基于非线性参数的意识任务分类

研究了非线性参数作为脑电（EEG）信号特征时对意识任务分类的作用，使用的3种非线性参数特征为最大Lyapunov指数、轨道平均周期和轨道平均初始距离，分类方法为Fisher线性判别式．对4个实验对象共60个任务对进行了分类处理．使用3种参数在2s数据段上取得的平均分类精度分别为82．3％、90．7％和93．3％．在较短（1s）的数据段上，应用轨道平均初始距离参数进行分类取得了平均为90．8％的正确率，分类精度接近于Anderson取得的实验结果．轨道平均周期和轨道平均初始距离算法具有较小的运算量，能够应用于在线系统．     

自主车辆视觉系统的摄像机动态自标定算法

为了解决自主车辆视觉传感器在姿态变化后摄像机旋转外参数的在线自标定问题,提出了一种利用道路图像消失点相对不变量的摄像机旋转外参数的动态自标定算法.它首先从汽车采集到的道路视频序列中实时分析道路消失点,然后依据中心极限定理并使用相应的统计量,动态地估计主消失点与消失线参数,最后利用小孔成像模型下的消失线与消失点方程,解析地求得对应于当前统计特征的摄像机外部参数动态解.实验结果表明,在摄像机进行姿态调整后,实验系统使用本算法可在不超过90帧有效图像样本的基础上,能对摄像机旋转外参数进行精确标定,使旋转外参数的绝对误差值收敛于0.001 rad的误差带之内.     

在非时齐马氏决策过程中的动态贝叶斯网络研究

提出了用动态贝叶斯网络（DBN）对非时齐马氏决策系统进行建模的改进方法，使动态贝叶斯网络能被更广泛地应用于各种复杂的真实系统中．该方法的基本思路是，将扩展后的隐藏变量引入DBN的演化过程来建立假设条件所要求的马尔可夫模型，给出从不完整的样本数据集以及存在隐藏变量时来学习DBN结构的算法，进而用贝叶斯概率统计方法对后来的时间片的充分统计因子进行估计，并通过当前已存在的和估计的充分统计因子对基于时间变化的转移概率进行学习，以解决假设条件要求的转移概率的时不变性．原理性分析和仿真实验结果也验证了改进方法的有效性．     

一种基于区域分割的多传感器图像融合方法

针对传统像素级图像融合方法割裂像素间联系的问题，提出一种基于区域分割的图像融合方法．在图像配准的基础上进行区域分割，提取显著性因子和可见性因子作为区域特征，自适应地确定融合权值以得到融合图像．该方法克服了传统像素级融合方法中融合图像模糊、对噪声敏感等不足，尤其适用于图像没有严格配准的应用场合．实验结果表明，与小波变换融合方法相比，均方根误差减小了33％～36％，灰度标准差提高了0．9％～53％，互信息提高了39％～42％，空间频率提高了0．3％～38％，客观评价准则与目视效果吻合良好．     

一种新的注意力相关脑电分类算法设计

提出了一种新的基于支持向量机(SVM)学习机制的注意力相关脑电分类算法.在对脑电信号进行3级小波分解之后,采用主分量分析方法提取主要的特征分量,并且采用SVM方法对其进行分类.在此基础上,依据数据融合理论,对多导分类结果进行综合判断.结果表明,本方法具有良好的鲁棒性,对注意力相关脑电信号分类的准确率可达89%左右,高于单导最优准确率.该方法对注意力缺陷反馈治疗、注意力机制研究等具有较高的实用价值.     

含氟聚合物在赤磷基抗红外发烟剂中的应用

在实验室条件下利用多波段红外辐射仪，测试了含四种不同聚合物的赤磷发烟剂燃烧产生的烟雾在远红外波段的透过率，并使用粉尘取样仪测试了烟雾的质量，计算出了各种烟雾质量消光系数．试验结果和计算表明：以含氟聚合物的赤磷发烟剂燃烧产生烟雾在远红外波段的质量消光系数最高，透过率最低，并分析了上述烟雾在远红外波段具有不同质量消光系数的原因．     

cdma2000 1x EV-DO前向链路高速分组数据传输中的调度算法

在保证用户间公平性的前提下,为尽量提高cdma2000的增强型1xEV DO系统前向链路的数据吞吐量,通过讨论现有的多种调度算法原理,分析了影响系统吞吐量和公平性的因素,在此基础上提出将用户平均请求传输速率、限制用户最小平均传输速率和系统最小吞吐量的影响同时引入调度算法的思想,通过在CadenceSPW软件平台上的仿真研究表明,改进后的调度算法在保持公平性的前提下,有效提高了系统前向链路吞吐量.     

带式输送机输送带跑偏的分析及处理

对带式输送机运转过程中输送带跑偏的现象进行了分析，提出了输送带跑偏的调整方法和预防措施。     

纳米催化剂KF/Al2O3制备条件的正交设计与优化

采用正交设计法优化了浸渍法制备固体超强碱KF/Al2O3催化剂工艺参数.以丙烯腈和丙二酸二乙酯的Michael加成反应收率为考察指标,对催化剂制备工艺进行优化,并采用SPSS统计软件包对制备工艺参数进行多元回归统计,并根据回归拟合的多项式数学模型,讨论了浸渍法制备的较佳工艺.     

利用胶束电动色谱技术用于抗生素测定

采用毛细管胶束电动色谱技术对阿莫西林、氯唑两林、头孢氨苄、头孢噻肟、头孢唑林5种抗生素进行分离．18kV电压下，在溶有100mmol／LSI）S的硼酸盐缓冲溶液（20mmol／L，pH-8．9）中，采用二极管阵列检测器．在9min内可以完成对此5种抗生素的分离检测．线性范围0．1～250μg／mL．相关系数为0．9976～0．9994，检测限为0．01～0．13μg／mL．运用此方法对3种药物形式的抗生素进行同时检测．日间和日内的RSDs分别为3．95％～8．12％和1．51％～2．86％。迁移时间的日间和日内的RSDs分别为0．47％～1．11％和0.032％～0.295％．在尿样的测定中，日问和日内的RSDs分别为1．31％～6.07％和0.66％～7．65％，回收率为90％～110％．此外．还对分离条件对抗生素的迁移行为的影响做了理论探讨．