基于小波分析的噪声抑制和数据压缩综合技术——SAR图像的噪声抑制与数据压缩

本文给出了一种基于小波分析方法的噪声抑制技术,它具有运算简便和能在保持原图精度的同时有效地降低斑点噪声影响的优点。更重要的是,它将噪声抑制与数据压缩过程同时进行,对ＳＡＲ雷达图像的处理取得了良好的效果。     

肿瘤特征基因筛选与调控网络构建

提出了一种肿瘤特征基因筛选和基因调控网络的构建方法.首先提取在肿瘤组织和正常组织中表达差别明显的277个基因,通过P-tree决策树方法找出多组肿瘤特征基因,然后结合现有文献中已被实验验证参与了肿瘤形成过程的基因,利用相关系数方法在肿瘤特征基因集中选出与之共通路的基因子集,并用贝叶斯网络方法建立基因间的调控关系,从而建立对肿瘤特征基因间调控关系的预测模型.     

试论CAI在英语教学中的应用

随着素质教育的不断深入,CAI作为教学改革的最重要环节也越来越受到重视.从教学手段上看,多媒体技术在学校教育中的应用,对课堂教学特别是英语课堂教学的改革起到了很大的作用.它有利于创设良好的英语交际环境,拓展学生的思维空间,大幅度提高课堂教学效率,建构学生认知图式.CAI多媒体技术的应用也有很多需要注意的问题.     

判据搜索算法及其在DNA序列模式发现中的应用

模式发现是计算生物学一个重要的研究方向,但目前的大部分算法还不能保证获得最优的模式。将模式发现问题转化成层次图的路径搜索问题,推导了针对三个序列片段相似性关系的判据,以其作为剪枝规则提出并实现了一种深度优先的穷举搜索算法:判据搜索算法(CriterionSearchAlgorithm,CRISA)。理论分析表明,对于绝大多数模式发现问题,CRISA具有多项式的计算时间复杂度和线性的空间复杂度。对仿真的和实际的DNA序列数据的测试表明,CRISA能够快速而完全地识别出序列中所有的模式,并且获得了优于其它算法的总体评价。     

基于模糊规则的双机格斗行为建模方法研究

研究了基于模糊规则的双机斗空战行为建模方法，提出了一种用模糊规则建立的三层决策模型，并运用遗传算法对层飞机状态模糊控制器进行了优化。文中给出了实验仿真结果，结果表明这种用模糊规则建立的行为模型产生了逼真的空战格斗行为。     

自组织的神经网络方法和群落生长模型研究

本文在研究神经网络自组织方法的基础上,通过模拟生物群落演化的动态机制,提出了一种新的自组织模型GGM,在GGM中,我们利用聚类中心的动态增生和消亡,使自组织学习调整直接局部化到单个聚类中心,从而避免了全局一局部调整的模拟退火训练过程,大大地提高了自组织学习的速度和适应能力.     

基于免疫克隆算法的肿瘤表达谱分类算法

肿瘤表达谱分类是一个典型的高纬度小样本分类问题。在测试的基因表达谱中存在大量的非差异表达冗余基因,通过一个有效的基因预选择策略得到一个较小的候选基因子集,然后利用免疫优化算法对最优基因子集和分类器参数进行优化,从而得到一个更好的分类预测模型。在四个真实的肿瘤表达谱数据上,与几种不同的方法进行了比较,结果显示新方法可以得到更好的分类精度,同时表现出很好的稳定性。     

SAR图像的多尺度边缘检测方法

SAR图像具有很强的斑点噪声,使得单尺度边缘检测算子难以兼顾噪声抑制、检测边缘的完整性和定位的准确性。提出一种SAR图像的多尺度边缘检测方法。首先构造高斯多尺度边界检测算子,然后根据信号边界与噪声边界的小波变换模值跨尺度传递的不同特性,将不同尺度的检测算子检测的边缘相融合,提出由边缘传递、继承和生长构成的多尺度边缘关联融合算法。实验证明该方法可以有效克服斑点噪声的影响,融合的边界比较完整,定位准确。     

遗传编程用于雷达导引头系统建模

考虑到雷达导引头的非线性动力学特性和恶劣的工作环境，利用Ｋｏｚａ于９０年代初提出来的遗传编程技术，给定初始种群，经过繁殖和进化，来辨识雷达导引头的非线性动力学模型。此方法是对非线性系统进行辨识的有益探索。由于计算量很大，目前只获得了简单的非线性数学模型。