网络分解定理

作者在本文中提出了一条分解定理。按照这条定理，可将一大型电网络分裂成两个子网络．分别对每一个子网络进行分析计算，所得结果与对原网络进行分析所得结果一样。尤其是我们还可对网络多次进行分割，使网络的分析更加容易，更省机时。此外，此定理还具有多端网络等效变换的作用。     

基于最大相关法的图像阈值分割

提出了一种基于最大相关准则的图像阈值分割法．该算法比基于最大熵原理的图像分割法更简便．另外，本文采用遗传算法搜索最佳闽值，并对算法中的交叉算子和有关运行参数进行了改进．实验结果证明了该算法的快速性、有效性和稳定性．     

三丁基锡暴露对褐菖鲉碱性磷酸酶活性的影响

研究了在实验室条件下．腹腔注射不同浓度(1．9、9．6、19．3、193μg／kg)的三丁基锡(tributyltin．TBT)对褐菖鲉肝脏、肾脏和脾脏碱性磷酸酶[alkaline phosphatase(AKP)]活性的影响．研究结果表明，在7d的曝污实验中．低剂量的TBT对碱性磷酸酶活性主要产生诱导作用，碱性磷酸酶活性随着TBT浓度的增大呈现先增大后减小的钟形曲线．这提示TBT暴露会影响褐菖鲉正常的代谢及其免疫功能．     

Implementation of an Autocorrelation Pitch Detector in Application to Query by Humming

A pitch detector for application in query by humming (QBH) is implemented in this paper. This algorithm is made up of two parts: note segmentation and pitch detection. In the first part, voiced/silence decision is made on each segment of the input signal by a pattern recognition approach, and further, the preparatory note borders are obtained; then, via analysis of the instantaneous energy contour, the adjacent notes that adhere to each other are separated. In the second part, pitch is estimated for all frames contained in a note‘s duration by an autocorrelation method and the mean of these pitch values is taken as the average pitch of this note. Moreover, in order to remove the effect of formant structure, a nonlinear preprocessing is adopted in the pitch detection part and the autocorrelation function is properly weighted before peak picking. Finally, hummings of several experimenters with different voice characters are recorded to test this pitch detector, whose efficiency and reliability are proved by the result.     

基于高斯矢量场的多尺度水平集图像分割算法

针对主动轮廓模型的弱边界和运算复杂度高等缺点,提出一种有效的解决算法,该算法引入高斯矢量场(GVF),扩大边界力的作用范围,同时综合区域信息,有效解决弱边界问题;并运用多尺度LevelSet方法提高算法的运算速度.实验表明,所提出算法不仅分割效果好,而且具有抗噪性能强和运算速度快的特点.     

最优分割法

分割度会对网络上的传播构成影响。分析复杂网络的传播行为，分割度是不应该被忽略的一个因素。分割度对于无标度网络的分割程度可以用无标度网络中的集散节点来衡量。根据度分布指数的不同，可以判断所选的少数节点中最小的那个节点的度值所能带来的路径长度的改变是否明显，列举了分割度的实际应用。     

基于边缘检测与分裂合并的多区域分割研究

为了使多区域分割后的图像边缘更加清晰，提出了一种将边缘检测与分裂合并法相结合的多区域网像分割方法，其基本思想是用边缘检测算子与分裂合并法分别对同一幅图像进行分割，然后应用信息融合技术将经过上述处理后的两幅图像融合，得到新的图像，在进行图像融合时，采用了像素级和特征级两种融合方法．实验结果表明，该算法可将图像明显地分割成多个区域，且边缘清晰，分割效果令人满意．     

基于多分辨率-分水岭算法的图像分割方法

提出了在小波多分辨率域中使用分水岭算法对图像进行区域分割和融合的新方法,该方法首先使用小波变换理论将原始图像变换为不同层次的金字塔多分辨率图像；然后通过分水岭算法获得最低分辨率下的分割图像；最后。利用逆小波变换将分割的图像映射到原始分辨率上．从而获得分割图像．实验结果表明：此方法可以大大减少噪声存在下的过分割现象．     

基于遗传算法的熵算法在人类染色体图像的分割中的应用

染色体图像分割是染色体图像分析与识别的重要内容之一。文中提出了实现染色体的自动分割的熵分割算法,该算法充分考虑了每个视野中分割目标(染色体)的数量大以及人类显带染色体被明暗交迭的带纹分割为若干不连续的片段等特点。文中还对传统的分割方法和熵方法进行了对比。传统的方法容易受噪声的影响从而将染色体分割开来。1维熵方法没有考虑灰度空间在空间的分布。2维熵方法在图像分割时较为费时。为了改善分割的精度和速度,在遗传算法的基础上运用1维和2维的熵方法。运用遗传算法的方法一场景分割不到一分钟并且得到得很好的染色体形态。算法的优越性通过实验来体现。     

一种基于GVF变形模板的椭圆提取算法

给出一种结合梯度矢量流（GVF）及椭圆变形模板的椭圆提取新算法。普通的动态轮廓算法仅提供局部的连续与正则性约束，虽然使得曲线可以灵活适应各种不同的边缘形状，但也导致轮廓强烈敏感于图像噪声及邻近边缘点，引入全局模型是改善性能的关键。给出一种新的基于椭圆形状约束的变形模板算法，其能量最小化过程也直接在椭圆的参数空间中进行，从而保证了提取结果一定是椭圆；算法与GVF相结合，大大扩展了边缘能量的捕获范围，而不致造成边缘模糊；此外，本算法容许同时提取多个椭圆，且可利用各个椭圆参数及其相关性（例如同心椭圆）等先验知识，从而实现快速、准确、鲁棒的椭圆提取，仿真结果与实际图像应用验证了算法的有效性。