高频地波雷达下的多目标跟踪数据处理

根据高频地波雷达监测海上低速移动目标的要求及该类雷达的特点,提出了一种与高频地波雷达目标跟踪相适应的多目标跟踪数据处理方案。在该方案中对BTC(bayes tracking confirm)方法与BTT(bayes tracking termination)方法进行了改进,解决了上述两种方法在高频地波雷达实际应用中存在的问题。提出了贝叶斯准则与次数判定相结合的跟踪起始和终结方法。模拟结果表明,该方案能够稳定、有效地实现高频地波雷达密集回波下的多目标跟踪。     

关联规则增量式更新的改进算法

关联规则是数据挖掘中的重要研究内容之一，对在事务数据库不变，只对最小支持度和最小可信度进行改变的情况下，针对关联规则的维护问题，设计了一个增量式更新的改进算法AIUA。     

基于NPP-VIIRS夜间灯光数据的山西省GDP空间化模拟

选取山西省为研究对象,以美国国家极轨合作仪件-可见红外成像辐射计套件（NPP-VIIRS）夜间灯光数据、GDP统计数据等为数据源,构建GDP空间化拟合模型,建立山西省GDP密度图,据此研究山西省经济的空间差异性。通过对NPP-VIIRS夜间灯光数据的空间化处理,提取灯光指数,并将其与GDP进行回归拟合,建立最佳回归模型,得到GDP密度拟合图;利用县级GDP数据进行线性纠正,从而提高GDP的模拟精度。结果表明：（1）NPP-VIIRS夜间灯光数据与GDP的相关性较高,可用于山西省GDP模拟;（2）与GDP分区建模相比,GDP整体建模的精度更高;（3）山西省GDP的空间分布整体呈由城市中心逐渐向周边辐射的特点,构成GDP过渡带。     

O2分子激发态a1Δg和b1Σ+g态的分析势能函数

以aug-cc-pVQZ,cc-pV5Z,6-311++g（d,p）和6-311++g（3df,3pd）等为基函数,采用多组态相互作用（MRCI）方法对O₂分子最低的两个激发态¹Δ_g和¹Σ⁺_g的平衡结构、谐振频率和势能曲线进行了计算.并选用Murrell-Sorbie势能函数对曲线进行拟合,利用拟合的参数值计算出了力常数和光谱数据.结果表明计算值与实验值符合较好. 关键词： MRCI 势能函数 力常数 光谱数据     

普朗克常量测定系统中实验数据的采集和处理

介绍了在光电效应实验系统改造中,关于实验数据的采集和处理方法。     

基于FPGA的超高速线阵CCD信号采集系统的设计与实现

线阵CCD已广泛应用于在线检测、图像识别等系统,目前高帧率采集系统多在200~500Hz之间。高速线阵CCD采集系统,如1K甚至10KHz以上的采集要求,设计难度大,电路实现复杂,需要专用处理器,产品成本高,提出了一种采用并行高速FPGA驱动线阵CCD,通过常规分立元件完成模拟信号处理,实现数字信号实时传输的方案。该方案不仅简化了硬件设计上的难度,在同等性能情况下,可实现每秒万帧的高速采样,大幅度降低了成本。方案选用Altera FPGA作为控制核心,实现高速信号采集的同时,在片上实现一定的图像算法,不仅加速了图像处理速度,同时降低了计算机的处理压力。最后,本电路通过USB2.0接口,完成数据的实时传输。设计具有高帧率、高灵敏度、性能稳定,便携使用等特点,同时还有一定的通用性,已应用于一些光学系统中。     

复数滤波器在数字全息图处理中的应用

数字全息图在微电路检测、粒度分析、透明场测量等小孔径、小视场对象测量和细胞观测等显微测量方面有着广泛的应用前景。根据离轴数字全息图的频谱特点,提出采用复数滤波器,利用计算机及相关算法对离轴数字全息图进行滤波,消除其零级及共轭像,同时可以得到全息图的相位分布。讨论了复数滤波器的设计方法,给出了实验结果。为数字全息图的压缩、再现和相息图制作提供了方便。     

Reverse fingerprinting, similarity searching by group fusion and fingerprint bit importance

Summary Recent research has shown that using data fusion rules in fingerprint-based similarity searching can improve results over traditional searches. Group fusion scores, which use multiple reference compounds, have in particular been shown to be quite effective in increasing enrichment rates over single reference structure based searches. In this paper, the effectiveness of using data fusion with multiple reference compounds to increase similarity search recall rates was investigated using 44 biological targets and four different 2D fingerprinting systems, including a new 2D typed triangle fingerprinting system introduced here. Scaffold-hopping abilities using data fusion rules were investigated using eight (8) different classes of scaffolds active against cGMP phosphodiesterase isoform 5 (PDE5). An approach to using the reference group for ranking and visualizing important fingerprints bits, or reverse fingerprinting, was presented, and used to score and visualize important pharmacophore features within sample active molecules. Finally, similarity statistics within the reference groups were investigated and compared to recall rates.     

基于前景理论和熵权法的交叉效率集结方法

传统的交叉效率集结过程通常采用算术平均方法,不仅会低估自评的重要性,而且未考虑决策者的风险偏好。针对上述问题,提出一种基于前景理论和熵权法的交叉效率集结方法。首先,求解交叉效率矩阵,运用熵权法确定他评过程中评价单元的指标权重。然后,引入前景理论以考虑决策者在交叉效率集结过程中的风险偏好,利用TOPSIS方法识别正负参考点,进而构造总体效用函数,得到前景交叉效率矩阵。随后,构建最大化前景价值模型,求解集结权重。该方法既考虑到交叉效率集结的相对重要性权重,又将决策者的风险偏好纳入到效率评价中,从而实现决策单元的全排序。最后,结合实例验证方法的有效性。     

Semiparametric Bayesian inference for mean-covariance regression models

In this paper, we propose a Bayesian semiparametric mean-covariance regression model with known covariance structures. A mixture model is used to describe the potential non-normal distribution of the regression errors. Moreover, an empirical likelihood adjusted mixture of Dirichlet process model is constructed to produce distributions with given mean and variance constraints. We illustrate through simulation studies that the proposed method provides better estimations in some non-normal cases. We also demonstrate the implementation of our method by analyzing the data set from a sleep deprivation study.