基于优化水平集方法的CT图像肺结节检测算法

对Chan-Vese水平集图像分割方法进行分析和改进,提出了结合全局区域均值和局部边界信息的水平集改进算法,应用于肺部CT图像分割和肺结节检测。在图像分割的目标函数中,在Chan-Vese方法基础上,引入局部边界统计特性能量项,以利于提高肺部医学图像分割的准确率和分割速度。实验表明,该方法可以很好地分割出肺实质轮廓和肺结节病灶区域,在分割速度上比Chan-Vese方法有了明显的提高,检测结果不依赖于初始设置,将人工交互降至最低,有利于实现CT图像肺结节自动检测。     

证据计数法在落子类机器博弈中的应用

详细阐述了基于"与或树"的证据计数法原理,综述了证据计数法在一些落子类博弈系统中的应用;论述了证据计数法和PN2算法的缺陷.基于PN2算法,提出了一种两级的PN算法,即PN-DFPN,其中第一级采用标准的PN算法,第二级采用一种深度优先的PN算法代替PN2算法中的第二级PN算法,弥补了PN2算法存在的不足.将PN2和PN-DFPN算法应用于求解7×7和9×9棋盘的六子棋开局局面上,实验证明,PN-DFPN在搜索效率和求解能力上都明显优于PN2.     

无损耗电阻器的端口特性及应用

对无损耗电阻器的特性和功能进行了分析和探讨,建立了无损耗电阻器的数学模型和应用算法,并用无损耗电阻器代替电路中的电阻器,实现了动态电路的特性校正,大大减小了电路的能量损耗·实验结果验证了特性分析和算法的正确性,说明了无损耗电阻器可用于各类电系统及自动控制系统·     

视觉定位脑外科手术机器人系统的坐标映射

详细阐述了基于视觉定位技术的脑外科手术机器人系统的构成与手术过程,探讨了系统四个坐标系之间的相互映射关系·利用计算机视觉、机器人和医学影像三维重建技术,辅助医生完成脑外科手术·系统采用标记点校准方法,用视觉定位代替人为机械臂定位方式,使系统在手术精度与智能化方面有了很大的改善·通过研究各个坐标系之间映射关系,完成手术校准与规划,引导机器人到达规划的位姿,为实际应用提供了理论基础·     

基于双树复小波变换的夜视图像融合

针对夜视图像融合的特点:尽量获得精确的特征定位和清晰的图像表达,提出了基于双树复小波变换的融合方法,充分利用了双树复小波变换所具有的平移不变性、方向选择性、有限的数据冗余、完美的重构性和较高的计算效率等特点。并在此基础上提出了多策略的融合规则:低频采用清晰度,高频采用窗口能量。除了目视定性评价外,还使用了通用的基于主客观的定量评价方法。通过对两组夜视图像融合的实验测试,表明了双树复小波变换相对于离散小波变换的优势和高低频采用不同融合规则的有效性。     

基于数据库的神经网络轧制力建模

冷连轧过程控制的轧制力模型对于提高轧制精度和降低生产成本具有重要的意义，而传统的轧制力模型结构简单，精度较低，即使在实际生产中采用自适应技术，也无法满足高精度轧制的需要。为此针对5机架冷连轧机，提出并联结构的BP神经网络模型；采用Levenberg-Marquardt算法进行训练，确定网络的结构和参数；在数据库中建立钢种与神经网络的结构和参数一一对应的关系表，保存网络训练结果。对神经网络模型的仿真测试表明该神经网络轧制力模型有较强的泛化能力，收敛速度快，不易陷入局部最优，精度明显高于传统的轧制力模型。     

离散事件系统反馈控制综合问题的一个次优解

针对部分可观下状态反馈控制综合问题，指出了这个问题的最优解是不存在的，给出了利用网络流理论求次优解的方法。     

基于非线性修正的多线阵像机的空间定位

介绍了一种基于多线阵像机构成的视觉空间定位系统.该系统利用线阵像机的快速性与高分辨率的特点,采用了非平行空间投影面相交定位的基本原理,利用几何投影关系定位求解的方法,实现了多线阵像机视觉系统的空间定位.并提出了多线阵像机的神经网络非线性修正方法,使修正后的PSD能在较宽的位置范围内输出高线性度的信号.实验结果表明,基于非线性修正的多线阵像机位姿测量系统简化了立体视觉空间定位计算的复杂性,在定位精度、定位范围和采样速度上均达到了良好效果.     

基于小波提升和形态学的图像边缘检测方法

提出了一种基于小波提升和形态学的图像边缘检测方法。对源图像进行小波分解,用数学形态学法对低频子图像进行边缘检测,用小波变换法对不同分解层上的高频子图像进行边缘检测,采用一定的融合规则将这两个边缘图像融合在一起得到一幅完好的边缘图像。这种边缘检测方法结合了小波提升法和数学形态学法的优点,对用这两种方法得到的边缘信息进行融合,有效地抑制了噪声,且边缘连续、清晰。实验结果表明,提出的这种结合方法优于单独使用数学形态学法或小波提升法。     

格理论在离散事件系统监控中的应用

利用格理论给出了给定语言的上限能控子语言，上限闭子语言和上限Ｌｍ（Ｇ）闭子语言的存在性和算法。