成败型产品一次抽样检验方案研究

首先推导出了同时能满足检验上限、检验下限、生产方风险、使用方风险要求的一次抽样检验方案设计公式，并用GB/T 5080.5-1985中的数据验证了公式的正确性。之后推论出了同一产品在不同试验方案的鉴定结果可能完全相反。最后建议，应在鉴定试验前尽可能知晓产品的可靠性水平，从而可有目的地选择或设计试验方案，以求产品高概率通过鉴定试验。     

右连左极函数积分的一个注记

在It积分框架下,给出了右连左极函数关于有界变差函数的积分定义,初步讨论了这种积分的一些有实际应用意义的基本性质.     

基于遭遇角决策的并行双模切换舵减摇控制

结合舵减摇控制中通用线性模型与模糊线性模型的优缺点,采用了一种根据遭遇角的不同自动切换控制器设计模型的并行双模切换舵减摇控制方案。为在线自动辨识遭遇角,提出基于横摇功率谱密度柱状图的神经网络辨识方法。仿真结果表明,该方法辨识精度较高,且比传统重心法节省了在线计算量与存储数据库所需的存储空间,简化了辨识流程。     

论软件缺陷

软件的缺陷是软件质量的重要因素之一,低缺陷密度的软件是高质量软件的必要条件。软件的缺陷是不可避免的,统计表明,经过PSP训练的软件工程师平均引入的缺陷密度为50个缺陷/kLOC。通过对软件缺陷概念及分类、产生缺陷的原因及如何避免产生缺陷、缺陷排除的分析和软件缺陷与软件故障率之间的关系的研究,探讨了如何研制低缺陷密度的软件。     

一种组合预测模型及预测值的模糊分级

基于多元线性回归模型及ＧＭ（１，ｎ）模型，给出了一种组合预测模型，进行了组合预测的精度分析及预测值的等级分类，并讨论了其在实际问题中的应用．     

从命名与社会生活的关系看开展命名学研究的重要性

人类社会生活交际时刻离不开命名 ,现代社会生活节奏的快速化与管理的严密化要求必须尽快产生正式命名。有些命名往往还成为政治、经济生活中某些矛盾的交织点或爆发点。     

军体课程密度与运动负荷初探

对军事体育课中运动负荷与课的密度进行研究,阐述了军事体育课合理运用课的密度与运动负荷的重要性,为进一步深化军事体育训练提供借鉴。     

基于可变模板的前视目标跟踪算法

基于图像序列分析的图像制导极大地提高了成像武器的跟踪精度。给出了一种基于可变模板技术和遗传退火算法的图像序列目标跟踪算法。根据目标的物理特征构造出可变模板,定义合适的能量函数,采用遗传退火算法进行优化搜索。实验结果表明,该算法能够精确检测并跟踪目标,具有很快的收敛性和较高的抗噪声性。     

多目标数据关联的神经网络方法

数据关联是多目标跟踪的关键问题。基于 Hopfield神经网络的 JPDA是解决这一关键问题的有效方法之一 ,但此方法的难点在于优化系数的整定。提出一种改进算法 ,用于解决优化系数在线自适应整定问题。首先重新构造了李雅普诺夫能量函数 ,接着引入变化的优化系数因子 ,并给出了优化系数求解的迭代公式 ;最后对已有和改进的算法进行了仿真研究。结果表明改进的方法和原有的方法相比 ,一方面具有在线整定优化系数的功能 ,另一方面可以获得和原有算法非常接近的估计误差。