基于改进SUSAN算法的红外目标边缘检测

从3个方面改进了传统的SUSAN算法:①自适应选取阈值,以提高算法自动化程度:②使用双几何阈值,增强算法的抗噪性;③加入目标点判断因子,减少计算时间.利用改进的算法进行了红外目标边缘检测,结果表明,改进算法比传统的SUSAN算法有更强的噪声抑制能力,更快的边缘检测速度,显示出更加优良的性能.对对比度比较低的红外图像,改进算法可以减少40%以上的计算时间,而对对比度较高的红外图像,改进算法可以减少70%以上的计算时间.     

苯酚降解菌的分离、鉴定及降解特性

以苯酚为唯一碳源进行选择性富集培养,从油污染土壤中筛选出2株菌,命名为Phe0901和Phe0902。在32℃、pH值为7.0、200r/min摇床振荡培养72h,用4-氨基安替比林分光光度法测定2菌株培养液中苯酚含量,结果表明2株菌均能彻底降解初始质量浓度为1000mg/L的苯酚培养液,即Phe0901和Phe0902为苯酚降解菌。经形态学观察、生理生化实验及16SrDNA基因序列比对分析,初步确定Phe0901为假单胞菌属(Pseudomonas)成员;Phe902为芽孢杆菌属(Bacillus)成员。在不同温度下用比浊法探讨降解菌株的生长情况,在不同pH值下用4-氨基安替比林分光光度法测定苯酚降解率,结果表明在32℃、pH值为7.0～7.8时适宜Phe0901的降解,Phe0901培养44h能彻底降解1000mg/L的苯酚;在32℃、pH值为7.0时适宜Phe0902的降解,Phe0902培养70h能彻底降解1000mg/L的苯酚。     

东乡野生稻NBS-LRR类抗性基因同源序列的分离与鉴定

基于植物的抗性基因具有保守序列,根据已克隆基因的保守序列设计探针,利用菌落杂交的方法,对东乡野生稻大片段基因组文库进行筛选,得到两个候选克隆.序列比对发现其中含有NB-ARC的保守序列,可用于后续转基因鉴定.     

一种针对基因识别的GHMM简化算法

广义隐Markov模型是计算机基因识别的一种重要模型,它克服了传统隐Markov模型的状态段长成几何分布的缺陷,更加适合于计算机基因识别。其缺点在于计算量大,需要采用有效的简化算法。利用基因的结构特点,在不附加额外限制条件的情况下,提出了一种新的简化算法,其计算复杂度是序列长度的线性函数。对实际生物序列数据的测试结果表明了此简化算法的有效性。     

组网对抗中火力威胁的对抗决策与方法

战场威胁的对抗决策是组网电子对抗的重要内容,在组网电子对抗中,对火力威胁目标进行了分析,在介绍决策因子及其优属度获取方法的基础上对空中协同平台的方位配置进行了研究,确定了方位配制方法,论述了方案设计过程并建立了决策模型,通过仿真验证了该方位配置方法的正确性。     

改进遗传算法的导弹目标分配方法

针对遗传算法在解决导弹目标分配问题中的困难,将火力单位的目标分配问题变换为针对导弹的目标分配问题,之后应用遗传算法求解,求解后还原为火力单位的分配结果,并用实例验证了应用遗传算法的可行性.之后,引入"优势"基因对标准遗传算法进行改进,大量实例表明,改进后的算法提高约60%的搜索效率.     

浓缩富集＋基因芯片快速检测水体中致病菌

为了实现对水体致病菌的快速检测和监控,研究开发了一套预浓缩富集配合基因芯片检测的方法,对模拟和实际水样进行了检测,并与传统检测方法进行了比较。结果表明,通过对水样的浓缩集菌,基因芯片对致病菌的检出率（以肠炎沙门氏菌为单一检测对象）达到1．0×10^3cfu／mL,较原来提高了100倍;可以在8h内同步完成13种对人类有重大危害的致病菌的快速检测。     

多决策目标排序的层次分析与灰色关联法

战争中对打击目标排序是下定作战决心的前提,是战场信息处理的重要内容.随着军事科技的发展和战术运用要求的提高,决定目标排序的因素不断增多,作战环境更加复杂,单一指标已不能满足需求.采用层次分析和灰色关联相结合的方法对多决策目标进行分析,为具有多决策因子目标提供了一种排序方法.灰色数据的白化和精确数据的直接使用提高了数据的效率,使得不同特点的目标具有可比性.实例表明,该方法行之有效.     

并行基因组合型遗传算法求解防空部署优化问题研究

针对防空部署研究的特点,探讨遗传算法求解防空部署优化问题。分析了传统遗传算法求解武器部署优化问题的缺点,提出了并行的基因组合型改进遗传算法,克服了编码不唯一和基因重码的现象,提高了搜索速度和解的质量;利用启发式信息缩小了解空间,并保证了算法寻优的每个个体都是可行解;对遗传操作算子进行了改进,克服了整数编码固有的缺点。该方法应用于求解防空部署优化问题中得到了较好的结果。