可靠性是衡量光学仪器检测有效性的一项重要指标，直接关系到设备的实用性。研究穆勒成像偏振仪在病理诊断中的可靠性，对推进其临床应用至关重要。利用实验室自主研制的穆勒成像偏振仪检测155例黑色素瘤、色素痣和正常皮肤组织切片，得到退偏、相位延迟、双向衰减等极分解参数。通过受试者工作特征（ROC）曲线分析得出：正常皮肤和黑色素瘤的退偏、相位延迟及双向衰减诊断可靠性分别为100%、100%和90%；正常皮肤和色素痣的退偏、相位延迟及双向衰减诊断可靠性分别为99%、88%和75%；色素痣和黑色素瘤的退偏、相位延迟及双向衰减诊断可靠性分别为96%、97%和78%。本研究证明了自主研制穆勒成像偏振仪在皮肤组织切片检测中的可靠性和有效性，有望成为一项辅助医生进行病理诊断的有力工具。

针对基于无线传感网络(WSN)的关键基础设施安全监测问题，提出一种基于数据融合阶段的自适应入侵检测算法。该算法以基于权重的簇化网络结构为基础，利用异常检测子系统和误用检测子系统分别检测已知攻击和未知攻击，然后通过跟踪2个子系统接收操作特征(ROC)和奖惩机制，自动调整转发至2个子系统的融合数据比例，即可实现在数据融合阶段对关键基础设施的自适应入侵检测。仿真分析表明：该算法的准确率和检测率高达99.6%和94.9%以上，与其他经典入侵检测系统相比，可分别至少提高0.5%和10.2%左右。

为实现水彩笔油墨的准确分类,采用红外光谱法对3种品牌15个系列的60个水彩笔油墨样品进行了检验。经过平滑、校正等预处理后,利用均方根误差得到最佳小波变换压缩次数,以达到降低运算复杂度的目的。通过H?lder指数提取出30个样本特征波数,并将其作为输入变量导入人工神经网络的输入层。分配训练集、验证集和测试集对模型进行训练,最终得到该模型的分类正确率为83.3%。最后绘制了受试者工作特征(ROC)曲线,发现第2类样本的分类正确率高于其他两类样本,实现了对水彩笔油墨种类的模式识别。

针对高光谱小目标探测问题,利用两类高光谱目标探测算法对研究对象进行计算,包括完全自适应探测算法与半监督目标探测算法,并分析比较算法各自的性能.对于完全自适应探测算法,计算结果表明异常探测算法(RXD)与基于数据白化距离探测算法(WAAD)的性能要优于低概率目标探测算法(LPTD)和均衡目标探测算法(UTD).对于半监督目标探测算法,从接收机操作特性(ROC)曲线评价,基于椭圆轮廓分布的双曲线门限型目标探测算法(ECDHyT)的性能最优,这是因为基于椭圆轮廓分布的算法能够更准确地表征各种因素的影响.通过对两类算法的类间对比分析,证实即使少量有关目标光谱的先验信息都能够极大地提升高光谱目标的探测效率.

为了研究惯性冲击机构中的旋转运动,设计了一台可调节预压力的旋转型压电惯性冲击马达。分析了该马达的运动原理及过程,研究了驱动信号、结构参数、压电元件等对马达运动特性的影响及规律。实验结果表明,该马达的转动速度与驱动信号的频率、电压成正比,与主体和配重的比值(M/m)成反比,转动速度随压电元件充放电时间增加而减小。研究还显示,旋转型惯性冲击马达的机械特性和正反转特性不同于电磁马达,该马达的转动速度-转矩特性为一折线,马达的正向转动速度始终大于反向速度。当驱动信号频率为1 100 Hz、电压为50 V、充电时间为70 μs、M/m=8.9时,该马达的转动速度为1.75 °/s,最大转矩为0.13 N·m。结果表明,旋转型惯性冲击马达是一个多变量系统,其运动性能受多种因素的控制。