小子样多失效模式系统可靠性竞争模型

为解决小子样多失效模式系统可靠性模型参数的估计问题,首先应用支持向量积建立小子样条件下各故障模式的规律模型,其次利用模型将各故障模式的故障数据由小子样扩充成大样本,再次采用常规的参数估算方法估算各故障模式的分布参数,最后建立多失效模式系统的可靠性竞争模型。利用所提方法,建立了小子样条件下具有两种失效模式的柴油机汽缸套可靠性竞争模型,计算结果与大样本条件下的故障预测数据吻合度较高,说明了方法的有效性。     

基于改进遗传粒子滤波与SME的多目标跟踪算法

针对基于对称量测方程的多目标跟踪,传统的滤波手段无法解决因对称变换带来的非高斯问题,提出一种新的遗传粒子滤波方法。新的滤波算法利用粒子的噪声含量与权值的负相关,改进了更新过程中权值计算所依赖的概率密度函数,避免了新量测噪声的求解。同时利用遗传算法的优势,保障了粒子的多样性,提高了粒子的使用效率,防止了滤波发散及局部最优。仿真结果表明,基于对称量测方程的多目标跟踪中,改进的遗传粒子滤波算法较扩展卡尔曼滤波算法、不敏卡尔曼滤波算法和联合概率数据关联滤波算法跟踪效果更好。     

空中多飞行器飞行轨迹优化数值仿真

针对空中多飞行器在复杂环境中飞行轨迹的多目标最优问题，分析了多飞行器飞行过程中各种可视和不可视约束条件。基于在回避威胁区前提下燃料消耗最少、飞行时间最短的综合性能指标，采用“多方法组合”思路，提出了改进动态规划法和多点边值法组合算法，并进行了仿真验证，大量C＋＋数值飞行仿真结果表明该算法能够在考虑外界复杂环境和飞行器各种约束条件下快速规划出空中多飞行器的最优飞行轨迹，该组合算法具有一定的实用性和创新性。     

临近空间高超声速目标跟踪方法研究?

临近空间高超声速目标跟踪技术研究在空天防御系统中具有重要军事意义和理论价值。本文综述了临近空间高超声速目标跟踪中的目标运动建模、目标跟踪算法等研究内容的研究进展，并对其存在的问题进行了深入分析。针对这类目标跟踪存在的问题，结合临近空间高超声速目标探测跟踪需求，指出了临近空间高超声速目标跟踪技术的研究思路，为相关研究提供了参考。     

以多元智能理论为指导的大学英语教学模式探析

由美国发展心理学家、哈佛大学研究生院心理学教授霍华德·加德纳于1983年提出的多元智能理论，对外语教学的革新提供了新的视角。该理论与外语学科关系密切，其内涵比任何一种教学法都更加丰富。发展学生的多元智能，已经成为21世纪外语教学的一种趋势。多元智能理论指导下的大学英语教学模式，对发展现代大学英语教学具有现实意义。     

虚拟现实系统的建模方法

采用先进的建模方法 ,开发组织和管理复杂的虚拟环境 ,不仅能够提高开发效率 ,甚至关系到项目开发的成败。研究了面向对象和面向智能体两种虚拟现实 (VR)系统设计的基本方法。     

DSP实现低信噪比条件下点目标检测与跟踪

针对嵌入式实时图像处理系统中 ,复杂背景低信噪比条件下红外运动点目标检测及跟踪所采用的处理算法 ,包括基于空域低通滤波的多图像平均法和自适应阈值分割法以及基于目标运动时空连续性目标运动轨迹拟合及目标运动轨迹参数预测算法 ,进行基于二维数组组合方式存储结构的算法复杂度估计 ,并将上述算法在TI公司的TMS32 0C6 2 0 1EVM板上进行实时性能评测 ,说明上述算法在基于具有软件流水性能的TMS32 0C6x系列DSP嵌入式实时图像处理系统中实现的可行性。