局部核方法及其应用

核方法是机器学习中一种强有力的学习算法.多个领域的实践表明，通过将领域知识嵌入到核函数中，一般会得到比较好的学习效果. 从微分流形的观点讨论了机器学习中全局信息与局部信息的关系，并提出了一种嵌入局部有意义信息的核方法.文本分类的实验结果表明，与其它几个分类算法相比，它具有较高的性能.     

敦煌壁画数字图像的三维信息恢复

详细阐述了用数字近景摄影测量和计算机图像处理技术来恢复敦煌壁画三维信息的过程,以达到原样数字保存敦煌壁画的目的.通过建立洞窟的统一坐标系统,对洞窟壁画进行近景摄影测量,并把近景摄影测量获取的底片用高分辨率的扫描仪扫描成数字图像.然后经过坐标变换,建立每个墙面壁画的辅助空间坐标.在此基础上,经过模型定向、核线重采样、影像匹配、数字表面模型的生成,直至最后生成正射影像,恢复壁画的三维信息.从壁画图像处理的结果来看,所有控制点绝对定向的残差都在毫米级,壁画数字表面模型的中误差也在毫米级,也就是说敦煌壁画图像数据的几何纠正达到了毫米级.这表明用近景摄影测量和计算机图像处理技术可以很精确地恢复敦煌壁画的三维空间信息,从而达到保护和永久地数字化存贮敦煌壁画、塑像文物的目的.同时也为我们提供了一种文物保护的新方法和新思路,为古代珍贵文物的保护、复原与研究提供了新的手段.     

一种新的分类方法——属性均值聚类属性支持向量机(AMC-ASVM)

在属性均值聚类(AMC)与支持向量机(SVM)的基础上,提出了一个新的模式分类算法——基于(属性)聚类的属性支持向量机算法(AMC-ASVM)。主要思想是利用属性均值聚类网络得到的具有概率信息(权重)的样本,来训练属性支持向量机,从而得到分类器。这种方法结合了属性聚类的稳定性与属性支持向量机可以利用加权样本的优点,适合处理具有强噪声的数据。另外,该方法也可以看作是堆近邻分类法的自然推广。在实验部分,将其用于结肠癌基因表达数据的处理。实验结果显示了AMC-ASVM在一定程度上优于最近邻,Boosting,堆近邻,SVM等方法。     

基于小波矩特征的小波神经网络目标识别

提出一种具有尺度、平移与旋转不变性的目标识别方法.该方法首先提取目标图像的小波矩特征,然后与小波神经网相结合,构成一套目标识别系统.小波矩不变量不仅可以表示图像的全局特征,而且还能表示局部特征;而小波神经网络结合了小波分析和传统神经网络的优点,具有很强的学习能力和推广能力.因此基于小波矩的小波神经网络目标识别系统在进行目标识别时具有很大的优势.实验中使用该方法对4类飞机目标进行识别,实验结果证明其识别率高于其它的目标识别方法.     

基于遗传算法的图像识别方法

分析了图像识别中模板匹配技术面临的计算量大、存储量大的问题,提出了基于遗传算法的图像识别方法。该方法首先对图像模板进行离散化处理,对图像离散点控制,从而把图像识别问题转化成一系列离散点的组合优化问题;然后利用遗传算法对种群优化的性能,对各个控制点组合优化,使各控制点与模板匹配;最后通过计算机仿真实验,证明了这种方法的有效性和实用性。     

任楼煤矿隐伏导水陷落柱的快速判识与探查

1996年任楼煤矿首采面曾因隐伏导水陷落柱突水，引发淹井灾害，造成3．5亿元的重大经济损失。治水复矿后，1999年又在7218工作面机巷迎头出现淋水，初始水量不大，但依据水温、水质快速判识突水通道是隐伏导水陷落柱，运用物探和钻探相结合的综合探查方法确定了陷落柱位置，为地面布孔注浆彻底封堵陷落柱提供了保证，避免了一次重大突水淹井事故。     

藏医对糖尿病的认识与治疗

藏医认为糖尿病是因水土之性的“培根”与脂肪过盛，未能化为人体所需之精华而被混入尿液，并通过尿液排出体外造成的．治疗此病的根本在于综合饮食、起居、药物、外治等藏医4种疗法进行降培根与脂肪。调理胃、肝、肾、膀胱等脏器的功能，使体内的精华与糟粕各行其道，各尽所职，正常运行才能从根本上解决问题，这也是治疗本病的基本原则．在临床中病人服用调理有关脏腑功能，使糖份充分吸收利用的药物如：赛知当耐()、索谢尼吉()、控制尿频的药物、云巴西汤()、金尼阿日骄吉()，调理气血的药物阿嘎骄俄()，等等．     

ESR研究单[2-氧-(2-羟丙基)]-β-环糊精与氮氧自由基的作用

测定了4-羟基-2,2,6,6-四甲基哌啶氮氧自由基(R)与β-环糊精(β-CD)及单[2-氧-(2-羟丙基)]-β-环糊精(2-HP-β-CD)相互作用的电子自旋共振谱(ESR),计算了波谱参数.结果表明,自由基与环糊精及其衍生物作用后,其超精细分裂常数αN值及旋转相关时间τC都有规律性变化.     

基于神经动力学系统的关联推理模型

关联关系是事物之间普遍存在的一种关系,过去,由于受串行逻辑化表达方式的制约,该关系并没有得到很好的表述.本文从关联关系的内涵出发,揭示了它所蕴含的并行性的实质,并且以神经动力学系统作为工具,建立了关联推理的基本模型.实验证明,这种模型能够更好的体现事物的整体特性,更加符合认知学中的"整体优势"观点.     

嫁接苗木自动化品质检测与分级研究

利用计算机图像处理技术，结合目前自动化嫁接技术的发展与特点，模拟人的分级选苗过程，设计出苗木自动化品质检测与分级软件。利用该软件进行瓠瓜、西瓜苗木品质检测试验，结果与人工检测相比0级苗与1级苗的准确率均达到了100％，实现了苗木嫁接前的自动选苗。有利于进一步提高苗木嫁接质量，推动我国工厂化培育嫁接苗的快速发展和促进自动化嫁接技术的完善与发展。