气象因素影响下的雷达作用距离预测

大气环境对电磁波的吸收衰减作用使雷达的作用距离减小，大气异常折射现象使雷达的作用距离增大或减小．为此重点研究了气象要素特别是异常折射对雷达作用距离的影响，从分析异常折射产生的原因和规律人手，提出了气象要素的观测和雷达作用距离的预测方法．该方法对雷达在航海及军事上的应用具有重要意义．     

扭n立方体中的边不交Hamilton圈

网络图的Hamilton性是图论、计算机网络理论中的重要研究议题，超立方体及其变体由于其良好的网络参数、拓扑结构吸引了众多学者的关注和研究，并将之广泛地应用于许多实际领域中．结合Lee距离Gray码理论证明了扭n方体中存在[n／2]个边不交Hamilton圈，并且给出这些边不交Hamilton圈的生成方法．     

桩端压浆技术在钻孔灌注桩的应用

简述了钻孔灌注桩应用压浆工法的工艺及其机理，并根据工程检测成果，分析了该工法对提高单桩竖向承载力、改善桩基承载工作性能的效果。     

Development of the CAS-IBB single-particle microbeam for localized irradiation of living cells

A single-particle microbeam facility has been constructed at the Key Laboratory of Ion Beam Bioengineering (LIBB), Chinese Academy of Sciences (CAS). The system was designed to deliver a defined numbers of hydrogen ions, produced by a van de Graaff accelerator, in an energy range of 2.0-3.0 MeV, into an area smaller than that of the nucleus of an individual living cell. The beam is collimated by a borosilicate glass capillary that forms the beam-line exit. An integrated computer program recognizes the cells and locates them one by one over the microbeam exit for irradiation. We present technical details of the CAS-LIBB microbeam facility, particularly on the collimator, hardware, control program, as well as cell irradiation protocols available. Various factors contributing to the targeting and positioning precision are discussed along with accuracy measurement results.     

鲁棒Hausdorff距离在SAR／惯性组合导航图像匹配中的应用研究

分析了适用于SAR景象匹配辅助导航系统的图像匹配算法的特点，提出了一种新型Hausdorff距离的鲁棒型图像匹配算法．首先分析了传统的Hausdorff距离算法的不足，然后引入了一种能有效消除高斯噪声影响的新算法．同时针对此算法图像匹配时全局搜索的不足，提出了扫描终止法技术，以有效解决图像匹配实时性的问题．针对高斯噪声的大小对图像匹配的影响进行了仿真实验．仿真结果表明，新图像匹配算法能大大提高合成孔径雷达图像的匹配精度和实时性，对组合导航系统的精度提高有重要的意义，是一种行之有效的方法．     

地球物理测井多参数综合识别储层流体类型的新型神经网络

建立了一种基于引力的新型神经网络模型 ,引入了合力作用机制 ,解决了储层流体类型划分的判定半径问题 ,克服了以往神经网络对任何输入数据都要产生响应 ,并给出一个分类结果的缺陷。改进了传统的距离计算方法 ,克服了传统方法易受单个参数突变的影响而引起误判的缺点。利用新型神经网络方法并结合测井资料 ,对某油田的储层流体性质及类型进行了识别 ,获得了很高的识别率。与径向基神经网络的判别结果相比 ,该神经网络的识别率明显提高。     

基于改进模糊C均值聚类的弥散张量成像图像分割

为了避免随机选取初始聚类中心点的缺陷,利用最大最小距离的方法确定初始聚类中心点.实验结果表明,和传统的模糊C均值聚类(FCM)算法相比,所提聚类算法具有较高的稳定性和准确性,所分割的胼胝体图像边缘信息更加清晰.     

基于快速最小距离树的肝脏图像非刚性配准

为精确诊疗肝脏疾病,针对CT肝脏图像中呈现出与相邻器官灰度值相似、边界不清晰,仅靠灰度水平法难获得理想的分割结果的问题,采用快速最小距离树度量多维特征,构造了Renyiα-entropy能量函数,成功完成了atlas和待分割图像之间的非刚性配准,实现了肝脏的自动精准分割.该方法的分割精度较传统互信息法明显提高,较传统Prim算法分割速度更快.     

一种适用于时序InSAR的同质像元加权干涉相位滤波方法

为了有效地利用多时相InSAR的时间维度信息, 并保证滤波窗口内像元的同质性, 提出一种同质像元加权干涉相位滤波方法。首先采用拟合优度检验, 对多时相SAR 图像的同质像元进行识别, 然后在同质像元之间进行加权干涉相位滤波, 以保证中心像元在滤波过程中不受周边非同质像元干扰。基于真实干涉SAR图像的实验结果表明, 与经典Goldstein滤波及Lee滤波相比, 该滤波方法在目视效果、相位残差点数量及相位导数标准差3个指标上具有优势, 实现滤波器的设计初衷。     

距离修正的混沌粒子群多维标度定位算法

针对不规则网络以及网络空洞造成估计距离与欧氏距离相差较大,导致定位精度不足这一问题,提出一种距离修正的混沌粒子群多维标度定位算法(CMDS-CPSO).首先通过递推策略计算节点对距离,利用接收信号强度对距离加权修正,以减少距离误差,回避网络空洞问题.然后采用混沌粒子群算法对坐标转化参数问题进行优化,进一步降低坐标转换中参数所带来的影响.通过对比SPSO-MDS算法与MDS-DMC算法,仿真结果表明,距离修正的混沌粒子群算法能够明显改善节点定位精度,具有更好的鲁棒性和对不规则网络的适应性.