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研究有关智能信息处理的两个方面主题，一个是结构健康监测技术，另一个是偏微分方程图像处理算法。
民用工程日益增加的复杂性使得结构安全性吸引人们越来越多的关注，结构健康监测是提高结构安全性以及降低维护成本的一项关键技术。
Covorda公司的一种新型声发射传感器，在探测灵敏度、范围和响应速度等方面与常用的声发射传感器相比有很大的优势。为此，结合工程实际，基于这种新型声发射传感器，以设计一个金属结构的健康监测系统为目标，研究了传感器的网络化、智能化和模块化方面的技术问题；设计实现了一个3通道声发射传感器模块；提出了金属结构健康监测系统的技术方案。初步的实验应用表明，声发射监测技术是有效可行的。
基于偏微分方程图像处理方法是在图像处理与分析领域快速发展的一类新的图像处理技术，该类技术一定程度上克服了经典的图像处理技术难以处理的某些困难问题。
由Perona和Malik提出的基于非线性扩散方程图像恢复算法，对于大部分图像能取得良好的处理效果，许多研究者还提出了不同的改进。然而，这些算法没有一个统一的设计和比较框架，应用时需要根据处理图像的特征在这些方法间进行选取。为此，针对此问题以及非线性扩散图像边缘增强算法在模式识别应用，提出了一种统一的非线性扩散滤波器统计学解释模型框架；基于此模型框架设计了两种新的改进型非线性扩散滤波器；提出了一种新的纯相位相关匹配的算法流程；将非线性扩散边缘增强算法加入到流程的图像预处理步骤，取得了不错的相关识别效果。