基于连续插值逼近的电阻抗成象的图象重建算法

本文提出了电阻成象的图象重建算法中的一种新的电导率分布函数逼近方法－连续插值函数逼近法。它充分利用有限元方法计算上的特点，在计算量不啬甚至有所减少的情况下，获得了比传统的分片常数逼近法更好的图象得建效果。     

用于非均匀介质重建的选代算法收敛性的研究

研究轴对称二维非均匀介质重建迭代算法的收敛性问题。首先借助于玻恩近似将非线性积分方程线性化，然后，利用玻恩迭代法和变形玻恩迭代法，由散射场数据对轴对称二维非均匀介质进行重建。通过几个例子研究了影响迭代算法收敛性的几种因素，如送代算法本身、积分离散化后的网格划分、正则化方法中的正则化参数选取等。     

物理逆问题中的一个定理

本文将物象重建归结为描述这一物理过程分方程的定义域的反演问题，本文提出了一个定理，当被积函数满足某些先决条件时，刚该定义域的轮廓可以借助于这个定理反演获得，计算机模拟结果表明了本文的论述和定理的正确性。     

改进的衡疏分布存储器模型及其学习能力分析

Kanerva的衡疏分布存储器模型（SDM），由于其读写规则采用外积法，因此限制了它的应用，本文对该模型进行改进，改变了原来的读写规则，保留其衡疏分布式存储的特点，得到一个与小脑模型（CMAC）相似的新模型，但它不存在分块效应、不需要HASHING技术。理论分析和示例表明了该改进模型的合理性和有效性。     

神经网络应用于有限角CT图像重建

本文采用连续型Hopfield神经网络(HNN)模型应用于有限角CT图像重建，该重建算法将两种优化准则转化为模型的能量系数求取图像重建的最优解，通过数值模拟，考察了该重建算法和抗噪性能，均得到了良好的结果。     

ALICE实验中光子谱仪的触发选判机制的模拟研究

对ALICE实验光子谱仪的触发选判机制进行了模拟研究, 内容包括: 1) 对光子谱仪的能量重建性能进行了研究, 通过计算机模拟检验光子谱仪探测器对大横动量范围的入射粒子的能量重建性能; 2) 对光子谱仪探测器的事件触发效率进行了研究, 通过计算机模拟分析触发阈值的选取并计算触发效率; 3) 对光子谱仪探测器的事件触发频率进行了研究, 通过计算机模拟对p-p和Pb-Pb两种碰撞模式下的触发频率分别进行了估算和讨论.     

稀疏阵列天线综合的遗传算法优化

通过遗传算法优化选择常规满阵中一定比例的工作单元,使阵列在欠饱和状态下达到窄波束低副瓣的要求。以单元的工作状态和激励幅度为优化参量,波束宽度和副瓣电平为适值函数,通过适值缩放和多种群进化竞争使遗传进化稳定地收敛到全局最优。详细分析了稀疏阵的单元布局、稀疏率及单元激励对优化阵列特性的影响。     

数字全息技术的原理和应用

数字全息是随着现代计算机和CCD技术发展而产生的一种新的全息成像技术．文章主要介绍数字全息技术的基本原理，数字全息重建中的主要方法以及数字全息技术以其独特的优点在各个领域中的应用．     

一种放射CT重建的鲁棒估计算法

放射CT的重建问题可以归结为一种基于泊松分布的最大似然估计（MuxnimumLikelihood,ML），其中最著名的如EM算法[1]，这种算法存在的问题是鲁棒性不强，当观测数据中存在一些出格点（outlier）（如2％）时，EM算法的性能就变得很差。本文分析了算法性能变差的原因，将泊松分布近似为高斯分布后，仿照鲁律估计中的M-估计，构造了一种鲁棒性很强的EM改进算法。实验结果表明，即使在投影数据中混有10％的出格点，仍能重建出满意的结果来。