惯性约束聚变实验中空间干涉检测与预警系统设计

针对惯性约束聚变实验中多诊断系统在有限空间同时作业引发碰撞风险的问题，设计了基于碰撞目标检测和空间距离测算方法的空间干涉检测与预警系统，分析了真空靶室特定环境下不同实现方法的适用条件和可行性。实验室条件下模拟验证结果表明，基于结构光深度图像获取方法可获得较好的碰撞距离测量精度，在靶室半径探测距离内空间测距误差不大于3cm，为靶室空间干涉检测与预警提供了一种可行的解决方案。     

数学形态学在红外多弱小目标提取中的应用

应用了高帽和低帽变换对图像进行对比度增强、采用基于流域变换的粘连目标分割的方法把图像中粘连目标分割开来，进而采用了自适应的阈值把图像二值化.通过这一系列的处理后，从红外图像中提取出了弱小目标信息.这种方法在红外弱小目标的判别中对目标的提取效果较佳，也给后续处理提供了方便.     

基于小波变换和数学形态学的运动物体检测

提出了一种基于帧差法和小波变换相结合的运动目标检测方法，充分利用帧差法计算简单和小波变换的多尺度特性。实验表明，这种方法可以有效地从复杂自然场景的图像序列中检测出完整的运动目标。而且能够有效的抑制噪声。同时减少计算时间，满足检测的实时性要求。     

具有模糊数的模糊多目标群体决策优选模型与方法

多目标群体决策问题是运筹学的一个重要研究领域，目前已经提出了一些有效的决策方法。但对目标值和权重均为模糊数的模糊多目标群体决策问题却研究不多，本对此类模糊多目标群体决策问题进行了探讨，利用相对正理想方案与相对负理想方案概念定义了相对差异距离，进而建立了模糊多目标群体决策优选模型与方法，并通过战役决心方案的评价说明了该方法是可行、有效的，可作为军事决策与决策支持系统的备选方法。     

非光滑非凸多目标规划解的充分条件

Kuhn-Tucker型条件的充分性一直是最优化理论中引人注意的一个问题.本文对非光滑函数提出了几个非凸概念,然后,讨论了非光滑非凸多目标规划中Kuhn-Tucker型条件和Fritz John型条件的充分性,在很弱的条件下,建立了一系列充分条件.     

模糊对向传播网络数据融合目标识别方法

重点研究了模糊对向传播网络 (FCPN)模型。针对数据融合和目标识别的特点 ,提出了基于模糊对向传播网络的融合目标识别方法和改进的模糊对向传播网络 (MFCPN)融合结构。利用仿真数据对网络的训练算法和融合结构进行了实验研究。结果表明 ,模糊对向传播网络较误差后向传播网络 (BPN)能够有效地实现融合识别 ;改进的模糊对向传播网络融合结构是可行的。同时还对FCPN和MFCPN应用于前视红外 (FLIR)和可见光摄像机目标跟踪系统进行了应用研究。     

红外／雷达双传感器融合目标跟踪算法

实现雷达和红外融合跟踪的基本思路是：首先提取红外成像的目标质心并将其转换到惯性坐标系：然后用最小二乘规则对红外传感器的冗余角度数据进行压缩，以产生在时间上和雷达测量对准的伪角度测量：再通过加权平均的方法分别与雷达的方位角和俯仰角测量进行融合处理，以得到同步数据融合估计。采用了由拉格朗日算法所求得的约束极值作为权系数，使用扩展的卡尔曼滤波方法设计跟踪滤波器，将基于雷达和红外融合得到的数据用于更新滤波器的目标状态。     

用GSP进行"波动"教学案例

学生的学习需求是指学生要达到的目标水平与他现在实际水平之间的差距．本课的教学目标是：了解波的形成条件及过程、波的种类、振动和波的关系；理解波的传播规律和波的图象．学生的实际是只学过振动和振动的图象，会使用《几何画板》软件．此差距很明显．这就要求教师根据建构主义学习理论，通过创设情景、搭脚手架来降低知识的梯度，真正把教学目标转化为学生自己的学习需求．