基于小波分解的痕迹灰度图像边缘检测

针对痕迹图像边缘检测的特征，给出了一种新的基于小波多尺度分解的分层图象边缘检测方法，其基本思想是先对源图像进行小波多尺度分解，其次在不同尺度的子带图像上进行基于局部区域特征的软阈值滤波。最后再进行小波重构，以提取图像的边缘。实验结果表明，该算法比其它算法提高了痕迹图像边缘的检测精度，是十分有效的。     

基于Legendre矩的多阈值二值图像重构算法

首先介绍Legendre正交矩及其逆变换；然后根据Legendre矩逆变换的特点，采用一种新的方法——多阈值法对重构的值进行二值化；最后给出该方法的实验结果，以说明它的有效性.     

铁素体球墨铸铁损伤力学特性

根据损伤力学的基本原理,利用测量电阻的方法,研究了拉伸受力状态下,铁素体球墨铸铁的损伤力学特性。得出了损伤变量随应力和应变而变化的演变规律。认为球墨铸铁存在损伤阈值,其大小随球化率提高而呈直线增大,但损伤阈值皆小于屈服强度;临界损伤变量与球化率的关系不大,在本试验条件下,约为0.060～0.068。研究结果表明,当应力大于一定程度时,损伤发生,且随应力增加而逐渐增大。     

基体改性对碳/碳复合材料烧蚀率影响的神经网络模拟

将人工神经网络的典型模型－－误差后传播（BP）算法用于改性的碳／碳复合材料氧化烧蚀率的研究，建立了碳／碳复合材料改性添加剂组成－氧化烧蚀率BP网络模型。研究结果表明，所建模型较好地反映了添加剂含量与试样氧化烧蚀率间的内在规律，预测的氧化烧蚀率与实验值间的误差小于0．32％。将模型筛选出的最优添加剂配方用于基体改性，试样的氧化烧蚀率下降49．3％，说明将人工神经网络用于基体改性是可行和有效的。     

用简单动态递归网构造固体散料流量模型

提出了用简单动态递归网来建立固体散料流量模型，针对动态递归网结构复杂，训练算法收敛速度慢的缺点，采用一种结构十分简单的递归网，对RPE算法进行了改进和补充，使之适用于简单递归网，用来对网络的权值和阈值进行调整，建模结果表明此方法收敛速度快，精度高。     

航空图像的分割与定位算法研究

通过航空图片的图像分割和特征提取，对几种分割算法进行了比较。通过比较发现，当图像的目标与背景的灰度值相差比较大时，用多阈值的灰度分割方法来获取目标I而当图像的目标与背景的灰度值相差不大时，使用模糊差影滤波算法可获得理想的分割结果。同时，对采用多阈值分割方法后的图像进行目标定位。结果表明，对于复杂航空图像，该算法分割效果好，噪声小，定位算法简单，定位准确，有较好的应用前景。     

改良遗传算法在图像多阈值分割中的应用

最大熵原则是图像阈值分割的一个重要方法、但是用此方法进行多阈值分割时，存在着计算开销巨大的问题．笔者在M．Srinivas的自适应遗传算法基础上提出一种改良的遗传算法，用于基于模糊最大熵图像多阈值分割，克服了此分割方法计算量大的问题．通过实验，比较了改良遗传算法和M．Srinivas自适应遗传算法及模拟退火算法，显示了改良遗传算法的有效性．     

一类带有因病死亡率的SIS流行病积分模型的分析

本研究一类带有因病死亡率的SIS流行病积分模型，得到地方病平衡点存在的阈值，当该阈值小于1时，无病平衡点是全局吸引的，当该阈值大于1时，给出了地方病平衡点局部稳定的充分条件。     

不同气压背景下激光烧蚀Al靶的发射光谱

激光与物质的相互作用除了与激光的特性和材料的性能相关之外,还与背景有着密切的联系.不同的气氛对激光与物质的相互作用过程带来很大的影响.本文采用时间和空间分辨谱技术,对不同气压下激光辐照Al靶的等离子体羽发射过程进行了研究,测量了不同气压下出射粒子的飞行速度,对等离子体羽产生和膨胀的机制进行了讨论.1 实验由Q开关Nd:YAG激光器(Spectra quanta ray DCR-3)发出的1.06μm,10ns的脉冲激光经由3个棱镜组成的延迟光路之后,由石英透镜(f=6.3cm)会聚在真空室中的Al靶表面上,由激光器输出的Q开关同步脉冲信号通过快速脉冲延迟器延迟后,同时触发脉宽为5ns的快速脉冲发生器和光学多道分析仪(PARC OMAⅢ)的数据采集系统,快速脉冲发生器发出了-200V高压脉冲使OMA的光电探头选通5ns的曝光时间,从而可获得高分辨率的光谱信息,调节快速脉冲延迟器的时间延迟,可摄取不同时刻的时间分辨光谱.一组柱面透镜把距靶表面一定距离处的光谱成像在谱仪的狭缝上,经谱仪色散后被探头接收.然后送到OMA的数据采集系统进行数据采集和处理.样品Al经抛光后使用,其纯度为99.999%.     

脉冲激光处理硅钢片能量阈值分析

根据激光与材料相互作用温度是地空特性，分析了光斑尺寸对温度场的影响，并计算了防止硅钢片表面层破坏及避免产生热弯曲变形时激光脉冲能量阈值，为优化激光处理工艺参数，更有效地降低铁提供理论依据。