基于最大相关准则的阈值处理算法

阈值法是图像分割的一种重要方法，在图像处理与识别中广为应用，本文提出了一种基于最大相关准则的自动选择阈值方法，该方法通过使图像中目标和背景分布的相关量最大来选择阈值，仿真分析显示该算法计算量与熵方法比较大大减少，分割效果则比Yen等人提出的算法更佳。     

基于像素层图像融合的偏振图像计算方法研究

根据Stokes参数图像的计算原理和方法,分析了传统计算方法在保留细节信息、处理源图像的平移等方面的缺陷,并在此基础上提出了一种基于平移不变小波变换的参数图像计算方法.同时,用互信息和条件熵来评价本文计算方法的性能.通过仿真比较,本文方法在获取高可靠性的Stokes图像以及降低平移敏感性方面具有较强的优势.     

被动式多传感器数据关联的消元算法

针对被动式多传感器多目标数据关联，试图解决其计算量较大的部分——多维分配问题的求解，从而解决数据关联的实时应用问题。通过对分配问题的模型进行分析，结合矩阵变换，得到消元的几个定理，并结合计算机仿真分析，给出了一种消元算法。仿真结果表明，与传统的最优分配解法相比，这种方法没有遍历所有的可行解空间，计算量小，而又易于计算机实现。并且，该算法适用于任意维的分配问题。     

基于数字图像处理的温度检测算法研究

介绍了基于数字图像处理的温度检测技术原理。针对神经网络温度计算法在计算煤炉的温度时存在较大误差问题，提出用最小二乘法和改进输入的神经网络法计算温度。这两种算法以彩色CCD摄像机输出的三基色之间的比值为自变量或输入量，更好地体现了比色测温原理，因此能较好地消除在实际测温过程中黑度系数、烟尘和火焰脉动对计算结果带来的影响。通过在煤炉上的实验表明，这两种方法的计算精度均高于原神经网络法的精度，而改进输入的神经网络温度算法的计算精度略高于最小二乘法的计算精度，而最小二乘法更加简单实用。     

箭杆织机经张力控制方法的研究

介绍采用模糊PID控制系统实现箭杆织机经张力控制的研究及其设计方案。提出了简化的模糊PID控制方法，较好地解决了织机送经系统经张力的控制问题。试验结果和实际应用均表明该方案的可行性和有效性。     

基于进化神经网络的齿轮可靠性预测

人工神经网络模型中广泛应用的是BP(BackPropagation)模型 ,针对BP算法存在收敛速度慢 ,容易陷入局部最小点的缺陷 ,本文用遗传算法 (GeneticAlgorithm :GA)训练神经网络 (ArtificialNeuralNetwork :ANN) ,取代了一些传统的学习算法 ,设计了GA +BP学习算法 用遗传算法和神经网络相结合的方法求解了齿轮弯曲疲劳寿命的预测问题 仿真结果表明 ,组合GA与BP可以克服单纯使用BP易陷入局部极小等问题 ,取得了较为满意的效果 ,预测精度较高     

基于Radon变换的矩不变量及其应用

提出了一种基于Radon变换的新的图像识剐方法。首先构造了二维图像在Radon变换空间的平移和比例矩不变量，基于该矩不变量引入整体平均技术获得了更好的抗噪效果，并根据变换空间数据的特性，提出了利用奇异值分解得到一般意义下的旋转不变量。利用不同的图像库进行识别研究，实验结果指出了两种方法的不同应用条件。’     

一种基于模糊神经网络的故障诊断方法的研究

针对故障与征兆之间的复杂非线性映射关系，提出了一种新的诊断系统结构模型。用模糊神经网络从以往诊断实例的统计中得到诊断矩阵，用模糊变换法进行推理，通过动态权值综合法综合各规则的推理结论得出最后诊断结果，从而解决了规则不正交的问题，使诊断结果具有统计意义，且解决了常用方法中规则获取的困难和在使用中不易修改的问题。经对A320飞机故障实例的诊断仿真，得出了比较满意的结果。     

作战飞机综合故障诊断系统研究

随着科学技术的发展和未来作战环境的需求,未来作战飞机体系结构更趋复杂,以故障诊断为基础的系统可靠性、维修性和保障性需求更加迫切,综合故障诊断是实现这一需求的重要途径.提出了未来作战飞机综合故障诊断系统的基本框架,讨论了其功能需求、体系结构、关键技术及其实现方法以及目前需要研究的问题.     

强化学习对信息融合系统的改进

通过分析和研究强化学习的结构和算法，将其引入到信息融合系统中，提出了基于强化学习的信息融合系统，并讨论了它的应用和发展。通过对多智能技术的借鉴，使信息融合系统有进一步的发展。