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．     

SARS冠状病毒N蛋白的表达及二级结构预测分析

通过RT-PCR获得SARS冠状病毒N蛋白基因，分别克隆到原核表达载体pET21a，pET32a和pGEX-4T-1中，将3种重组质粒pET2la-N，pET32a-N和pGEX-4T-1-N分别转化大肠杆菌BL21(DE3)，经IPTG诱导，细菌中分别表达出约46kD的重组N蛋白、约60kD的6xHis-N融合蛋白和约70kD的GST-N融合蛋白，表达量分别达总蛋白的45％、40％和30％．进一步的分析表明：6xHis-N融合蛋白在大肠杆菌中为可溶性表达，该可溶性组分占细菌裂解液的70％左右，且能被6xHis抗体所识别．用蛋白分析软件对N蛋白进行了序列分析和二级结构预测．SARS冠状病毒N蛋白在大肠杆菌中的高效可溶性表达，有助于进一步结晶后进行X射线晶体衍射分析其结构与功能．     

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.     

浅论新型师生关系的建构

随着素质教育的不断推进和深化，建立新型的师生关系在教学改革中显得尤为重要。通过师生相互沟通使学生参与教学决策，通过了解学生需求以融合师生感情并增强学生的主体意识，从而在更高的层次上激发学生参与教学活动和教学管理的积极性、主动性，使学生能够开放思维的空间，激发创新灵感，并真正成为学习的主人。     

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．     

中国画与现代构成

中国画发展至今已形成一套完整、系统的笔墨形式和创作模式.继承与创新、扬弃与借鉴是发展中国画艺术的一个基本态度.研究中国画的传统技法和符号程式,分析西方现代构成的原理,突破界限,变通的并融合西方现代构成法则,从而丰富和完善中国画的艺术语言.运用新思想、新观念、新材料、新工艺,使中国画的创作在传统的形式上有新的发展,呈现崭新的面貌.     

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．