基于Internet的实时机器人系统时延预测研究及算法

针对基于Internet实时机器人系统，提出了多尺度的时延预测算法，该算法是在线和实时的。基于网络结构分析了网络时延的主要组成及其时延特性。不同于传统的网络往返时延的预测，该算法预测的是能真实反映端对端数据包传递的单程时延，而且还提出了预测单向时延所需的时钟同步算法。理论分析和多点之间的网络实验验证了该算法的高效性。     

医学影像多尺度压缩传输方法的研究

医学影像数字化后需要的存储量很大且要求的精确度高,为了保证医学影像的使用质量,现在的医学影像在传输时常需采用无损压缩。但是,这样的医学影像传输方法会占用相当大的带宽,也大大降低了传输速度。提出一种对医学影像的感兴趣区域和非感兴趣区域进行多尺度压缩的方法实现有损压缩传输,获得了良好的效果,并且把实验结果与其他方法进行了对比,结果表明该方法可以有效提高压缩率,提高传输速率。     

基于扩展的信息熵的决策表属性约简算法

从一种扩展的信息观的角度出发，讨论了Rough集理论的信息论观点。提出了一种基于扩展的信息熵的决策表核属性计算算法．并设计了以属性重要性为启发信息的自下而上的决策表属性约简算法EIEAAR。同时针对不一致表，将属性对不相客对象的包含值作为第二标准选择属性以加快约简速度。EIEAAR算法能处理一致和不一致决策表，并将核属性计算和非核属性约简统一起来。最后，对算法进行复杂度分析并用实例验证算法的有效性。实验表明该算法能有效得到决策表的最小约简。     

噪音情况下语音端点检测方法的研究

语音信号处理中减谱法是一种传统的降噪方法,但减谱法利用固定的无音片段作为噪声样本容易产生误差。谱熵法是一种有效的端点检测方法,但在低信噪比环境下,检测效果将大大降低,并且门限估计也采用初始的固定无音片段。为此,提出了一种降噪和端点检测同步的方法。实验结果表明,該方法可以得到较高正确率的端点检测结果。     

信息系统中的知识距离与知识粗糙熵

本文基于知识即划分的观点，证明了论域中所有知识构成一个距离空间，研究了知识距离空间中知识距离的一些性质，并应用知识距离度量信息系统中知识的粗糙熵。这些结果有利于更加深刻地分析信息系统中知识间的关系和知识的粗糙性。     

动态挖掘进程中参数演化与矛盾域分布规律的研究

基于内在认知机理的知识发现理论研究基础，宏观地描述了其核心内容之一——信息扩张机制的内涵及主要研究内容，给出了动态挖掘进程规律的部分成果，详细阐述了参数演化规律及矛盾域的分布规律，揭示了动态（在线）挖掘进程中潜在的本质、规律与复杂性，为进一步解决海量数据、动态数据给挖掘进程带来的本质的、极富挑战性的难题奠定了较为坚实的理论基础。     

基于最大熵模型的中文姓名识别

最大熵模型可以对非常广泛的自然语言现象建立概率模型，该文提出了一种使用统计模型的中文姓名识别方法，采用最大熵原则建立统计模型，并运用该模型计算姓名概率。系统采用真实语料进行开放测试的结果表明，在保证一定准确率的情况下，系统召回率可达90%以上。     

基于口腔图像的分割算法的研究

针对传统分割算法难以解决多目标分割等问题，提出了一种改进的一维Kaput熵多闽值分割算法。该算法依据Kaput熵阈值选择原理，应用图像灰度直方图信息，利用迭代合并和选择方法建立口腔图像中的阈值分割模型，解决了图像分割中阂值的自动获取问题和多阈值并行选择问题，实现了口腔图像中牙齿和病灶的分离。形状准则和一致性准则评价方法证明了该算法在抗噪声方面明显优于自适应阈值方法。获得的分割结果较好地保留了图像的灰度信息和边缘信息，为后续的图像分析和诊断工作提供了保证。     

基于AVS技术IPTV的实现

介绍宽带网络数字电视IPTV的实现方法,探讨了如何利用AVS音视频编码压缩技术使编码的视频流能够有效地适应网络带宽的波动,从而保证宽带网能传输高质量音视频信号.     

定量刻画冷冻手术中生物组织损伤度的熵产理论

从不可逆热力学角度出发，建立了有一定通用性、能涵盖各类冻融损伤要素的熵产理论分析方法。基于经典Pennes生物传热方程，导出了描述活体组织传热过程熵产率的热力学模型，初步提出了用以刻画低温手术过程中组织冻融损伤程度的公式，在此基础上，采用有限元数值计算并借助熵产公式，就血液灌注率、代谢产热及手术时间等因素对手术疗效的影响进行了考察，为从组织层次定量刻画低温手术过程中的冻融损伤提供了新的理论途径。