高斯混合模型（GMM）易受噪声影响，马尔科夫随机场（MRF）模型能够很好地刻画空间特性。两者结合适用于对含有噪声的图片进行分割，但MRF模型用于图像分割时，容易出现过分割现象。针对这个问题，提出一种自适应权值系数的图像分割改进算法，从核磁共振成像（MRI）中较好地分割出脑脊液、灰质和白质组织。首先，使用K?means算法得到初始分割结果，通过期望最大化算法（EM）估计GMM参数，进而得到图像像素灰度的联合概率能量函数。然后，利用MRF邻域系统中心像素与邻域像素的灰度值、后验概率和欧式距离得到自适应的权值系数，使用MRF模型得到先验概率能量函数。最后，借助贝叶斯准则得到最终图像分割结果。实验结果表明，该算法具有较强的自适应性，能够较好地克服噪声对图像分割的影响织。与同类算法相比，该算法对含有噪声的脑部MRI图像具有较高的分割精度，可得到较好的图像分割结果。

针对已有基于相关向量机对锂离子电池进行在线寿命预测因考虑因素单一而导致预测精度不理想这一问题，提出了一种基于主元分析（PCA）的特征因素变量加权建构的方法。该方法首先将多种特征因素变量作为研究对象，找到其线性变换后的得分向量所构矩阵；分析其不同得分向量对原变量数据矩阵特征覆盖程度，进一步加权构建融合得到相应特征向量。将所得向量作为输入，经相关向量机建立预测模型并进行锂离子电池寿命在线预测，最终得到预测结果。采用国际公用电池数据作为研究对象，通过MATLAB软件验证了有多变量预测电池寿命的可行性，结果表明预测效果较好。

随钻测井技术相比传统测井能够获得更真实的地层数据信息，因而更适用于实际应用。但是，在随钻检测的过程中，需要迅速、精确地判断混合物中是否含有原油，即实现混合物的定性分析。激光拉曼光谱分析技术作为当前发展较为完整的分子光谱分析技术，被广泛应用到多种物质分析的领域中。针对原油钻井液混合物的特点，基于激光拉曼光谱分析技术，提出一种以偏最小二乘分析法为基础的定性分析算法，同时对已知获得的拉曼光谱进行平滑去噪、基线校正、归一化等预处理操作，并在此基础上完成以奇异值分解为主要方法的特征提取处理，进而实现对混合物定性分析的目的，并在一定的精度内完成定量计算。

针对现有基于马尔科夫随机场的图像分割算法容易出现过分割、分割结果不理想等问题，提出了一种基于马尔科夫随机场与区域合并的图像分割改进算法。该算法首先基于马尔科夫随机场与高斯混合模型理论的图像分割算法得到初始分割结果；然后利用各个区域间的相邻关系、颜色关系以及边界情况等信息，给出各个区域间的距离；最后按照区域间的距离与区域合并前后的颜色散度变化率对初始分割结果进行区域合并，输出最终的分割结果。使用伯克利标准图像库进行实验仿真，采用Dice系数和Jaccard系数作为评价指标。仿真结果表明，相比于现有基于MRF理论的算法，本文算法具有更好的分割效果。