用坐标空间重正化群(PSRG)方法求解二维正方格子铁磁系统的临界指数

本文采用坐标空间重正化群方法(PSRG),对二维正方形点阵最近邻伊辛模型铁磁系统,求解了五个自旋组成块体的临界指数,在块体哈密顿量中保留到的量级。将本文结果与伊辛模型严格计算的理论值、各种临界指数的实验值、以及二维三角点阵三个自旋组成块体的临界指数计算值相比较,可以看到,本文的计算结果均比三角点阵三自旋组成块体的计算值有所改进。     

|μ(G)|=|π(G)|的有限群

本文讨论了一类有限群,当且仅当|μ(G)|=|π(G)|,我们称该群 G 为“*”群。我们得到了“*”群的一系列性质,并给出了在群 G 可解或超可解情形下“*”群的基本构造。     

M/G/1(RVT,P(j))排队系统的另一分析方法及其应用

M/G/1(RVT,P(j))表示服务员具有随机长度休息时间(RVT)的、且一休息时间结束时有 j 个顾客等待的概率为 P(j)的、修正的 M/G/1 排队系统。我们用嵌入 Markov 链的技术已详细地分析过这一排队系统,这里提供另一分析方法。最后,应用这个排队系统的分析结果,对时隙 ALOHA 卫星公用信道的分组碰撞概率计算公式作了推导。     

坦克火控系统机动目标的自适应滤波与自适应解命中问题

在非制导火控系统中,为实现目标信息的自适应滤波与自适应解命中问题,机动目标模型应能实时识别,并要适应工作周期的各种变化。本文提出了“参数辨识模型”,首次完全满足了上述要求。     

一种自组织神经网络及其应用

提出了一种适用于目标识别和故障诊断的自组织神经网络（ＳＮＮ）模型和一种基于模糊关联度的判别准则。ＳＮＮ学习速度快,能在不破坏原有“知识”的情况下,学习、记忆新知识,且具有对外部环境的自适应能力。新的判别准则充分考虑了网络输出矢量各分量的大小因素及其与各期望目标矢量的相关程度,使类别判决更加合理可靠。本模型被用于被动声纳目标分类,取得了较好的效果。     

武器控制系统的核心部件功能耦合部件

论述了功能耦合部件的功能、组成,及对部件各组合件工作电路的情况,详细分析了功能耦合部件的工作原理。阐明武器控制系统通过功能耦合部件与火控系统进行信息交换,从而实现了对武器的正确控制。     

高阶稠密矩阵的并行求逆与应用

采用基于列交换的Ｇａｕｓｓ－Ｊｏｒｄａｎ并行算法来解决空气动力学中超音速高阶面元法的稠密矩阵求逆问题,该方法采取了块循环数据分配方式,尤其对超立方体结构的并行机系统来说具有通讯优势。在４台ＳＧＩ工作站构成的２×２网格上进行的实验表明,对秩为１０００左右的矩阵可得到５７％～６４％的效率。     

攻击大目标子母弹射击概率的分析与估算

射击概率是子母弹武器效能分析的重要参数,本文以攻击大（线）目标子母弹为对象,提出一种计算命中概率的简便的近似法,计算结果表明该方法计算量小,计算精度工程上可接受;本文还引出了子母弹封锁概率的概念,并作了初步分析。本文结果对子母弹武器论证与设计使用将提供有益的参考。     

多层神经网络在跟踪式卡尔曼滤波器中的应用

本文将多层神经网络引入跟踪式卡尔曼滤波器,提高了估计的精确度。以前的跟踪式卡尔曼滤波器的估计精度与目标的运动状态有关,当目标的运动不能够用线性状态空间模型描述时,其估计精度将要下降。而多层网络的引入,改善了这一不足。多层神经网络经过训练以后,能够对卡尔曼滤波器的结果进行修正。仿真结果表明,多层神经网络的应用,使估计精度显著提高。     

多状态系统故障树质蕴含集的求取算法

本章首先给出多状态系统状态空间的立方体表示方法,然后建立相应的运算规则。在这些规则的基础上,提出多状态系统故障树质蕴含集的求取算法。通过实例分析,说明了这种方法的可行性。