弹流拖动力试验系统关键技术的研究

介绍了弹流拖动力试验系统中的几个关键技术及实施．     

基于WEBGIS技术的地质数据库信息系统开发及其实现

讨论了WEBGIS技术的理论及其实现方法，并且通过ASP、组件技术在国产GIS平台MAPGIS基础之上实现了地质数据库发布系统．系统采用3层体系结构，完成了地质数据库基于互联网的检索、分幅查询、分省查询、属性查询以及图形下载等功能，并达到了较好的效果．     

七号信令集中监测系统中的数据管理系统

七号信令网是电信网的重要组成部分，其运行质量直接影响到电信网及其各种业务的运行稳定性和实际效益。为了保证七号信令网的正常高效运行，七号信令集中监测系统已成为七信号进行集中监测和管理的重要工具。文章在分析七号信令集中监测系统框架的基础上，提出了在系统中建立多个数据库和数据仓库相结合的方案进行数据管理，然后对数据管理系统的组成结构、逻辑结构、数据存储与应用做了进一步的研究。     

一种提高Web信息检索精度的分段检索方法

在Web上存在一些长文档,它们包含着多个子主题,如果把这样的文档分成段,每个段的内容只围绕一个主题,将会提高检索质量.阐述了使用HTML结构中带有语义特征的标记来将多主题的文档分成段,在此基础上,对10G规模的Web数据实现了分段检索的方法,并通过使用TREC-9的查询做实验,比较了分段检索方法和传统的文档检索方法的检索质量.实验结果显示,在多主题文档集上分段检索方法比文档检索方法的11点平均准确率提高了大约9%,而在所有文档集上分段检索比文档检索提高了大约1.6%.分析发现,分段检索方法可以明显改善结果的排序,而且实际检索质量提高的幅度比现有的评价结果显示的更显著.     

江南丘陵区土地利用/覆被分类

江南丘陵区土地利用/履被类型相对比较复杂，传统的基于光谱特征的计算机自动分类的精度难以达到实际应用的需求．为了提高分类精度，需要模仿目视解译过程，从遥感信息机理与地学规律的综合分析人手，综合其它辅助信息进行分类．在对绍兴试验区地学背景知识和遥感数据光谱特性充分分析的基础上，获取了试验区各类典型地物分类的知识，并以规则的形式表示这些知识，集成TM影像亮度值、亮度值关系和DEM、坡度和坡向地理辅助数据对试验区土地利用/履被进行分类．结果表明，该方法可以方便有效地综合多种辅助数据进行分类，得到令人满意的分类结果，本次试验的分类精度为86．66％。     

大型GIS海量数据分布式组织与管理

海量空间数据是制约GIS发展的一个瓶颈，是大型GIS的根本特征．从应用的角度给出了大型GIS和海量数据的定义，提出了造成海量数据的原因，指出解决问题的关键之一是建立分布式数据库，实现海量数据的分布式存储和管理，这又使得GIS数据共享的含义发生了变化．利用Java、JDBC和CORBA技术，设计了两种不同的解决方案：(1)基于元数据的异质数据获取；(2)基于FDBS的异质数据库一体化．目前第一种方案较为可行，第二种方案还有一些技术问题需要解决，后以前为基础，实现前，对后会有极大的帮助，并且由于设计的构件化。可以随着技术的不断发展和成熟，逐步地向前添加有关构件，实现大型GIS分布式组织与管理的渐进发展．     

基于扩展Kalman滤波的声阵列定位数据融合算法

利用各阵元和目标相对于一中心阵元的几何关系建立目标运动方程，坐标变换方程和声阵列测量方程，并以此建立了声阵列目标定位模型。在此基础上提出了基于扩展Kalman滤波算法的目标定位数据融合算法。通过地面目标和空中目标的计算机仿真表明，本算法能够有效地克服由于智能雷布阵的随机性给智能雷定位数据估计带来的困难，对声阵列定位数据也能进行较好的融合，对提高定位精度有一定效果。     

利用GMS—5红外资料进行云的分类识别

利用GMS－5 3个红外通道（2个分裂窗区通道和1个水汽通道）的亮温资料，依据各种云不同的辐射特征对其进行分类，由此识别出积雨云（Cb）、浓积云（Cg）、卷云（Ci）、积云（Cu）、中云（Cm）、密云（Dense）等6种主要云类以及雾（Fog）和晴空区域。结合安徽寿县地面观测基准站1998年6、7月份的地面观测资料，对分类结果进行了检验，得到了较为令人满意的结果，准确率接近70％。     

Computer Data Processing of the Hydrogen Peroxide Decomposition Reaction

Two methods of computer data processing, linear fitting and nonlinear fitting, are applied to compute the rate constant for hydrogen peroxide decomposition reaction. The results indicate that not only the new methods work with no necessity to measure the final oxygen volume, but also the fitting errors decrease evidently.     

Classification of Medical Brain Images

Since brain tumors endanger people‘s living quality and even their lives, the accuracy of classification becomes more important. Conventional classifying techniques are used to deal with thosedatasets with characters and numbers. It is difficult, however, to apply them to datasets that include brain images and medical history (alphanumeric data), especially to guarantee the accuracy.For these datasets, this paper combines the knowledge of medical field and improves the traditional decision tree. The new classification algorithm with the direction of the medical knowledge not only adds the interaction with the doctors, but also enhances the quality of classification. The algorithm has been used on real brain CT images and a precious rule has been gained from the experiments. This oaoer shows that the ahzorithm works well for real CT data.