数据融合系统的模型化和形式化研究

从数学角度对数据融合进行研究,给出了一个数据融合的数学模型。考察这种数据融合模型的意义,并把其应用于形式化研究中,得出一种形式化数据融合问题求解描述的简单方法。     

基于最大相容类粗糙集模型的容差类求解算法研究

对基于最大相容类的粗糙集模型进行深入的研究,提出两种此模型下的容差类,并从最大相容类的求解算法入手进一步提出了这两种容差类求解的算法。通过实例验证了算法的有效性,从而为基于容差关系的粗糙集模型在处理不完备信息系统的问题上提供了重要的理论基础。     

基于小波变换的边缘保留图像滤波法研究

为了在滤除图像噪声的同时又能保留图像边缘,提出了一种新的基于小波变换的图像滤波法。利用小波变换对噪声图像进行多分辨率分解,得到对应的低频近似信号分量和高频细节信号分量。提取低频系数和高频系数,分别对低频系数进行增强,对高频系数进行锐化,再对锐化后的高频系数进行阈值处理,获得噪声系数,利用锐化前的高频系数减去处理后的高频系数,得到最终的高频系数并通过小波重构得到去噪图像。     

数据融合系统图形界面的设计

本文介绍了在Novell网络环境下，如何用C＋＋语言实现单平台多传感器多目标数据融合系统的图形界面设计，并详细介绍了本系统的数据结构、设计思想等。     

基于高阶模糊神经网络及D—S证据理论的数据融合系统

高阶神经网络具有容量大，逼近能力强，容错范围广的特点，模糊系统具有较高的模糊语言处理能力，D－S证据理论具有不需要先验概率的优点，故将高阶神经网络，模糊系统，D－S证据理论运用于数据融合系统，可以使得该系统具有较强的系统自学习能力和对外界环境的适应能力。     

指纹识别方法的综述

对在指纹的预处理和特征提取、指纹分类、指纹的匹配过程中的方向图、滤波器、神经网络等关键性原理和技术做了详细的说明，并对在各个过程中用到的方法做了进一步的比较，讨论了各种方法的优越性。     

模型—理论框架中算子泛化后的保持性和相容性研究

对传感器数据融合的模型—理论框架中模型算子的保持性和相容性等概念的定义进行了泛化研究推广，对相关特性在算子作用下的不变性或守恒性进行了分析探讨，得到了十九个定理结果。     

连续自适应MP神经元的学习步长分析

本文采集数字分析的极限理论对连续的自适应ＭＰ神经元的学习步长进行了分析和研究，得到了学习算法收敛的条件。     

泛系兵法研究(Ⅳ)

本文从泛系理论的十法五论七十言来论述兵法、权谋、对策、决策、运筹、C~3I的理法。这里泛系理论的十法是:五互八悟大善法,竞标层标联简化,结合显生泛对称,强化相对论万家。泛系理论的五论是:广义系统的泛系理论,泛系相对论,泛系控制论,泛系对策论,泛系数学。泛系理论的七十言是:表里变变蕴机理,集散观控生克力,供求因缘敏应需,三层八悟统筹宜,宏微五互悟三易,多源五转巧剪辑,简化容悖速次优,自我非我变同异,主客环境联中介,分合转代分形奇。