一种改进的光流场计算方法

本文在基本约束方程和平滑性约束条件下，提出了一种改进的瞬时位置速度估计方法．这种方法不仅能够克服Ｈｏｒｎ方法在计算临近边界的非运动点速度“漂移”问题，而且能加快算法的收敛速度，提高预测的准确性．通过对２Ｄ运动图像光流场计算、恢复和峰值信噪比（ＰＳＮＲ）的实验研究表明：这一新方法是有效的。

有约束模拟退火法优化3D立体定向放射治疗计划

采用线性规划法与改进的有约束模拟退火法相结合，优化Ｘ刀立体定向放射治疗计划。第一阶段的线性规划法可以缩小解空间，以利于第二阶段的有约束模拟退火法采用较小的权值修正粒度。实验研究表明：经过两个阶段优化，我们达到了放射治疗计划优化的目的。

一种基于概率神经网络模型的胃病诊断专家系统

给出了将神经网络与基于规则的专家系统结合起来的一种神经网络模型，在这种模型中，一方面，领域知识以显式方式表示，神经网络的并行推理过程是可以理解和解释的；另一方面，由于通过贝中斯后验概率指定权值，因此避免了神经网络漫长的递归学习过程，提高了学习效率。

放射治疗计划的神经网络优化算法

本文针对常用的治疗计划线性规划法 ,首次提出了一种基于神经网络的优化算法。与传统方法相比 ,神经网络优化算法可以克服传统算法求解时出现的问题 ,具有很强的鲁棒性和非线性动态系统的特征 ,可以减小问题的规模 (待求的自由变量个数 )。

一个用于肝病诊断的连接主义专家系统

研究运用典型的神经网络模型—“反向传播（Ｂａｃｋｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ，简称ＢＰ）”模型构造了一个肝病诊断的专家系统。为了提高ＢＰ算法的学习效率，本研究对反向传播算法作了改进，效果十分明显。为使临床资料能够作为ＢＰ算法的输入数据，对临床资料作了数量化处理，相应地对ＢＰ网络输出层神经元的激励函数进行了修改。

分阶段多准则立体定向放射治疗计划研究

立体定向放射治疗计划是X-刀放射治疗的重要组成部分。提出了一种分阶段多准则立体定向放射治疗计划理论，将优化过程分三个阶段。第一阶段利用线性规划法缩小解空间；第二阶段采用复形调优法以获得肿瘤区均匀且高的剂量分布；第三阶段采用有约束模拟退火法以获得符合临床实际的治疗效果。与三个优化阶段相对应的三个优化准则分别为：最大化肿瘤区与周围正常组织的积分剂量之差、肿瘤体积内均匀的剂量分布和基于放射生物学效应、符合临床实际的放射治疗统计模型、文中的实验结果也证实了上述理论的正确性。

一种改进的ECG分类神经网络方法

本文引入信息熵作为惩罚函数，加入到神经网络的代价函数中．经过训练获得了更有组织的隐层神经元激励模式，每个输入样本仅使隐层少数神经元产生响应．经过本文提出的裁剪算法的裁剪后，减小了网络的规模，提高了神经网络的泛化能力和计算效率．文中的ＥＣＧ分类也证实了这一结果．

一种基于空间域和频谱域特征的图象分割方法

提出了一种基于空间域和频谱域特征的神经网络的医学图像分割方法．本方法不需要教师监督，能自动生成最优的网络输出节点，即分类数．对ＣＴ，ＭＲＩ和超声图像的分割表明本方法有效方便．

一种基于信息熵的神经网络规则表示

把信息熵引入到边向传播神经网络的代价函数中，通过对分类规则的学习，在隐层获得有组织的激励模式，并据此裁剪多余的隐节点和连接，使得每条分类规则能够与唯一的隐层节点、输出节点对应，因此网络中的每一个节点有了明确的意义，并可以跟踪解释网络的推理过程．由于采用这种规则表示和推理过程的神经网络具有较好的泛化能力，因此克服了传统专家系统的脆弱性。应用这种方法还可以压缩规则库，在大量规则存在时效果尤其明显．

一种基于Hopfield网络的MRI图像分割方法

磁共振成像（ＭＲＩ）是临床中一种重要的非介入式成像诊断方法。本文提出了一种基于Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络的ＭＲＩ图像分割算法。在无教师监督的情况下，神经网络在其能量最小化过程中，逐渐趋于特征聚类空间的一个稳定状态，因而可以实现图像的分割。

基于神经网络的临床症状资料压缩和选择

从症状群集中挑选出对鉴别诊断有意义的症状变量是一个值得研究的问题。本文提出了一种利用神经网络计算输入症状显著性的方法．该方法通过求解输出结点变量对输入特征的偏导数，得到每个症状的显著性度量，去除那些对鉴别诊断意义不大的症状，从而达到压缩和选择临床症状资料的目的。文中给出从生化指标中选择对鉴别癌症有意义的输入特征实例证实了这一方法的有效性。

关于BP算法的初步研究

本文提出了两种改进ＢＰ学习算法的方法：常系数法和变系数法，加快了网络的收敛速度，增强了ＢＰ算法的可用性与实用性。

应用人工神经网络识别碳酸盐岩相

采用典型的逆向传播学习神经网络，并根据学习样本较少的特点引入函数扩展模型，对输入各参量进行函数扩充，识别六种碳酸盐岩相，如潮坪、台坡等。神经网络经过样本学习后，能正确识别学习的样本，对测试的３２组剖面样本也取得了８５％的识别率。由于人工神经网络无需建立数学模型，学习过程通过自动调节神经元之间的连接权值完成，在选取有代表性的训练样本情况下，人工神经网络可以作为一种常用的模式判别方法。

基于遗传算法的肝病诊断学习系统

提出一种用遗传算法来构造肝病诊断学习系统的方法，其中引入了肝病领域专家对规则打分的适应度评估机制，通过选择、交叉和交异等遗传操作使知识规则集得到不断地精炼．最后，用这种方法对模拟的专家知识进行学习，实验结果表明，该方法能使系统比较有效地学习专家知识．

利用神经网络外推预测油田综合含水率

逻辑斯特（Ｌｏｇｉｓｔｉｃ）模型常被用来预测油田晚期勘探阶段的石油资源，还可用来预测一个油区的含水率变化过程。文中应用改进的神经网络算法和结构，预测油田的含水率变化趋势；并与Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型预测结果进行了比较，结果表明；神经网络是一种可行的石油资源外推预测方法。

作文修改的心理机制及教学策略

写作是一个复杂的智力、心理、社会和技术的过程。在这个过程中，“修改”占据一个很重要的地位。它不仅是写作过程中的一个重要的步骤，更准确地说，它贯穿于写作的整个过程。然而，学生在作文修改方面通常存在种种困难。因此，从学生作文修改的心理机制出发，指导学生作文修改的方法，教给学生作文修改的策略，是提高学生作文修改能力乃至写作水平的重要途径。

算术──幂平均值不等式一个加强的推广

利用极值理论得到了算术－幂平均不等式一个加强的推广，作为其应用，得到了Ｒａｄｏ不等式与Ｐｏｐｉｖｉｃ不等式。

美国PAR教师评价项目述评

PAR教师评价项目是美国中小学教师评价的重要方式,其实施过程包括项目人员的挑选及组织机构的建立、课堂观察与指导、评价结果的做出与运用等。实践证明,同行帮助和评价具有充足的时间保证、评价与专业发展相结合、透明的评价过程、极高的评价信誉度等特点,同时也给我国的教师评价工作提供了诸多启示。

作文修改:心理机制及教学策略

写作是一个复杂的智力、心理、社会和技术的过程,在这个过程中,"修改"占据一个很重要的地位。它不仅是写作过程中的一个重要的步骤,而且更准确地说,它贯穿于写作的整个过程。然而学生在作文修改方面通常存在种种困难。因此,从学生作文修改的心理机制出发,指导学生作文修改的方法,教给学生作文修改的策略,是提高学生作文修改能力乃至写作水平的重要途径。

表心声 提问题 谋发展——“为《规划纲要》献计献策”座谈会综述

《国家中长期教育改革和发展规划纲要》（以下简称《规划纲要》）制定工作方案已经启动，这是进入21世纪以来我国第一个教育规划纲要，是指导未来12年教育改革和发展的纲领性文件。党中央、国务院高度重视《规划纲要》制定工作，强调这是本届政府必须做好的一件大事，要求在制定过程中广纳群言、广集众智，