基于DLatLRR与VGG Net的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像融合中特征损失严重、显著目标不突出的问题，提出了一种低秩表示分解与深度神经网络相结合的图像融合算法。首先，对源图像进行潜在低秩表示分解（DLatLRR），得到相应的低秩部分、显著部分及稀疏噪声。然后，分别采用16层的VGG Net模型和联合特征加权算法对低秩部分与显著部分进行融合，舍弃二者的稀疏噪声。最后，对融合得到的低秩部分和显著部分进行图像重建，得到最终的融合图像。实验结果表明:与其他算法进行比较，所提算法能够对图像的深层次细节特征进行融合，突出场景中的感兴趣区域，且融合图像的相关差异和、结构相似性、线性相关度等多种客观指标均有所提升，提升最大值分别为0.73、0.15、0.11，噪声产生率的最大缩减值为0.041 2。      

基于复杂网络的车载自组织网络脆弱性分析

车载自组织网络(VANET)作为智能交通的重要基础应用，其安全稳定地运行是交通系统乃至社会经济可持续发展的需要。以最大连通度、连通分支平均规模、全局网络效率等参数为脆弱性测度指标，基于复杂网络理论，应用车辆仿真软件(VanetMobiSim)建立了VANET网络拓扑模型，详细研究了在随机攻击和蓄意攻击模式下脆弱性量化指标随节点移除比例的变化关系；通过仿真实验分析了节点密度、信号辐射半径及不同攻击策略对VANET脆弱性的影响。仿真结果表明:VANET在蓄意攻击下比较脆弱，基于节点介数的蓄意攻击效能最强；节点密度、信号辐射半径越小，VANET连通性越差，网络越脆弱。所提方法和结果为VANET拓扑控制优化和网络管理决策提供了理论依据。      

飞轮微振动的组合隔振装置设计及实验研究

针对光学遥感卫星飞轮微振动引起的成像质量下降问题，设计了一种组合隔振装置，并采用仿真分析与实验测试相结合的方法对隔振方案设计的合理性进行验证。首先，将测量的飞轮扰振数据引入光学卫星的有限元模型中，计算出飞轮扰振对光学相机的像素偏移影响；其次，设计了组合隔振方案并基于有限元方法对其隔振效果进行验证；最后，搭建了光学成像微振动实验测试平台，对不同转速下飞轮微振动造成的像素偏移影响进行精确测量。实验结果表明，组合隔振装置对300 Hz以上高频段飞轮扰振有较大衰减作用，最大像素偏移降到0.01个像素以下，隔振效率达到80%以上；通过对比可知，实验测试与仿真计算得到的像素偏移结果在低频段一次谐波响应及模态响应表现出较好一致性，但在高频段二者存在一定偏差。     

上市公司财务会计信息披露问题的研究

分析了我国上市公司财务会计信息披露不规范的成因 ,在此基础上 ,提出了规范上市公司财务会计信息披露的有效对策。     

热处理作业系统中安全性评价的AHP方法

本给出了系统安全性评价的AHP方法，叙述了该方法的基本步骤，并以沈阳某集团公司热处理弹簧厂评价的实例说明了该方法的有效性。     

基于ADAMS/Aircraft的起落架滑跑模型仿真

以小车式起落架为例,利用ADAMS/Airc- raft建立了起落架滑跑试验仿真模型.给出了起落架滑跑运动方程,并进行了滑跑试验仿真分析。仿真结果与理论要求对比具有较好的一致性。     

在二元柔壁自适应风洞中利用面元法进行三元模型实验

简要叙述了在西北工业大学二元柔壁自适应风洞中利用面元法进行二元半机翼模型试验的研究情况，分析了面元法的基本思想和部分试验结果。     

平面形状误差分离方法的比较分析

就十种典型的精密平面形状误差测量－分离方法的权函数及其零点，作了分析比较。按形状误差谐波抑制最小准则，论证了五点式正交逐次三点法、九点式正交逐次三点法、复合三点法、不对称二维混合法和不对称四点法优于其他方法，不对称四点法则较为理想。     

HML系统在商店偏好决策模型中的应用研究

对混合式机器学习系统（HML）进行了全面系统的介绍，并将其运用于服装消费商店偏好决策行为的研究中。采用上海统计局家庭调查网络，对300户家庭进行抽样分析后发现，服装消费商店偏好的主要影响因素是地区、季节、丈夫和妻子的学历、职业以及子女性别。在此基础上，将HML分析所得的结论与传统的研究方法和结果进行了系统比较：从方法上来看，因为属性变量包含间断变量和连续变量两种，因此传统统计分析要运用两种不同的检测方法对影响因素的相关性作出判断，结果需要经过统计学分析，才能得到结论；而HML分析结果比较直观和简单，便于理解。     

On adaptive spatial-temporal processing for airborne surveillanceradar systems

Implementing the optimum spatial-temporal (angle-Doppler) processor involves two crucial issues: the selection of processing configurations, and the development of adaptive algorithms which can efficiently approach the performance potential of the selected configuration. Among the three available configurations, the joint-domain, the cascade space-time, and the cascade time-space, this work shows that, in contrast to a popular belief, the detection performance potentials of both cascade configurations can fall far below that of the joint-domain optimum. In addition, this work presents a new adaptive algorithm, called the Joint-Domain Localized Generalized Likelihood Ratio detection (JDL-GLR), which is data efficient i.e., with fast convergence to the joint-domain optimum, as well as computationally efficient, together with such desirable features as the embedded constant false-alarm rate (CFAR) and robustness in non-Gaussian interference