基于聚类学习的超分辨率方法

在高分辨率空间对图像局部结构进行k均值聚类，估计最小二乘意义下的插值滤波器参数，然后根据估计参数来增强图像的分辨率。同时借鉴区域连接增长的思想解决分类歧义问题。计算结果显示，该方法优于传统的基于学习的方法，图像边缘清晰、细节恢复多。     

Blind Detection of LSB Steganography in Grayscale Images

There are many detectors for the least significant bit(LSB)steganography which is broadly used in hiding information in the digital images.The length of the hidden information is one of the most important parameters in detecting steganographic information.Using 2-D gradient of a pixel and the distance between variables the proposed method gives the length of hidden information in natural grayscale images without original image.Extensive experimental results show good performance even at low embedding rate compared with other methods.Furthermore,the proposed method also works well disregarding the status of the embedded information.     

一种改进的二维傅里叶描述子在基于形状的图像检索中的应用

在图像检索中，形状描述是图像内容描述的关键部分．目前已经存在的大多数形状描述符均是基于某一特定应用的，不具有通用性．文中提出了一种基于二维极坐标傅里叶变换的傅里叶描述子对目标形状的描述方法，分析并实验验证了该方法的各个性质，并讨论了它的实际计算问题．实验结果表明，本描述符通用性强，鲁棒性高．     

基于时间冗余的一种新的切变系统的稳定条件及其算法

提出了一种新的时间冗余的切变系统的稳定条件及其算法，用最小/最大持续时间和时间冗余的概念作为分析李亚普诺夫意义下稳定的条件，得到的结果比现有的由多重李亚普诺夫函数得到的稳定条件更为实用。     

中国撒拉族线粒体DNA序列遗传多态性研究

目的　以无关个体为对象 ,研究撒拉族人群线粒体DNA(mtDNA)序列遗传多态性。方法　应用PCR扩增产物直接测序法 ,对 10 0名撒拉族无关个体线粒体DNAD 环区高变区Ⅰ (HVSⅠ )进行测序分析。结果　在mtDNAHVSⅠ 16 0 91～ 16 4 18之间与Anderson相应序列比较共发现有 83处突变 ,构成 75种单倍型。点突变的主要形式为碱基替代 ,其中转换 83.5 4 % ,颠换 12 .6 6 % ,碱基插入 1.9% ,缺失 1.7%。撒拉族线粒体DNAHVSⅠ基因差异度为 0 .9912 ,偶合概率为 0 .0 189。结论　撒拉族与其他群体比较有其独特的线粒体DNA序列遗传特点 ,与亚洲其他人种及高加索人有明显差异。线粒体DNA序列多态性在群体遗传学调查及法医学个体识别方面有广泛的应用前景。     

基于显微镜图像分析的振动作用下混凝土孔结构研究

为探究振动对混凝土凝结过程中孔结构变化的影响,采用室内模拟车桥振动,通过设置两种不同振动试验参数(9 Hz,8 mm及5 Hz,4 mm),研究在混凝土不同凝结时间段振动对混凝土力学性能的影响程度,并利用显微镜图像分析技术对振动后混凝土孔结构的变化进行分析。研究表明:在混凝土初凝前施加较小频率和振幅(5 Hz,4 mm)的振动,能在一定程度减少孔面积比例与孔数,对混凝土后期强度有所提高;而较大振动频率和振幅(9 Hz,8mm)作用对混凝土结构有所影响,特别是初凝至终凝期间,较大振动作用会对混凝土结构产生破坏,产生一定裂隙,孔数有所增加,导致强度降低;混凝土强度与孔数和孔面积比例之间有较好的相关性,可通过孔数与孔面积比例反映混凝土强度。     

基于时间序列神经网络的气象预测研究

月平均气温是气象的主要特性参数，也是影响气候变化的重要因素．文中配合实例介绍了一种基于时间序列的人工神经网络学习算法的流程，给出了该算法的实验结果并对不同情况下的结果作了比较，同时就在实现该算法的过程中所出现的问题以及解决方案进行了阐述．员后提出了将L—M神经网络与时序分析方法相结合的设想．     

宽间隔跳频伪码序列的研究

利用６４级ｍ序列＋非线性变换的方法产生宽间隔跳频码序列，结果显示：在跳频间隔１ＭＨｚ以内，其均匀性和同性能良好，非线性化和抗破译能力大大增强。     

混沌时间序列的双线性自适应预测

基于混沌动力系统相空间的延迟坐标重构和双线性表达式，设计了预测混沌时间序列的双线性自适应预测滤波器．对2种低维混沌序列的预测实验表明，采用双线性自适应滤波器的预测收敛速度快，处理约50个样本时即已收敛，预测相对误差小于0．001．     

道路交通事故多因素时间序列宏观预测模型

针对现有道路交通事故预测方法在实际应用中的不足，引入多因素时间序列法，建立了道路交通事故多因素时间序列宏观预测模型．该预测模型兼有单因素时间序列法和多元线性回归法两者的优点，通过单因素时间序列法可以方便、快捷地得出事故影响因素的预测值，而利用多元线性回归法可将各种事故影响因素综合起来，预测出道路交通事故总体发展趋势．实例计算证明，道路交通事故多因素时间序列宏观预测模型能很好地适用于道路交通事故预测，同时具备了所需数据资料较少、建模简单、计算快捷等优点．