适于遥感噪声图像恢复的柔性形态滤波器优化设计

遥感图像在其成像过程中产生了噪声，对被噪声污染的遥感图像进行滤波处理，从中恢复出有用图像正在成为遥感进一步研究和应用的基础，选用了一种重要的非线性滤波方法——柔性形态滤波器，并用模拟退火算法进行柔性形态滤波器的优化设计，计算机仿真结果表明，优化后的柔性形态滤波器在遥感噪声图像恢复方面取得了较好的效果。     

光纤Bragg光栅横向负载敏感特性的实验研究

对光纤Bragg光栅的横向负载敏感特性进行了实验研究 .利用光纤中的应力双折射效应 ,使光纤光栅横向受压 ,产生谐振波长分裂 .通过实验研究得到了良好的谐振波长分裂与横向负载的关系曲线 ;在此基础上 ,进行了波长寻址的多点横向负载分布测量的初步探索 ,完成了两光栅同时传感的实验研究 .     

简单系统决策与复杂系统决策:对决策范式中分化和转换的一种理解

讨论了由规范决策(NP)到描述决策(DP)研究范式的分化问题。基于复杂性思维,分析了简单系统决策和复杂系统决策的区别;指出:基于NP/DP发展起来的决策理论实际上只对应简单决策系统范围。探讨了面向复杂决策系统(CDS)的新决策研究范式:复杂性范式(CP)的内涵;并把CP与NP/DP做了比较,指出在信念、学科基础、决策范围、方法论、理论体系上的一系列区别;最后提出了CP的体系架构。     

张衡候风地动仪功能测试和感震原理的探讨

前半部探讨了张衡地动仪功能测试的背景，并分析了历来主要各家对张衡地动仪的评述。后半部分，对张衡地动仪的感震原理进行研究。提出了对地面层P、S、R三类地震波循序演变的新认识。此外，还评述了我国近60年某些复原张衡地动仪的论文。从而肯定了张衡作为世界地震仪的最早发明者的崇高地位。又指出：某些人不吃透张衡地动仪设计思路，贸然提出任意增添部件的设想，却以“复原张衡地动仪”为名，发表论文，有损张衡声誉。     

复杂性研究与隐喻方法

隐喻是文学艺术中常用的表现手法,虽然科学家也经常使用,但却不太被公开认可,因此没有获得应有的方法论地位.然而,复杂性科学的研究者们却特别强调隐喻在复杂性研究中的重要作用.在复杂性的概念刻画和理论描述中,隐喻都有着出色的表现.霍兰是运用隐喻方法的高手,在其复杂适应系统理论和涌现理论中都充分运用了隐喻方法,并获得了令人瞩目的成功.     

一种高精度遥感影像配准融合方法

介绍了一种实用的高精度遥感影像配准、纠正、融合方法．该方法将数字摄影测量技术应用于遥感影像定量化处理，不仅解决了长期困惑遥感信息定量化处理的理论和实际应用问题，而且为大规模生产提供了实用的手段，使遥感信息定量化处理步入实际应用的新阶段．     

一种装载机工作装置电比例操纵器的研制

基于装载机工作装置电液比例先导操纵控制的原理，并考虑其实际工作环境，以可靠性高的涡流式电感传感器为电比例传感转换元件，进行电比例操纵器的方案、结构设计．通过操纵器研制、实验和装载机的装机测试，表明该操纵器能输出所需要的操纵控制电信号．经控制器处理后，可满足装载机工作装置电液比例先导操纵控制对前端装置的要求．     

《周易》与信息融合一致性的研究

从基本思想、思维方法、模型结构及应用领域等角度对《周易》与信息融合技术进行了分析比较·将《周易》方法中信息采集、信息分类、信息处理、做出决策以及分类调整与信息融合技术中传感器信息采集、一级处理(目标优化、定位、识别)、态势评估、威胁估计以及过程优化进行了逐层比较·得出《周易》与信息融合在处理问题的方法上有内在的一致性,在预测和决策方面有其独特的方法,但不能精确、定量地给出判别·将《周易》宏观考察问题的方法与具体融合算法相结合,将会对信息融合技术起到指导作用·     

CCI土壤湿度产品在中国区的降尺度与融合研究

以欧洲航天局主/被动微波遥感融合的土壤湿度产品数据为主要数据源,结合地表参数、亮度温度、土壤质地、地形、降雨等辅助数据,提出基于移动窗口的线性、非线性联合的土壤湿度降尺度模型,对中国区域2003年1—12月的CCI土壤湿度产品数据进行降尺度,提高CCI土壤湿度数据的空间分辨率,使其更适用于农业、水文模拟等精细尺度的应用要求。为了克服CCI数据冬季缺失较多的情况,利用第3代再分析资料ERA-Interim表层土壤湿度的降尺度和重采样结果与之进行融合,生成空间覆盖完整的2003—2013年中国区月1 km土壤湿度数据集,并利用站点实测数据集对其进行了验证。结果表明,依据主/被动微波融合CCI、ERA-Interim再分析土壤湿度数据以及辅助数据的基于移动窗口和线性非线性集成的中国区地表土壤湿度降尺度和融合方法,提高了CCI土壤湿度数据集的空间分辨率和空间覆盖,同时还一定程度上提高了土壤湿度的估算精度。     

基于压缩感知的实时在线目标追踪

在正负样本区域随机抽取了不同尺度下图像的局部二值模式(LBP)特征,将高维的特征信息投射到低秩的压缩域,并据此建立了表观模型.使用一个随机稀疏测量矩阵来压缩前景和背景目标.将追踪问题转化成为了一个使用朴素贝叶斯分类器的二元分类问题.所提方法可以较快速、实时地在线追踪目标,同时解决了目标尺度变化、遮挡问题.