基于幂均融合算子的模糊传感器数据融合

提出了一种新的融合模糊传感器数据的方法。首先把模糊传感器输出的隶属函数作为对模糊命题的支持程度，之后引入了一个相似性测度对各个传感器输出的相似性进行度量，定义了一个相对一致度系数表示各个传感器被其他传感器所支持的程度，最后基于幂均算子实现了模糊传感器的数据融合。与已有的方法相比，该方法综合考虑了各个传感器的输出信息，降低了融合过程中的信息损失。通过一个目标识别的算例验证了该方法的有效性。     

面向自主机器人的实时彩色视觉系统

设计开发了一种新型的机器人实时彩色视觉系统，以及基于颜色的实时分割和识别软件系统，采用即插即用型的USB接口数字摄像头，简化了系统的使用和维护，首先把输入的彩色图像从RGB空间转换到YIQ颜色空间，提取出和颜色有关的IQ平面的信息；然后根据目标颜色在IQ平面里分割图像，再对图像进行游程编码，并从游程编码中提取出有效的图像信息；最后通过TCP／IP接口将视觉信息发送给机器人控制系统，为了抑制光强变化的影响，采用了一种阈值学习方法，实验结果表明，整套系统具有很高的实时性和较好的识别效果。     

CI战略在企业形象设计中的应用

“CI”是英文Corporate Identity的缩写，可译为“企业形象识别设计”，主要含义是指企业形象的同一性策划它是企业理念精神、企业行业行为规范和视觉传达特征的综合体现。在整体营销活动中导入“CI”企业形象战略体系，是企业转换经营机制，走向市场，籍以改变企业形象，注入新鲜血液，从而在竞争中发展和壮大自己的重要战略。     

一维抛物型方程参数识别反问题的数值解法

以函数逼近和Tikhonov正则化为基础，利用算子识别摄动法和线性化技术提出求解一维抛物型偏微分方程参数识别反问题的迭代算法，拓宽了求解此类反问题泛定方程和初边值条件的适用范围。数值模拟的结果表明，用此迭代法求解参数识别反问题具有数值精度高、稳定性好、收敛速度快的特点。     

多相流流型识别技术与系统开发

基于油气水多相流混合物在管道内流动时的多传感器信号－－压力和压差信号，建立特定流型的识别规则，采用学习矢量量化模式分类器作为未知流型的分类器，根据数据融合的技术思路获得了油气水多相流的流型在线识别技术。通过系统集成的手段，利用微处理装置研制出了流型识别系统。该识别技术具有置信度高、容错性好、性能稳定、降低了对单个传感器的性能要求等优点。该识别系统结构简单、无运动部件、不改变管道的截面结构，可以处理非快速变化的瞬态流动，测量误差小于10％，并具有连续工作、定时打印、信号输出等功能。     

基于基因算法的模糊滤波器的研究

对基因算法的模糊识别进行了研究。对于简单自适应模糊滤波器不能很好地解决由于信息冗长带来的局部最优问题 ,可采用基因算法进行优化。其在不牺牲学习效率的前提下可以获得良好的性能。     

基于混沌特性的PRC-CW雷达目标回波分析和识别

伪码调相连续波(PRC-CW)雷达目标识别中,对于具有相同径向速度的不同目标的分析和识别是一个需解决的问题.针对PRC-CW雷达目标回波的非线性时变特性,该文运用非线性动力学方法分析了此类回波的混沌特性.通过Lyapunov谱、相关维、Kolmogrov熵3类混沌特性参数提取方法的研究,形成了一个完整的分析和处理流程.进而通过对多类实测目标数据混沌特性参数的分析,得到了X波段PRC-CW雷达运动目标回波呈现混沌特性的结论.以实际的计算结果的分析和比较,证明了基于混沌特性的PRC-CW雷达目标识别是可行的.     

苎麻、亚麻地杂草化学控害技术研究

种植苎麻、亚麻是我区实施农业产业化结构调整的重大举措，近三年来发展迅猛。但是，杂草危害是目前困扰其生产发展的严重技术问题。2001年以来我们对苎麻、亚麻地进行了杂草种类及危害的调查，同时对采用化学方法拉制杂草危害进行了专项研究，选择目前主要推广的5种化学除草剂，掌握在苗期施用控制其危害，苎麻苗床除草效果达88．47—91.97％，亚麻苗期达82．81—83．15％，控害效果良好。特别是5％金草克EC和5％精克草能EC在使用成本和效果上都值得在生产上推广应用。     

基于模糊和规则结合的舰炮故障诊断专家系统

在某文献的基础上，讨论了如何将模糊故障诊断理论应用到专家系统之中，详细阐述了如何建立模糊模型、模糊隶属度函数，解决了如何将模糊故障诊断与CLIPS相结合的问题，并以此建立了舰炮故障诊断专家系统。     

探讨使用野外随机取样推断随机变量概率分布的数学方法--杂草研究作为一个例子

我们在生态学研究中涉及到的大多数变量呈现出随机性，因而可以认为它们就是随机变量。概率分布是研究随机变量变化规律的基础，如何利用野外取样来推断检验随机变量的分布是本文要解决的主要问题。本文扩展了回归方法的应用，使其能用来推断一个随机变量的分布函数。并且该推断还能被统计检验。作为一个应用实例。该方法被用于确定杂草种子在特定条件下扩散的分布函数。在此条件下，该杂草种子扩散为近似的高斯(正态)分布。