基于多神经网络分类器的目标识别仿真实验研究

水下目标识别在国防及国民经济中具有重要的作用，为了提高神经网络分类器分类结果的有效性和可靠性，本文提出了一种利用多神经网络分类器输出向量来实现对各分类器进行加权的算法，舰船目标实测数据分类实验证明：基于该算法的多分类器融合技术能有效地提高目标识别的性能，同时选择适当的表决阈值又可提高分类结果的可靠性。因此，该算法在水下目标识别系统中具有一定的工程应用价值。     

多分类器融合中一种新的加权算法

提出了一种直接采用分类器的输出向量来计算各分类器的加权算法，它能直接利用在分类器的输出端提供的“测量级”信息，通过加权函数将“测量级”信息转化为对分类器的加权，为了提高系统的可靠性，在实验中还分析了表决阈值的选取。     

复方血栓通胶囊基于血液循环和凝血过程相关靶点的网络药理学研究

利用基于计算机分子对接的网络药理学方法,研究复方血栓通胶囊化学成分对血液循环和凝血过程相关靶点的作用,并得到了成分对靶点的作用网络图。研究表明复方血栓通胶囊化学成分对ACE、PDE等多个靶点起作用。研究为在分子水平上揭示复方血栓通胶囊治疗视网膜静脉阻塞的多靶点调控机制提供了依据。     

压缩域MPEG-2视频流无缝拼接中的码率控制算法

为防止由视频流无缝拼接造成的解码缓冲器溢出问题。结合TM5码率控制算法和拼接过程中已解码图像的信息，提出了一种有效的码率控制算法．该算法首先通过计算待拼接视频流中的vd(vbv—delay)值来求取拼接期的目标比特数。然后根据图像原来的量化参数估计宏块的空间活动性，最后利用已解码图像中的比特数分布情况来指导虚拟缓冲器充溢度的调整．实验结果表明：该算法能非常有效地实现无缝拼接，且拼接后视频流的vd值与新视频流的vd值非常吻合，并能有效保证图像的降质在允许的范围之内．     

一种对信道差错鲁棒的多描述编码算法

结合过完备小波变换和凸集投影集(POCS)算法，提出了一种对信道差错鲁棒的多描述编码算法．该算法在编码器端采用过完备小波变换来引入冗余，并通过量化比例因子来调整编码中的冗余度；在解码器端使用POCS算法来重建图像．实验表明，该算法在删除信道中具有非常优良的性能，它不仅能利用冗余的小波变换系数来提高中心解码器的性能，还能利用冗余小波变换系数来克服信道差错．     

变厚度及加肋功能梯度板分析的半解析方法

给出的功能梯度材料构件半解析数值方法不同于一般的半解析法,而是用一维离散,给出三维分析结果,并针对功能梯度材料的材料参数随空间坐标变化的特点,将材料参数纳入到力学方程中进行整体积分计算,从而编制统一程序计算不同情况下的板件问题.并且用半解析法分析变厚度及加肋功能梯度板,给出了不同于经典平板理论的功能梯度板件力学量三维分布形态.