一种基于脉冲耦合神经网络的植物胚性细胞图像分割

植物胚性细胞定量分析研究需要首先将其切片图像分割处理，然后进行了大分子量化分析。但植物细胞切片图像上表现出来的植物细胞特有的复杂属性，使得一般图像分割分析方法很难奏效。20世纪90年代中期发展起来的脉冲耦合神经网络PCNN直接来自于动物视觉特性研究，应当适合这类植物细胞的的分割处理。但因目前理论很难解释PCNN数学模型参数与图像分割效果之间的关系，一般较好图像分割效果的获得需多次实验选择这些模型参数。同时在模型参数选定的情况下，其循环迭代次数直接关系到侵害的结果的好坏，而分割好坏的判定需人眼观察分析，这样便引入了人为干预。为此提出一种建立在分割图像熵值最大原则上的PCNN植物细胞图像自动分割新算法。     

自适应脉冲耦合神经网络在图像处理中应用

尽管Johnson 提出的PCNN模型具有强大的图像处理功能,以时间序列进行特征提取时具有旋转、尺度、平移、扭曲不变性,可实践中发现依然存在着不足,特别对图像亮度、对比度比较敏感.添加了误差反向传播(Error Back Propagation, EBP)学习准则的自适应脉冲耦合神经网络模型能自适应设定模型参数,是脉冲耦合神经网络模型研究的主要内容.特别地,应用这种自适应模型进行特征提取时,能弥补原来PCNN模型对亮度、对比度敏感的缺陷,而且具有一定的泛化能力,有效克服了亮度、对比度对图像识别精度的影响.     

蔡氏电路系统仿真平台研究

在对蔡氏电路进行了分析的基础上，结合实际试验中的主要现实困难，研究了蔡氏一类非线性混沌电路仿真系统的结构化设计与系统动态演示方法，通过建立结构化仿真实验平台，减轻了蔡氏电路研制者的筛选元器件的负担，同时增强了人机交互功能。     

PCI中断机制分析

PCI总线有四条中断线。所有PCI设备共同使用这四条线向系统申请中断，中断请求经可编程中断路由器路由到可编程中断控制器的某条中断请求输入脚IRQi，再由中断控制器代理向CPU申请中断，CPU响应中断后，从中断人口表中取得人口或顺次入口链查得人口，再转人中断服务程序执行．     

辊楔拉分轧制研究与实践

通过模拟试验,研究和分析了并联六角形轧件的拉分轧制变形规律;给出简单适用的计算拉分变形的回归方程。通过生产实践证实,回归方程具有很高精度。     

T字件在多辊孔型中的变形规律

本文对T字件在多辊孔形中轧制条件做了分析的基础上,在实验室条件下对多辊孔型中T字件的变形规律进行了模拟实验。结果表明:作为H形件一半的T字件,在多辊孔型中的变型规律与H形件一样。但是,由于T字件在轧制条件下缺少一个腿,致使腿的增长(或宽展)系数和滑动系数都比H形件大;并且腿的宽展系数要比腰的宽展系数大。研究表明:T字件比H形件需要更大的腿、腰压下系数比才能防止腰部波浪现象。     

最优状态编码研究

探讨了状态机电路最优状态编码的问题。研究了状态编码的成本及寄存器最优、组合逻辑最优之间的关系，介绍了3种常用的编码方法。通过实验分析差异。     

结合灰度熵变换的PCNN小目标图像检测新方法

为了自动地进行小目标图像分割检测,从含单一弱小目标图像的特征出发,提出了一种结合灰度熵变换的脉冲耦合神经网络(PCNN)小目标图像分割检测新方法. 该方法在对有随机噪声和复杂背景图像进行非线性灰度熵变换滤波的基础上,考虑灰度熵值灰度图在满足先验概率目标背景比条件下,选择包含单一小目标局部窗口作为处理图像区域,并在局部最小交叉熵判据下,进行改进型PCNN迭代分割检测处理. 实验结果表明,该方法不仅能可靠地检测出复杂背景及随机噪声干扰下弱小目标,并且在PCNN运行处理过程中,可自动地完成最佳分割检测.     

基于PCNN的高斯混合模型运动检测改进方法

针对同定摄像机的视频监控系统,提出了一种改进的基于混合高斯模型的运动目标检测方法.改进方法引入PCNN算法,针对模型匹配问题,提出自适应局部阈值算法并结合区域增长思想,利用PCNN的迭代计算,逐步检测出运动目标.实验表明,改进的方法与传统方法相比具有更好的运动目标检测能力,在运动目标和背景的灰度值差别比较小的情况下,能改善其运动目标检测的效果.     

基于PCNN的图像二值化及分割评价方法

针对目前图像二值化方法通用性不强、自适应阈值选取难,以及单一图像分割评价缺乏可靠性的问题,对基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的图像二值化方法及其参数选择进行了研究,提出了一种综合考虑多种评价准则的用于评价图像分割效果的方法.实验结果表明:基于PCNN的二值化方法非常适合于各类图像的分割,具有分割精度高的特点;与单一评价方法相比,文中的综合评价方法能够更加客观准确地反映分割方法的分割效果.