应用遥感资料获取库区水下地形的方法研究

对美国陆地卫星接收到的新安江水库七个不同时相的多波段ＴＭ数据图像资料进行计算机解译,按不同的库区水位解译出每个时相的水陆界线准确位置及求出水边线所包围的水域面积,然后按序进行图形叠加,经过整饰便可得到一幅库区的水下地形 图,根据卫星遥感的成像时间找出水库当时的实际水位,作出水库的水位－面积曲线,经新安江水库原设计的水位－面积曲线与用遥感方法提取的同等水位的面积值分析计算,其平均误差小于０．１１％,     

仿复眼成像的实验模拟研究

利用计算机和图像卡对图像的处理功能,对平面微透镜阵列的多重像进行适当地处理来模拟并列型复眼的“镶嵌像”,对构成“镶嵌像”的拼法、像元数的不同做了对比实验,最后对影响镶嵌像的诸因素做了对比分析。     

分析小孔成像的新思路

就太阳光经小孔成像问题,引入像素概念．用平面几何作图的方法,讨论不同形状、不同大小的孔径对成像亮度分布、边缘模糊和失真的影响．     

几何型哈什法和图象的快速合成

提出用图象特征点的不变量阿芬变换和哈什表索法,实现两幅邻近图象的快速合成,并用实验证明其有效性。     

基于分维计算的颗粒粒度分析方法

提出了一种基于分形检测超细颗粒粒度的新方法及实现算法,超细颗粒在一定条件下产生布朗运动,通过光电系统记录的图象可看成是群体颗粒无规则漫游的结果,从而可用分数布朗运动模型去描述,对所获取的超强微粒布朗运动图象进行处理,然后按以上分形模型进行逐点的分维计算,再用统计的方法转换为粒度信息,从而实现粒度测量,文中给出了具体的算法及算例。     

一种子带适应的图象恢复最小二乘迭代算法

研究了基于子波变换的图象最小二乘恢复技术,提出了一种具有子带适应性的选代算法实验结果表明,采用该算法的恢复图象的质量和迭代收敛的速率均优于常规的空域解法．     

基于选区的彩色图像抽取和融合算法研究

给出了一种利用图像中定义的选择区域（选区），从复杂背景中尽可能保持原样地提取出所关心图像的图像抽取方法；同时还介绍了如何对抽出的图像进行融合设置，进行看似自然的、无缝的融合；另外对算法的应用过程进行了适当的描述，作出算法的实际使用情况说明．     

前向多翼离心风机叶片尾迹和蜗壳二次流动的试验研究

对前向多翼式离心风机建立了性能及流场测试台位 性能试验及流场测试表明,性能试验重复性良好,曲线符合理论性能曲线.用粒子图像速度场仪技术对叶片尾迹区及蜗壳出口横截面上的二次流做了详细的变工况测量与分析.结果表明:叶片尾迹区脉动强度达20%～70%;在设计工况附近叶片尾迹影响区域小,在非设计工况下叶片尾迹影响区域大,尾迹区域占到蜗壳径向宽度的15%～25%,约是叶片弦高的2～3倍;在蜗壳横截面上明显存在二次流旋涡;沿着蜗壳旋出方向二次流对称分布,但是到达出口时,小流量下两侧旋涡结合成一个旋涡,大流量下两侧旋涡一直保持到蜗壳出口.     

分类规则挖掘的免疫算法

为了高效地从数据库中挖掘分类规则，提出了一种基于免疫算法的分类算法．该算法的核心思想为：对规则的前件进行固定长度编码，适应度函数的计算由分类规则的较小分类错误率、简洁性、一致性和训练实例的覆盖性构成，通过把适应度最小的个体作为先验知识来修改个体的某些分量的方法进行疫苗接种，并通过检测个体是否出现退化和模拟退火来实现免疫选择，同时还采用了基于信息增益的规则剪枝策略．在美国加州大学标准数据集中的5个数据集上将该算法与RISE和OCEC算法进行了实验比较，结果表明该算法不仅具有更快的收敛速度，而且获得了更高的预测准确率及更小的规则集。     

基于非线性参数的意识任务分类

研究了非线性参数作为脑电（EEG）信号特征时对意识任务分类的作用，使用的3种非线性参数特征为最大Lyapunov指数、轨道平均周期和轨道平均初始距离，分类方法为Fisher线性判别式．对4个实验对象共60个任务对进行了分类处理．使用3种参数在2s数据段上取得的平均分类精度分别为82．3％、90．7％和93．3％．在较短（1s）的数据段上，应用轨道平均初始距离参数进行分类取得了平均为90．8％的正确率，分类精度接近于Anderson取得的实验结果．轨道平均周期和轨道平均初始距离算法具有较小的运算量，能够应用于在线系统．