数据融合中的态势估计

提出了态势觉察、态势理解和未来态势预测的三级态势估计的功能模型，分析了态势估计问题的本质特征和推理模式，归纳出了态势估计及其推理框架的共性；对态势估计推理算法进行了研究，给出了一个通用态势评估模板匹配算法。     

一种空间自适应小波门限去噪算法

提出了一种空间自适应小波门限去噪算法,该算法在小波域对含噪小波系数做两次自适应去噪,两次自适应门限分别基于最大似然(ML)方差估计和最大后验概率(MAP)方差估计.仿真结果表明,该算法与其它自适应门限去噪算法相比,去噪后的图象具有更高的峰值信噪比(PSNR).     

基于面像识别技术的公安网上追逃系统

研究了公安网上追逃系统的体系结构和系统的程序流程，阐述了ASP COM 后台比对服务的3层B／S模式面像网上比对的实现方法，最后给出系统的性能指标和特点。     

指数寿命型序贯抽样的Bayes估计

序贯抽样一般只给出试验结束时“接受”或“拒收”的判断。本文给出在对指数寿命型设备进行序贯试验,当作出“接受”判断时,失效率的Bayes点估计及其Bayes置信上限,并给出了数值例。     

人体必需的金属元素

实际上，我们体内含有多种金属离子及其化合物。此外，我们食人口中的食物和饮料也含有多种金属离子及其化合物。我们每日摄人金属离子及其化合物，并借助尿液和汗液将它们排泄掉。表1和表2表示人体所含元素的种类和数量。人体内的主要元素分为两大类，一类是在人体内的数量几乎保持不变的元素，另一类是随年龄增加数量随之增加的元素。     

一种放射CT重建的鲁棒估计算法

放射CT的重建问题可以归结为一种基于泊松分布的最大似然估计（MuxnimumLikelihood,ML），其中最著名的如EM算法[1]，这种算法存在的问题是鲁棒性不强，当观测数据中存在一些出格点（outlier）（如2％）时，EM算法的性能就变得很差。本文分析了算法性能变差的原因，将泊松分布近似为高斯分布后，仿照鲁律估计中的M-估计，构造了一种鲁棒性很强的EM改进算法。实验结果表明，即使在投影数据中混有10％的出格点，仍能重建出满意的结果来。     

芬诺斯堪的亚地盾中部Skellefte和Pohjanmaa地区后生金矿床的金属源和年龄

测定了瑞典北部和芬兰中部3个地区的早元古代金矿床中方铅矿的铅同位素组分。该矿床的主岩为一系列瑞芬期岩石(1870—1890Ma),它包括位于瑞典Skellefte地区岛弧内的火山沉积序列以及J(?)rn地区(瑞典)和Polljanmaa地区(芬兰)的Ⅰ型英闪岩。该矿床是与瑞芬期岩石有关的后生矿床,并且是含金成矿带的一部分。该成矿带平行于太古代地体的西南缘,延伸600km。虽然它们对瑞芬期岩石来说是后生的,但铅同位素数据表明该矿床比约1870—1890Ma的瑞芬期主岩年轻不了多少,可能不超过10—20Ma。在该金矿床形成时,两种主要铅源被活化了。最主要的源由Ⅰ型英闪岩所代表,它构成整个成矿带中相对原始(μ=9.3)并分布广泛的源。另外,Skellefte地区最西部的火山组分构成最原始的(μ<9.0)源,它仅对该成矿带中部后生矿床有重要贡献。这些源的铅同位素组分的巨大差异表明,Skellefte地区西端的部分火山岩与J(?)rn地区和芬兰中部的Ⅰ型英闪岩不是同源岩浆岩。