Clifford分析中K超正则函数的Riemann边值问题

Clifford分析中的函数理论被广泛研究,得到的许多结果推广了经典复分析中解析函数的理论。文中研究了Clifford分析中K超正则函数的Riemann边值问题,得到它的一种表示式和Cauchy积分公式等一些性质,利用转化法和积分方程及不动点原理证明了它的一类Riemann边值问题O解的存在唯一性。     

导弹防御系统信息移交研究

拦截弹单纯依靠弹载红外传感器进行目标识别难度很大,将地基雷达的目标识别结果上传给拦截弹必将提高拦截性能并减轻红外识别负担,有利于降低弹载传感器的配置要求.提出了信息移交的概念,分析了国内外的研究现状,指出了需要解决的问题,然后建立了单目标、多目标和目标群信息移交模型,最后指出了需要进一步研究的问题.     

基于CLOUD-TFN-AHP-α的健康状态评估方法

针对复杂装备维修管理中仅以部件的技术状态确定系统状态的不足,构建基于CLOUD-TFN-AHP-α的系统级健康状态评估框架。在此基础上,首先研究基于系统健康度概念的健康状态等级量化描述方法;然后运用云模型评估子系统健康状态,借助TFN-AHP评估系统健康状态,最后采用惩罚函数修正评估结果。以期为获得合理、准确的复杂装备健康状态提供定量依据。     

相似分布特性准则下的高斯混合项聚类-合并算法

针对高斯混合模型估计非高斯系统时高斯混合项呈指数级增长问题，提出一种基于相似分布特性准则的聚类-合并方法。通过分析高斯混合项的分布特性，基于扩展积分均方误差代价函数搜索最优置信范围，并对混合项进行高斯聚类，进而获得具有不同分布特性的高斯簇。为防止高斯簇间对高斯子项的重复利用，引入局部最近邻思想对交叉高斯项进行重新分配。采用并行多元素合并方法对高斯簇中的混合项进行合并，在保证无偏性基础上减少下一时刻混合项数量。仿真结果表明，改进算法在保证跟踪精度的同时还可有效提高算法效率。     

完全非线性函数的原像分布特征

完全非线性函数在密码设计与分析中具有十分重要的作用.利用代数数论的方法,研究一般有限Abel群上完全非线性函数的原像分布特征,给出了一般有限Abel群上完全非线性函数存在的一个必要条件,证明了某些群上不存在完全非线性函数,得到了素数域上完全非线性函数的原像分布.     

一种传感器网络时空融合模型

针对多传感器间存在时空相关性和先验知识未知的情况,提出了一种基于核偏最小二乘最优加权的传感器网络时空融合模型。首先用核偏最小二乘法对每个传感器在不同时刻的测量值进行融合,然后将各个传感器同时刻的估计值进行空间最优融合,从而得到被测参量的最终融合估计。该模型还能排除那些取值远离样本点集合平均水平的奇异点。理论分析和融合实验表明,该模型能取得较高的融合精度,并能显著节省网络能量。     

早期碰摩转子径向运动信号的仿真分析

针对早期碰摩时转子振动特征与其他旋转机械常见故障(如不对中)特征相重复的问题,研究转子径向运动信号中蕴含的早期碰摩故障特征。建立了转子动力学模型并求解得到仿真转子振动信号,从中计算出转子径向运动信号(径向运动速度、径向运动加速度)并进行了分析。结果表明:发生早期碰摩时,径向运动速度、径向运动加速度信号会在碰摩点处发生瞬间剧烈波动,可用来指示碰摩部位;频谱中高频成分大大增加,大部分情况下高频代替转频成为主要成分。这些特征与正常状况有显著区别,可望用于早期碰摩故障的诊断。     

多面函数内插数学模型生成虚拟地形的可视化研究

通过对多面函数内插数学模型的分析和研究,利用搜索圆和搜索正方形两种数据点的搜索方法,运用C#语言和OpenGL动态连接库将采集的离散点生成DEM数据,实现了由二维平面上的等高线到三维虚拟地形的可视化,并对可视化效果进行比较和分析.由可视化结果表明此算法速度快且效果好.此研究成果对虚拟战场环境的生成有一定参考价值.     

基于RBF神经网络的功率测量非线性补偿

提出了基于径向基函数神经网络对功率测量值进行频率补偿和温度补偿的方法。通过实例说明了这一方法的应用。结果表明在对所测得的功率值进行校正时，神经网络补偿办法比传统的查表或多重查表法所占用的存储空间少、补偿的精度更高、所花费的时间较少，并且这种方法对由于其他因素所引起的测量结果非线性也同样有补偿作用。