagsága, illetve teljesítménybeli megfontolások miatt – nem volt alkalmazható.  Az elkészült új megközelítés – elsősorban az alkalmazott morfológiai műveletek által – a korábbi megoldásnál gyorsabb és pontosabb eredményt tud elérni. A párosítási algoritmusok továbbfejlesztését illetően az alapvonalak párosítását el tudtuk végezni, ám a hurkokkal kapcsolatban még további kutatások szükségesek. Bár a többdimenziós párosítási feladat alapvetően NP teljes probléma, az aláírások speciális tulajdonságait kihasználva azt gondoljuk, hogy kifejezetten hatékony, pontos heurisztikát fogunk tudni adni a megoldására. Több megközelítést is megvizsgáltunk, a legígéretesebb változatban az Egerváry gráf párosítási algoritmust alkalmazzuk megfelelő részgráfokra, majd az így kapott párosítások összegzésével jutunk el a végső jellemző-összerendelésig.

Ezeken felül elkészítettük és beadtuk “A study on the consistency and significance of local features in off-line signature verification” című cikkünket az Elsevier Pattern Recognition Letters folyóíratába (elbírálás alatt), illetve a párosítás terén elért részeredményeinket “Feature matching in off-line signature verification” címmel júliusban bemutatjuk a WSEAS Transaction on Computers konferencián.

A modern teljesítmény-átalakítók fejlesztése területén kutatásaink a HIL (Hardware-in-the-Loop) szimulációs technika alkalmazására épülnek. A korábbi inverter-szimulátor megtervezése után a kutatást abba az irányba vittük tovább, hogy megvizsgáltuk néhány gyakrabban használt szimulációs algoritmust. Az általános differenciálegyenlet-megoldásra és áramkörszimulációs célra is elterjedt előre- és hátralépő Euler módszert, a trapézszabályt és a Runge-Kutta metódust vizsgáltuk meg és hasonlítottuk össze. A két legfontosabb szempont a minél valósághűbb szimulációs eredmény elérése és a minél alacsonyabb számítási igény volt. HIL szimulátoroknál ugyanis kisebb számításigényű algoritmust használva és azt kisebb időközönként lefuttatva szintén jó eredményt kaphatunk. A kutatás célja volt kideríteni, hogy a pontosabb vagy a gyorsabb módszerek adnak jobb eredményt egy HIL szimulátorban. A vizsgálat alapjául egy háromfázisú invertert szolgált, így tipikus teljesítményelektronikai alkalmazásokra jellemző következtetéseket vonhattam le. Ezeket az eredményeket egy konferenciacikkben foglaltuk össze.