一种自适应正则MAP超分辨率重建方法

提出了一种简单、通用的基于自适应正则化技术的MAP超分辨率重建新方法，该方法可以自适应地选择正则化参数，并充分利用中间重建结果的信息，不断对其进行更新，通过迭代过程得到最终的重建影像。利用模拟序列影像和真实序列影像分别对本文方法进行了验证，结果表明，本文方法可以根据不同影像序列的特点，自适应确定相应的正则化参数，并能找到最优解，适用性较强。     

两种渐消滤波与自适应抗差滤波的综合比较分析

给出了两种渐消滤波解及其相应的原则，介绍了自适应抗差滤波原理和相应的解，分别从原理和解的表达式上分析了两种渐消滤波和自适应抗差滤波解算的基本性能。利用一个实际算例比较了渐消滤波与自适应抗差滤波解在控制状态异常影响方面的能力。     

基于空间曲面拟合的自适应阈值选取方法

提出了一种基于空间多项式曲面拟合的自适应阈值选取方法，该方法初步考虑了图像上空间目标、背景及像素的空间分布特征，拟合了图像及其空间分布结构。     

基于内容的图像自适应加网方法

提出了一种新的基于图像内容纹理分割的加网方法。试验表明，该方法能够在图像输出精度较低的情况下更有效地再现原稿的层次和细节。     

中尺度自适应模式对一次沙尘暴天气数值模拟及诊断分析

以实况资料作初始场，利用中尺度自适应模式对西北地区2000年4月12日强沙尘暴的天气形势和风场进行了数值模拟，对此分析得出西部地区沙尘暴的形成、发展机制和中小尺度系统对于沙尘暴发生发展的触发和指示作用。由于模式的输出结果是每3小时一次，比常规资料更能表现出沙尘暴的内在机制及时间和空间尺度较短的系统。结果表明：在沙尘暴发生前河西走廊西部就出现偏西大风，高空急流对沙尘暴发生区有很好的指示作用，强沙尘暴发生在200hPa高空急流入口区右倒，上升运动区内；高空急流发生变异时，导致对流层中下部锋区加强和大气层结不稳定，为中尺度系统的发生、发展和沙尘暴的产生提供了适宜的大尺度环流背景；西北地区干暖舌的形成和维持对沙尘暴的发生区有很好的指示作用，当冷锋过境时，干暖区是沙尘暴发生的最有利的环境。     

Comparison of Two Fading Filters anc Adaptively Robust Filter

Two kinds of fading filters and their principles are introduced. An adaptive robust filter is given with corresponding principle. The basic abilities of the fading filters and adaptively robust filter in controlling the influences of the kinematic model errors are analyzed. A practical example is given. The results of the fading filter and adaptively robust filter are compared and analyzed.     

基于自适应Kalman滤波的BP神经网络及其在高程拟合中的应用

针对传统BP神经网络容易发散、泛化能力差等问题，采用自适应Kalman滤波方法训练神经网络的连接权。与Kalman滤波训练连接权和传统的BP算法相比，该方法提高了BP神经网络计算精度，增强了泛化能力。实测数据的计算结果证明了该方法的可行性与有效性。     

三维复杂域非结构化六面体网格全自动生成方法

使用自适应有限单元法在三维复杂域内求解水工及岩土工程问题,讨论了应用行波法在多介质三维复杂块体内六面体单元网格的自动生成过程。其特点是对不规则区域具有较强的适应性,并考虑了节理单元的自动生成。     

用SAVQ技术实现太阳射电频谱的数据压缩

对自适应矢量量化（SAVQ）技术在太阳射电频谱数据压缩中的应用进行了有意义的讨论．给出一种压缩比和失真可调的SAVQ压缩方法,指出提高数据压缩比的有效方法之一为样本集成,同时介绍了用该技术对北京天文台太阳射电频谱仪上的两个波段（1．0GHz－2．0GHz和2．6GHz－3．8GHz）的观测数据进行压缩的实用效果,并与国际同行所用的ICON方式进行性能比较．最后展示了数据压缩技术及其在天文上的应用．     

一种自适应的坡度阈值地面点云分割方法

针对城市道路斜坡地形场景中地面欠分割或过分割的问题,提出了一种自适应的激光雷达地面分割算法。首先将激光点云按照水平角度分辨率进行有序组织,然后求取同一水平角度下前后扫描圈间激光点云的距离和局部坡度,最后采用自适应水平距离、局部高度和全局高度阈值区分地面点和非地面点。结合40线激光雷达进行多场景实例分析,结果表明本文算法分割的准确率更高,处理每帧数据均用时约1ms,满足无人驾驶汽车的实时性需求。提出了一种自适应的激光雷达地面分割算法,实现了对激光雷达地面点云的准确分割。