IKONOS图象的城市土地利用信息提取方法研究

目前，高分辨率遥感图象正愈来愈多地应用于土地与水资源的监测和管理，其中，IKONOS图象数据因其具有较高的空间分辨率和人机交互的解译效果．在省市土地利用信息获取及在城市研究中更具有广阔的应用前景．以南京幅的IKONOS图象数据为基础．以城乡接合部的不同试验区为对象，着重讨论了高分辨率遥感图象城市土地利用信息的提取与分类方法其主要思想是先应用常用的多光谱分类算法对试验区的土地利用现状进行初始的类别划分，然后采用Majority Filtering技术获取图象的上下信息，并给你根据地物的形状特征和空间关系对初始分类结果进行校正与调整．研究结果表明，当初始的类别划分能满足一定精度时，采用本所提出的方法能进一步改善高分辨率图象城市土地利用信息的分类效果．     

Sigma点卡尔曼滤波及其应用

针对扩展卡尔曼滤波(EKF)不易调整、难于应用、只对更新时间步长内局部线性假设成立的非线性系统适用等不足,近年来提出了一些卡尔曼滤波向非线性系统扩展的新方法。根据均值与协方差信息按非线性映射传播的特点,将它们归类为Sigma点卡尔曼滤波(SPKF)方法。在简要说明加权统计线性回归技术的基础上,系统介绍了SPKF的形式及算法,对其应用情况进行了总结和展望,指出可采用SPKF替代EKF以获得更好的性能。     

基于Delta算子的QR分解LMS算法

针对基于Delta算子的自适应滤波问题,提出了Delta算子描述的QR分解LMS(Delta-QR-LMS)算法。首先给出后向Delta算子模型的另一种表示形式,并利用该变换公式推导出Delta-QR-LMS算法的具体迭代步骤。通过仿真算例表明,Delta-QR-LMS算法比传统的LMS算法具有更好的滤波性能和更快的收敛速度。     

基于聚类和粗糙集的智能邮件过滤系统研究

粗糙集理论是一种新的处理不精确、不完全与不相客知识的数学工具，随着Internet的发展，以及电子邮件的广泛应用，将有大量的邮件以待阅读和处理，介绍了一种基于聚类和粗糙集对邮件进行过滤的系统，实战证明，这是一种可行有效的过滤方法。     

HLA RTI数据描述码扩展

为高层体系结构(High Level Architecture，HLA)运行支撑环境(Run—Time Infrastructure，RTI)引入一个新的扩展，该扩展使用数据描述码在消息上附加特征属性，使RTI能够对数据应用更丰富的使用策略。文章第1、2部分提出了基于数据描述码过滤数据，以及构建HLA仿真系统面向方面框架(Aspect Oriented Framework，AOF)的技术，第3、4部分详细说明了数据描述码扩展和实验原型的设计。数据描述码扩展可用于提高仿真系统的运行效率，改进大规模HLA仿真系统的架构设计，并且不改变RTI和联邦成员的编程接口。     

基于模糊神经网络的自适应滤波方法仿真研究

提出了一种模糊自适应卡尔曼滤波算法。该算法基于模糊规则，根据新息相关性，自适应调整测量噪声方差R，有效的解决了噪声的统计特性与实际不符时，滤波器发散的现象。同时，利用Elman网络作为误差估计器，补偿模糊自适应卡尔曼滤波器的估计误差。仿真结果表明，两种方法结合，可以有效地防止滤波器发散，缩小实际的滤波误差，提高滤波精度，实现滤波器参数的在线改进。     

数字图像处理技术在指针式仪表读数系统中的应用

阐述了基于图像处理技术的指针式仪表自动读数系统的结构和工作原理，分析了采用Matrox MeteorⅡ图像采集卡应用软件系统的开发特点．在图像处理方法上，比较了Canny算法和Morlet小波基函数的小波变换算法对图像边缘检测的效果．结果表明，采用小波变换检测边缘，提高了检测精度，满足了实际应用的需求．     

中国公司治理的路径依赖——理论与实证分析

1Introduction　Now ,in orbitspacecraftsdeveloprapidlyinqualityandquantity,whilethegroundTT&Cresourceisrelativelylimi ted .Therefore ,torealizespacecraftautonomousnavigationandpositioningseemsespeciallytobeimportant.Itisoneoftheimportantaspectstoincreasethein orbitspacecraftself containedability .　ExtensiveattentionshavebeenpaidtotheapplicationofGPSinthisarea,andquiteanumberofachievementshavebeengained ,butitisonlythebeginning .　FortheutilizationofGPSinspacecraftnavigationandpo sitioning …     

深度学习在引力波数据处理中的应用初探

截至2018-01-16,LIGO已成功探测引力波事件6次.可以预期,引力波探测事件会越来越多,引力波天文学会很快进入到大数据阶段.深度学习在大数据处理方面近年来得到迅速发展.它在数据处理速度,准确度等方面都表现出极大的优势.深度学习在引力波数据处理中的应用讨论还不多.本文引入此问题,并对其进行初步研究.引力波数据最大的特点是强噪声、弱信号.现行的数据处理方法是利用匹配滤波的方式把引力波信号从强噪声中挖掘出来.同时,匹配滤波方法还可以确定引力波源的性质,定量确定其参数.匹配滤波方法的弱点是计算量巨大.这导致数据处理速度很慢.对于将来的大数据引力波天文学,这更将是一个巨大的隐患.匹配滤波方法的另一个潜在问题是,完备准确的理论波形模板是其工作的前提条件.这个潜在问题的后果是很难找到理论预期之外的引力波信号.深度学习的数据处理方法有可能在这些问题上提供出路.同时,深度学习也会遇到其自身的若干困难和问题.本文将从网络结构、训练数据制备、训练优化、对信号识别的泛化能力、对数据的特征图表示以及对特征数据遮挡的响应等方面来展开讨论.     

基于引导滤波的指节纹图像增强算法研究

在利用指节纹进行身份识别时,为提高图像的质量,避免光照不均匀和环境噪声对特征提取带来的影响,需要在图像预处理阶段进行增强处理。针对指节纹图像的特点,设计了基于梯度图像引导滤波的图像增强算法,并在指背关节纹数据库中进行了验证。结果表明,该图像增强算法可避免光照不均带来的影响,同时突出细节特征,适用于指节纹图像的预处理。最后进行的定量分析证明,经过本算法的增强处理后,图像将保留更多的细节信息特征,有利于后续特征提取和提高图像识别的准确性。