生物工程技术的开发现状与展望

简述了当代生物工程技术开发和应用的现状，归纳了我国在生物工程领域研究开发所取得的成就，并展望了生物工程技术的未来发展。     

基于电子束扫描控制的中间层熔炼技术

试验采用按一定配比混合的铼、钛等金属粉末作为复合中间层材料，利用开发的电子柬扫描控制系统，通过电子束束流大小、扫描轨迹形状、扫描点数、扫描频率和加热时间等因素的调节，控制电子束输入能量的分布，从而控制基体材料对中间层的稀释率，最终达到控制中间层成分的目的．试验结果表明，用受控电子束熔炼粉末金属可以获得满意的中间层材料．     

冻结壁原始冻胀力的分析与计算方法

通过仿生人体神经系统的活动方式，以数据融全 为基础建立了传感器／施动器模型，并将其应用于机器人系统设计中，以实现一种集感知、动作和融合于一体的面向任务驱动的设计，重点研究了数据融合对异种多传感器数据进行联想、相关和组合的多层次多方面处理的连续过程，从而进一步完善了数据融合论。     

Non-gyroscope DR and adaptive information fusion algorithm used in GPS/DR device

1 .INTRODUCTIONWith the development of intelligent transport sys-tem(ITS) ,the real-ti me navigation is being givenmore and more attention. One of the key technolo-gies in vehicle navigationis to get the vehicles’po-sition continuously and accurately . Nowadays ,most of the vehicle position devices in use employGPS. However , the satellite signal is frequentlyscreened or disturbed when vehicles running amonghigh buildings , in tunnels or under viaducts ,which makes GPS receiver unable…     

数据融合技术在多滚轮法大轴径测量中的应用

为克服单一传感器的不确定性和局限性，全面而准确地描述被测对象，充分利用多传感器之间的协调和互补优势，采用多传感器数据融合技术，设计了多滚轮法大轴径测量系统。该系统利用电位移传感器、光栅测角、光电测转数、压力测量等系统以及温度传感器、多路温度巡测仪，对不同时间和空间的测试数据进行融合、处理，极大地提高了测量系统的性能和效率，可得到高精确度的大轴径测量尺寸。     

彩色等离子体显示器准备期动态修正技术

开发了一种彩色等离子体显示器的新型准备期动态修正技术,具有高对比度、低能量寻址、消除动态假轮廓(CLEAR)的特点,利用输入图像灰度的加权平均值与预置的灰度阈值比较,动态地调整准备期在1场中的位置,使动态调整后的灰度值能够更加真实地反映输入图像灰度的分布情况.同时,利用相邻两场采用不同子场编码与准备期动态修正相结合的改进技术,大幅度增加了显示灰度级数目.仿真结果表明,准备期动态修正CLEAR技术在消除动态假轮廓的同时,增强了对低灰度级图像的显示能力,并且最大限度地提高了整幅图像的显示质量.     

局域演化的加权网络模型

在BA模型的基础上研究了兼顾局域演化、增长，以及局域与局域外存在较弱连接等3方面因素的加权网络。在这个模型中，引入了参数a，P1，P2，P3，通过理论分析，导出了这个加权网络模型的节点的强度分布，发现它服从幂律指数为2～3的幂律分布。数值仿真验证了理论分析的正确性；并通过调节参数，分析了该模型的内在特征和结构。这个改进的模型具有更为广泛的实际背景。     

应用加权无波动无自由参数耗散差分格式求解平板振荡叶栅流场

引入双时间方法,计算了某三维平板振荡叶栅的非定常流场.在虚拟时间步上用LU-SGS隐式方法做时间推进,对流项采用空间三阶的加权无波动无自由参数耗散差分(WNND)格式离散.湍流模型采用低雷诺数q-ω模型.计算得到了叶栅不同叶高处的升力系数频谱、非定常压差系数以及叶尖处不同振动时刻的熵等值线.对3个叶高处的升力系数频谱分析表明,流场存在显著的振动诱发的非线性扰动,其频率高于升力系数基频.叶尖处不同振动时刻的熵等值线图显示了大振幅下流场强烈的非定常属性.     

基于加权策略的SVM多元分类器

多元分类器通常需要在训练时间和分类精度之间折衷.提出了加权阈值策略和一对多分类方法的改进算法 OVA WWT，以增加结果融合的公平性，从而提高分类精度.基于OVA WWT策略和SVMlight二元分类器，实现了基于SVMlight的多元分类器MSVMlight.在CWT100G数据集进行的实验表明，该分类器具有较高的分类精度以及较短的训练和分类时间.相同的数据集上的阈值策略选择实验也说明了加权阈值策略能提高分类精度.