多维位置数据最优融合方法

本文给出了一种多传感器多维位置数据融合的方法。这种方法基于多维位置数据的鲁棒估计和最小方差结合法。每个传感器用鲁棒估计得到自身数据的位置估计和方差估计,把这些估计融合为一个最优估计,即传感器系统的估计。     

基于选区的彩色图像抽取和融合算法研究

给出了一种利用图像中定义的选择区域（选区），从复杂背景中尽可能保持原样地提取出所关心图像的图像抽取方法；同时还介绍了如何对抽出的图像进行融合设置，进行看似自然的、无缝的融合；另外对算法的应用过程进行了适当的描述，作出算法的实际使用情况说明．     

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．     

煤灰熔融温度多项式模型的偏回归函数分析

为了考察煤灰中的化学组分对熔融特性温度的贡献，借助我国69种重要的商业用煤的灰熔融特性温度和灰中SiO2和Al2O3等6种主要化学组分的测试数据，利用多项式模型的偏回归函数分析方法，对煤灰的熔融特性温度进行一至四阶多项式模型回归分析，获得了各化学组分的偏回归函数。研究结果表明：各化学组分的偏回归函数能够表现熔融温度对应于该组分变化的趋势；同一组分偏回归函数不同，该组分对变形温度、软化温度和熔融温度的影响存在较大的差异；CaO和TiO2的偏回归函数反映熔融温度变化趋势的可信度最高。实验为进一步研究煤灰熔融特性温度的数学模型和参数选择提供参考。     

基于多传感器数据融合与挖掘的分布式入侵检测模型

为有效解决分布式攻击,提出了基于多传感器数据融合与挖掘的分布式入侵检测模型.将多传感器数据融合与数据挖掘技术应用到分布式入侵检测中,可连续和全面地提供网络攻防战场环境态势的综合评估.     

一种基于小波变换的超光谱图像融合方法

超光谱图像小波融合是一个前沿的研究课题．在保留超光谱图像中各波段的光谱信息基础上，为增强边缘细节的表现能力，提出了基于小波变换的方差加权融合方法．并将融合结果与传统小波融合方法进行了比较．计算机仿真表明，该方法获得了更好的超光谱图像融合效果．     

建筑与景观的形态整合:新的策略

针对建筑与景观的形态整合探讨了近年来出现的新策略,分析了这些新策略的背景、发展、特征与例证.景观的场域性关注于整体景观的深层结构,其中建筑的形态来自于多重控制系统的复合叠加.对地表的操作主要来自于大地艺术的影响,其中包含着屋顶/地表的互逆.原型形态基于集体无意识而具有丰富的象征意义,表达了人工与自然的对比与张力.这些新的策略促进了当代建筑形态的多元化发展,并提示走向建筑学、城市规划学和景观营造学的三位一体.     

加权数据融合算法及其应用举例

建立了一种基于格罗贝斯(Grubbs)准则和聚类分析的加权数据融合算法，即先用格罗贝斯准则剔除所测数据中的疏失误差数据，再用聚类分析的方法对剔除疏失误差数据后的测量数据进行聚类，并由此确定各类别的权数(加权因子)，最后利用所得权数进行加权融合得出被测对象的融合估计值。实验证明，该算法简单有效，且适合计算机编程。     

多传感器信息融合技术在光电经纬仪系统中的应用研究

经纬仪系统是一个比较复杂的多传感器系统，多传感器信息融合(Multi—seneor Data Fusion)是把多种传感器中于一个统一的感知系统(这个感知系统就是多传感器信息融合系统)中，从而有机地综合利用多个传感器来的数据和信息，以便获得对周围环境的更多或更准确可靠的认识．研究多传感器信息融合技术在经纬仪系统中的应用，可以提高仪器的可靠性和自动化程度，以及跟踪精度和实时输出精度．     

一种新的基于投影矩的三维图像配准方法

提出一种投影矩的概念，并将其用于三维医学图像的配准．与传统的几何矩相比，投影矩不仅可以完各地描述图像的特征，而且计算量较小，因而可以将其用于三维图像的实时配准．选取待配准的2幅三维图像若干阶投影矩差的平方和为目标函数，采用Powell方法求取最优解，得到配准结果．将方法应用于一些模拟和实际数据，获得了较高精度的实验结果；并且缩短了整个计算过程的时间．这表明投影矩在多模态医学图像的配准和融合等方面具有潜在的实用价值．