基于形态学与神经网络的骨髓细胞识别研究

针对骨髓细胞图像的特点，采用数学形态学的方法对图像进行了处理，获得了不同类型细胞核的准确边缘。对于获得的边缘图像，采用两级神经网络，利用基于神经网络的PCA算法获得图象的3个主分量，然后采用模拟退火算法和BP算法进行细胞的分类识别，获得了较好的识别效果。     

利用组件式GIS开发砂岩型铀矿综合评价信息系统

组件式GIS具有功能灵活、使用方便等特点,适合于开发地学领域专业GIS应用系统。在铀资源勘查评价过程中,计算机应用系统已成为必不可少的有力工具,而且应具备专业处理、海量数据的管理与存储、空间分析、可视化与制图输出等功能。提出了基于ArcGIS Engine开发砂岩型铀矿铀资源综合评价信息系统的技术路线,利用ArcGIS Engine可以方便快速地实现GIS功能,因此,开发人员能将大部分精力致力于专业功能的开发。开发出的系统运行稳定、功能灵活、具有较强的专业性。     

中药威灵仙的化学模式识别研究

采用气相-质谱联用仪(GC-MS)对24个来源不同的威灵仙样品中的挥发油进行指纹图谱分析,并运用主成分分析法及K-均值聚类法对其进行化学模式识别研究。结果表明,所研究的24个威灵仙样品可分为两类,其中19个威灵仙药材样品化学成分相近,聚为一类,另外5个威灵仙药材化学成分与主体威灵仙药材成分有一定差异,被聚为另一类,这为威灵仙的质量控制提供了理论依据。本文所建立的主体威灵仙药材的指纹图谱化学模式可作为中药威灵仙的质量评价标准。     

基于独立成分的局部建模方法及其在近红外光谱分析中的应用研究

建立了一种基于独立成分分析的局部建模新方法,该方法首先将独立成分分析(ICA)用于近红外光谱的特征提取,然后,根据所提取的独立成分选择校正集中与预测样本相邻近的样本构成校正子集,建立局部偏最小二乘(PLS)回归模型并对预测样本进行预测。将所提出的方法应用于烟草样品中尼古丁含量的测定,所得结果优于常用的全局建模方法。     

Fortran COM组件集成到.NET平台(二)

针对新出现的.NET平台不支持Fortran语言,不能将Fortran开发的数学模型直接融入.NET平台的实际情况,提出在Visual Fortran环境中将数学模型直接重构为基于组件对象模型COM的组件,Visual Studio.NET通过平台调用使用COM计算组件的方法,来集成Fortran数学模型.开发实例对典型的数学模型进行了模拟,结果表明这种方法是可行的,从而为Fortran数学模型集成到.NET平台提供了一种新的途径.     

高速系统PCB设计中的几个关键问题

随着微电子技术的飞速发展，高速大规模集成电路的广泛应用，高速系统的设计也越来越受到重视，高速系统与低速系统的PCB设计有很大不同。本文从实际设计的角度介绍了高速系统中电源、接地、时钟电路、过孔等的设计和需要注意的问题。     

基于消息传递的移动EJB对象强迁移构件模型的研究

移动计算环境下的Agent对象迁移包括强迁移和弱迁移技术。在特定的多环境中，一个重要的问题是合理地为移动Agent对象实现异地迁移计算提供有效的管理和支持，目前使用的支持系统有基于传统解释语言的、基于CORBA平台的和基于Java语言的。在移动Agent对象强迁移技术的理论基础上，提出了一种基于消息传递的移动EJB对象强迁移构件模型，分析与改进了适合强迁移对象进程消息发送的同步消息传递算法，使得该构件模型的消息传递具有很好的同步机制，从而提供了一种良好的移动Agent对象迁移构件化管理支持方式。     

基于分布式数据库的电力客户服务中心的研究与设计

提出一种基于分布式数据库技术在电力客户服务中心的解决方案，该方案可以实现远程联网管理及信息共享，这种异地数据业务的应用处理方案主要需要解决数据同步、数据共享、并行处理、数据传输等几个主要问题。通过在贵州电力系统中的实谅应用，证明了它的实用性与可行性。     

基于事件的设计与控制技术及其在机器人系统中的应用

基于事件的设计与控制技术已经引起人们的广泛关注,其基本思想就是引入与系统输出相关的运动参考变量(action reference),在任意时刻使系统给定量的输入以及系统的设计都转化为这个参考变量的函数,使系统的设计部分与控制器一样成为系统的决策部件,从而使系统具备处理突发性、不确定性事件的能力,可以根据系统的实际输出来实时、自动地调整系统的输入,实现对系统的实时控制．机器人系统是一个智能控制系统．机器人间的协调协作是其智能性的主要表现．本文首先对基于事件的控制理论及其发展做了回顾,然后介绍了基于事件的控制技术在机器人队形保持、机器制造、多机器人协作等系统智能控制中的应用,实验证明该方法可以取得很好的智能控制效果,提高系统的控制性能．最后探讨了这一研究领域的发展方向．     

基于改进混合概率主元分析模型的过程监控

基于混合概率主元分析（MPPCA）的监控方法，存在要求各子模型中主元个数相同、监控指标不一致、监控表格过多等缺陷．为此对MPPCA算法进行改进，分两步建立模型：首先求出混合高斯模型（GMM），然后利用概率主元分析（PPCA）建立每个子模型的主元模型．改进方法中各子模型主元的选取兼顾了主元的解释宰及其变化趋势，并引进基于PPCA的监控方法，保证了监控指标的一致性，减少了过程监控图．