结合数据融合和数据挖掘技术的信息智能处理平台

数据融合技术能利用不同传感数据的冗余信息实现互补以提高信息处理的正确性；数据挖掘技术能从大量数据中挖掘和发现有价值和隐含的知识，用于建模和优化。本文研究结合数据融合和数据挖掘技术的信息智能处理平台，阐述了其功能和组成，知识表达和建模、知识推理和决策，并介绍了其在目标检测识别和医疗监护等领域的应用。     

智能远程报警系统研发

提供基于电话网络远程家庭监控系统的设计,此系统可实现智能防盗报警。主要针对家庭实行多点监测,可进行自动摘机和拨号报警。系统由AT89C51组成中央控制模块、电话网络模块、信息传送模块、遥控模块组成,介绍有警情和有被叫时的工作原理以及遥控电路和摘机、DTMF拨号电路的框图。     

基于神经网络的自动化电站故障诊断系统

本文结合对自动化柴油发电站早期故障诊断的研究，分析了集工况监测，故障诊断及维修咨询为一体的在线多任务信息处理系统，介绍了系统硬件组成和软件结构框图，并探讨了联想记忆神经网络在早期故障诊断系统中的应用。     

浊度计的自动测量及数据处理系统

介绍了微型计算机与Ｂ型浊度计联机自动测量及数据处理系统的硬件和软件结构，该系统实现了粉末粒度组成的自动测量及数据处理，提高了测量的精度和分析速度。     

基于VB6.0的数字示波器自动校准系统的开发

本文介绍了基于VB6.0的数字示波器自动校准测试系统的组成及工作原理、测控软件的设计,重点介绍了测控软件结构特点、测控软件主要功能模块、测控模块程序流程图,尤其对校准测试软件的设计以及该软件的程序结构作了深入的分析。其开发过程不仅适用于数字示波器自动校准测试系统的开发,还可适用于其它专业的自动校准测试系统的开发。     

LabVIEW实现的制冷及低温实验测试系统开发

LabVIEW是一种简洁的图形编程语言。本文介绍了自行开发的基于LabVIEW软件开发平台的实验测试系统，包括硬件组成和软件实现。该测试系统仪器精度高，响应快，并具有系统参数设置、数据采集与处理、数据及曲线显示、信号处理与分析计算、文件导人与数据保存以及远程通信等多种功能，能满足对制冷及低温实验中压力、温度、制冷量等参数自动测量的要求，并具有可移植性和延续开发能力。     

基于小波能谱和小波信息熵的管道异常振动事件识别方法

提出了基于小波能谱和小波信息熵的油气管道异常振动事件识别方法。基于Mach-Zehnder光纤干涉仪原理的分布式光纤油气管道安全监测系统实时检测管道沿途振动信号,对测量的时间序列进行小波变换,根据小波系数计算小波能谱与小波信息熵,通过小波能谱和小波信息熵值两种测度识别不同的管道安全异常事件。港枣线成品油管道的现场实验结果表明,该方法可以快速有效地识别管道周围发生的泄漏及其他异常情况,其总体识别准确率达到98.5%,有效降低了误报警率,具有较强的在线工况识别能力。     

自动输液监护系统设计

针对目前医疗输液监护过程中人工监控的缺陷,提出了一种基于单片机和蓝牙无线通信技术的自动监护系统.系统采用主、从站分布式结构,从站以单片机为核心构成单片机系统对输液仪器进行设定、检测和显示,主站以PC机为核心对输液过程进行远程监控.主、从站之间通过蓝牙通信,医护人员可以及时掌握输液信息进行监控.     

数据融合和数据挖掘技术在数字电影流动放映信息回传体系中的应用研究

随着数字电影流动放映业务的规模化发展，对放映数据和放映情况的监管需求越来越大。本文介绍了数据融合和数据挖掘技术的理论基础，分析了基于影片解码卡和GPRS／GPS模块两种回传技术的各自特点。从技术原理和实际应用数据的分析出发，提出并设计了一套以数据融合和数据挖掘为核心，以两种回传技术所采集的信息数据为基础，以准确、详尽、可追溯为目标的回传信息综合分析处理应用结构。     

基于数字孪生的器官转运监护管理系统设计研究

目的 :器官移植是挽救终末期器官衰竭患者最为有效的治疗手段，器官转运为长时间远距离异地器官移植手术提供了可能，将数字孪生技术引入器官转运过程，可实现器官转运远程实时监护、转运全链调度、融合质量评估。方法 :通过文献及案例研究，分析数字孪生运行机制与器官转运现状，将数字孪生与转运监护管理系统进行理论融合分析。结果 :构建了基于数字孪生的器官转运监护管理系统，提出系统性建设体系内各模块具体内容，实现同生共存的监护管理模式，实现转运过程虚实监测护理、转运调度管理、融合质量评估。结论 :将数字孪生技术引入器官转运监护具有极大可行性，也为数字孪生在医疗领域的创新应用提供了参考。     

A curvelet transform approach for the fusion of MR and CT images

There are several medical imaging techniques such as the magnetic resonance (MR) and the computed tomography (CT) techniques. Both techniques give sophisticated characteristics of the region to be imaged. This paper proposes a curvelet based approach for fusing MR and CT images to obtain images with as much detail as possible, for the sake of medical diagnosis. This approach is based on the application of the additive wavelet transform (AWT) on both images and the segmentation of their detail planes into small overlapping tiles. The ridgelet transform is then applied on each of these tiles, and the fusion process is performed on the ridgelet transforms of the tiles. Simulation results show the superiority of the proposed curvelet fusion approach to the traditional fusion techniques like the multiresolution discrete wavelet transform (DWT) technique and the principal component analysis (PCA) technique. The fusion of MR and CT images in the presence of noise is also studied and the results reveal that unlike the DWT fusion technique, the proposed curvelet fusion approach doesn't require denoising.     

基于数据融合和多重智能模型的目标识别和跟踪

考虑到单传感器的系统存在着局限性,提出了基于多传感器（雷达和红外）信号融合的目标识别和跟踪系统,以利用数据的互补和冗余。特征层融合能利用各传感器提供的特征为提高目标识别能力;对于点目标和面目标分别提出了智能规则推理和神经网分类器的目标识别方法。决策层融合能提高目标跟踪的精度并提高抗干扰性;提出了可信度决策的目标跟踪方法。     

Survey and analysis of various image fusion techniques for clinical CT and MRI images

The research and development of biomedical imaging techniques requires more number of image data from medical image acquisition devices, like computed tomography (CT), magnetic resonance imaging (MRI), positron emission technology, and single photon emission computed tomography. Multimodal image fusion is the process of combining information from various images to get the maximum amount of content captured by a single image acquisition device at different angles and different times or stages. This article analyses and compares the performance of different existing image fusion techniques for the clinical images in the medical field. The fusion techniques compared are simple or pixel‐based fusion, pyramid‐based fusion, and transform‐based fusion techniques. Four set of CT and MRI images are used for the above fusion techniques. The performance of the fused results is measured with seven parameters. The experimental results show that out of seven parameters the values of four parameters, such as average difference, mean difference, root mean square error, and standard deviation are minimum and the values of remaining three parameters, such as peak signal to noise ratio, entropy, and mutual information are maximum. From the experimental results, it is clear that out of 14 fusion techniques taken for survey, image fusion using dual tree complex wavelet transform gives better fusion result for the clinical CT and MRI images. Advantages and limitations of all the techniques are discussed with their experimental results and their relevance. © 2014 Wiley Periodicals, Inc. Int J Imaging Syst Technol, 24, 193–202, 2014.     

Data acquisition, analysis and applications of multi-sensor integration

This paper presents some key techniques for multisensor integration system, which is applied to the intelligent transportation system industry and surveying and mapping industry, e.g. road surface condition detection, digital map making. The techniques are synchronization control of multisensor, spacetime benchmark for sensor data, and multisensor data fusion and mining. Firstly, synchronization control of multisensor is achieved through a synchronization control system which is composed of a time synchronization controller and some synchronization subcontrollers. The time synchronization controller can receive GPS time information from GPS satellites, relative distance information from distance measuring instrument and send spacetime information to the synchronization subcontroller. The latter can work at three types of synchronization mode, i.e. active synchronization, passive synchronization and time service synchronization. Secondly, spacetime benchmark can be established based on GPS time and global reference coordinate system, and can be obtained through position and azimuth determining system and synchronization control system. Thirdly, there are many types of data fusion and mining, e.g. GPS/Gyro/DMI data fusion, data fusion between stereophotogrammetry and PADS, data fusion between laser scanner and PADS, and data fusion between CCD camera and laser scanner. Finally, all these solutions presented in paper have been applied to two areas, i.e. landborne intelligent road detection and measurement system and 3D measurement system based on unmanned helicopter. The former has equipped some highway engineering Co., Ltd. and has been successfully put into use. The latter is an ongoing research.     

规则型数据采掘工具集AMINER

介绍了一个规则型数据采掘工具集ＡＭＩＮＥＲ,其目标是增强知识表达的能力,并形成一个实用的数据采掘工具,使其能适用于多种不同的应用领域。工具集以一定程度上通用的ＣＲＤ方法为基本采掘算法,分为数据预处理、数据采掘和数据评价三大主要模块。系统原型是一个在关系或演绎数据库中采掘规则型知识,并对领域知识和采掘结果进行管理的系统,其主要功能包括数据采掘,领域知识的管理和采掘结果的管理,最后,对未来的工作提出了     

被动声纳目标识别技术的现状与发展

在现代被动声纳系统中，水下目标的自动识别是关键技术之一。文章对被动声纳目标识别的特征提取、特征选择和分类器设计方面进行了回顾。对LOFAR，DEMON和小波变换等特征提取技术进行了讨论，分析了特征优化的重要性和专家系统和神经网络等分类器的优缺点，并简要分析了该领域的过去、现在和未来。     

基于图层-地图-图集层次结构的电子地图数据组织方法

提出了一种基于图层－地图－图集层次结构的电子地图数据组织方法,系统地介绍了基于该结构的数据组织管理在电子地图制作与浏览软件EA2000中的应用。     

基于SpringMvc架构模式的远程居家医疗系统设计

目的基于现实意义的基础上,利用SpringMvc架构模式建立软件程序,将医疗系统中的定性问题与患有慢性病的老年人用户需求结合起来,建立比较完善的远程就医系统,通过相应的媒介,解决患有慢性病的老年人日常体检和就医困难问题。方法通过针对性人群的问卷调查分析和采集数据分析,以患有慢性病老年人的体征数据为依据,挖掘其内在需求,发现健康医疗智能设备的问题,采用慢性病数据模型分析,提出具有现实意义的远程医疗系统设计。结论通过前期调研和设计实践证实,在我国现实医疗水平和科技水平的基础上,能够实现远程居家医疗系统与现代信息物理系统技术的结合,有效解决慢性病老年人的日常看病就医问题。     

采用小波与神经网络的高效图像数据压缩方案

通过构造特别的映射、整函数和BP神经网络,获得一套基于神经网络的无损数据压缩方案。由于该方案能压缩已被小波编码压缩过的数据,因此将其嵌套入一好的小波编码系统就可以获得一种基于小波与神经网络的高效图像数据压缩方案。实验证明,该高效方案对于Lenna图像的压缩比为43∶1, 并且恢复的图像有较好的视觉效果。