二维几何排样问题分类编码的研究

对各种二维几何排样问题进行了归类分析 ,并率先设计了一套分类码系统 ,名为2 DNest BM,它对排样问题的规范描述和解决优化排样问题奠定了基础     

高速多功能二值图象并行处理系统

介绍了一种高速多功能二值图像处理系统，该系统由硬件电路实现收缩、膨胀、轮廓跟踪和细化处理。系统的处理速度只与硬件的延时有关，而与图形的复杂程度和主机无关，整个硬件电路集中在一个标准的ＰＣ机接口板上，可广泛用于各类图象处理中。     

磁阻式磁强计的SET/RESET电路设计及应用

SET／RESET电路是配合磁阻式磁强计使用的必不可少的外围电路之一，本阐述了SET/RESET。功能的原理，分析了设计SET／RESET电路的出发点，介绍了SET／RESET电路的一个实例，并且将它应用于微型方位水平仪，取得了良好的效果。     

二维几何形状优化排样系统2DUnivNest

介绍了一个新开发研制的二维几何形状优化排样技术系统２ＤＵｎｉｖＮｅｓｔ，该软件可以应用于钣金冲裁，激光加工等许多领域，文中还介绍了该系统所使用的原理和方法，并给出了几个典型算例。     

堤坝隐患探测技术的现状与展望

 堤坝隐患的快速准确探测是我国水利工程中目前急需解决的一项重大课题。针对目前探测技术的现状，对现行的几种主要探测技术及其性能特点进行了比较分析，这些技术包括渗流监测技术、地电勘探技术以及CT技术。结合我国水利工程的实际，重点探讨了基于现代新材料新器件的堤坝探测技术的发展趋势。     

神经网络在参数估计中的应用

将神经网络用于线性连续不变系统（包括一种带时延的线性系统）参数估计中。线性系统分别用状态方程及传递函数来表示,给出了相应的神经网络结构及学习算法。     

二值图象处理算法的硬件实现

该文介绍了一种高速多功能工值图象处理系统,该系统用硬件电路实现收缩、膨胀、轮廓跟踪和细化这几种二值图象处理方法。系统采用了全硬件逻辑结构,没有CPU参与运算,采用独立时钟,在每个时钟周期内可并行处理若干字节,大大提高了处理速度。该文给出的二值图象处理算法的硬件实现方法不仅使二值图象处理速度发生质的飞跃,而且为图象处理方法的实用化提供了一种新思路。     

基于非线性时序模型的神经网络图形识别方法

提出了复数域非线性指数自回归(CNEAR)图形轮廓建模方法.构造了用于CNEAR模型参数估计的神经网络模型,利用该网络可解决非线性参数的估计问题.CNEAR模型参数具有平移、旋转和比例不变性并与计算起始点的选择无关.基于模型参数构造了特征向量,并设计了复数神经网络分类器,给出了复数神经网络学习算法.实验结果表明CNEAR模型在较低阶次即能获得较高的识别率,CNEAR模型对带噪声图形及形状差别较小图形的识别效果要好于复数域自回归模型方法.     

新技术在堤坝隐患自动识别系统中的应用

目的　为了对堤坝隐患进行有效的识别 ,本文提出了 3种新技术 ,即堤防隐患雷达探测系统、多传感器探测网络系统及其数据融合技术、红外成像技术在堤坝隐患自动识别系统中的应用 .方法　介绍了这些应用的系统组成、原理以及方案 .结果与结论　通过研究发现这 3种新技术能够用于堤坝隐患自动识别系统中 ,证明了这些方法的有效性 .     

迭代学习控制在功能神经电刺激系统中的应用

借助人工电兴奋或刺激瘫痪病患者的神经肌肉是现代康复工程中的一种新方法,其关键技术是生成刺激脉冲的控制算法,介绍了ＥＮＳ系统的组成及原理,建立了基于ＦＮＳ的迭代学习控制算法,给出了相应的学习控制律与迭代学习步骤,最后利用ＦＮＳ肢体运动控制平台,采用迭代学习控制算法,对人体肘关节和腕关节运动时的角位移特性进行临床实验研究。