液晶型化学传感器检测有机磷化合物的研究

报道了一种检测有机磷化合物的液晶型化学传感器,对其作用机理进行了讨论,传感器响应的线性范围0．03～1．00g／m^3,线性方程y=0．145X 0．388,相关系数r=0．9962。     

液晶型化学传感器技术及其在检测有机膦和有机胺化合物中的应用研究

液晶型化学传感器技术是一种新型化学检测技术,1998年美国威斯康星大学的Abbott研究小组在Science上首次报道,2003年,提出液晶传感器概念。从1998年至今,液晶型化学传感器在免疫球蛋白G、氨基酸和DNA序列变异的检测研究中取得了一系列重要成果。特别在检测免疫球蛋白G的研究中,取得了重大进展。     

网络入侵检测的快速规则匹配算法

在分析入侵检测系统的基础上,指出现有规则匹配算法的不足.提出一种新的规则匹配算法,该算法主要利用非精确匹配技术,缩小入侵分类的检测范围,达到快速匹配的目的.根据不同的安全性要求设置不同的门限值,该算法可用于预测适合不同门限值的可疑入侵行为.     

基于非参估计的局部滑窗双参CFAR目标检测

针对特定杂波概率模型不能有效的描述SAR图像背景杂波这一问题,提出了一种基于非参估计的局部滑窗双参CFAR目标检测算法。该方法首先用非参估计方法逼近SAR图像局部背景,完成对局部背景的精确建模;在此基础上,理论推导了局部双参CFAR检测算法的阈值,设计了阈值求解的数值算法。对典型目标图像进行实验,结果表明,该方法检测速度较快、精度较高。     

污水中重金属离子浓度软测量的BP算法

在重金属离子检测仪器及其工作原理研究的基础上,对污水中重金属离子浓度测量方法进行了分析研究,分析了采用软测量技术的可行性和必要性,针对水质测量具有非线性、大时变和多滞后的特点,提出了基于BP神经网络的污水中重金属离子浓度软测量建模方法,建立了软测量模型,并通过仿真分析和实验验证了该方法的实用性.     

书讯

由青岛海军潜艇学院夏佩伦教授编著的《目标跟踪与信息融合》一书,于2010年4月由国防工业出版社出版。该书介绍了军事应用背景下目标跟踪和信息融合的主要问题、理论和技术。全书共分8章。第1章探讨多传感器目标检测的数据融合,主要     

融合神经网络与超像素的候选区域优化算法

为解决目标检测中候选区域召回率低的问题,提出融合神经网络与超像素的目标候选区域算法。该算法利用神经网络提取更能清楚表达目标边界的特征,并使用聚类、相似性等策略,计算每个滑动窗口所含有的边缘信息量;将待测图像使用简单线性迭代聚类算法分割成若干个超像素,并利用超像素的空间位置、完整性、相邻超像素间的对比度信息,计算各个超像素的显著性得分及每个滑动窗口的显著性得分;根据每个滑动窗口的边缘信息及显著性得分筛选滑动窗口。在PASCAL VOC 2007测试集上进行对比实验,其实验结果表明:所述算法能够快速产生定位质量高的候选区域。     

【专题】智能化导弹质量检测方法研究

导弹是由各种类型装备组成的综合性很强的复杂系统,智能技术的引入进一步丰富了智能导弹质量特性的内涵,对质量检测和控制提出了更高要求,需要开发与之相适应的检测方法。本文先给出了智能导弹的定义和内涵,分析了其智能特性,接着概述了智能化导弹的结构组成,分析了各智能部件的功能和结构组成,从智能化导弹结构组成及测试参数、智能化部件的嵌入式软件作用、零部件机械加工精度等方面提出了智能化导弹质量检测的需求,并在此基础上结合智能化制造等技术提出了在线检测、自动检测/测试、BIT自检、软件测评技术以及弹载遥测的智能化导弹质量检测途径和方法。     

增强路由器安全性的一种措施

路由器是军用电子信息系统的关键互联设备,提高路由器自身的安全性非常必要。首先对路由器涉及到的安全问题作了较为详细地分析,然后给出一种增强路由器安全性的技术措施。该措施重点处理终点包对路由器的威胁,将入侵检测模块与数据包过滤模块进行联动,通过入侵预防、入侵时的检测和响应、入侵后的快速分析与恢复等三个环节,提高路由器抗攻击的能力。最后探讨了该措施对路由器性能的影响。