基于小波神经网络的蒸汽发生器水位辨识与控制仿真

提出一种基于小波神经网络的控制方法,对蒸汽发生器水位进行控制仿真.该方法利用小波神经网络作为控制系统的辨识器和控制器来构成控制系统.小波神经网络辨识器能更准确逼近非线性对象,小波神经网络控制器能自适应产生最佳的控制规律.仿真结果表明,该方案具有响应快、超调量小、较强抑制干扰能力等良好性能.     

基于EMD的改进小波阈值降噪法在超声信号处理中的应用

针对超声检测回波信号中的大量噪声,分析了超声检测回波信号的特性,考虑经验模式分解（EMD）和小波哗噪的优点,在改进阈值函数基础上提出一种基于EMD的小波阈值降噪方法．该方法利用EMD对超声信号进行分解,对高频分量用改进小波阈值函数方法进行处理,再结合低频分量重构得到降噪信号．仿真实验结果表明,该方法降噪效果优于小波软、硬阂值降噪,进一步提高了重建信号的信噪比,降低了其均方根误差,是一种可行的超声信号降噪方法．     

单小批量武器装备保障的质量屋模型研究

摘要：针对单小批量武器装备保障的特殊需求,对传统的质量屋模型进行了改进,建立了基于装备保障需求与保障规则的质量屋模型,利用整数规划技术进行求解,使得单小批量武器的装备保障规则按照实际保障需求重新排列优先次序,并通过对某型火炮保障方案的筛选验证了模型的正确性．新的质量屋模型发展完善了质量屋的理论与方法,有助于提高单小批量武器的装备保障能力．     

两个积分中值定理内点性的新证明

积分第一中值定理和第二中值定理是定积分理论中两个十分重要的定理,近年来关于其内点性的讨论非常广泛。首先根据连续函数的介值定理,用一种新方法证明积分第一中值定理的内点性;然后提出一个实例,说明积分第二中值定理在通常条件下不具有内点性;最后利用定积分存在的充要条件和Abel变换的手段,证明积分第二中值定理在加上一个非常一般化的条件时具有内点性。     

基于小样本数据的作战计划生成方法

针对部队实兵对抗实验数据生成和采集的投入高、难度大的实际,提出基于小样本数据生成作战计划的方法：首先,采用偏最小二乘回归分析法建立作战因素与作战结果间的多元非线性模型;其次,采用改进的遗传算法,在MATLAB平台编程实现了对模型的整数规划求解,并通过实例验证算法的有效性;最后,利用作战因素的重要性排序分析作战计划的调整流程。     

直扩/跳频测控信号捕获算法研究

指出了将直扩/跳频用于航天测控在信号捕获时的特殊性,针对这些特殊问题提出了混合扩频测控的捕获方案,并对其中的2个方面进行了改进.采用基于凯泽窗PMF-FFT方法来实现对频谱幅值的扇形衰减进行改进,采用抛物线插值法对多普勒估计时产生的栅栏效应进行改进.理论分析和仿真结果表明,与原有算法相比较,在相同积分时间内,凯泽窗PMF-FFT方法比直接PMF-FFT能够有效降低FFT输出的峰值衰减,减小频谱泄漏;抛物线插值测频能够有效减少频谱估计误差,从而利于后继跟踪的快速建立.     

基于粒子群实验寻优算法的后勤装备维修器材仓库布局选址

针对我军后勤装备维修器材仓库分布点多面广、配送时效性不高、整体保障效益偏低等问题,建立了基于混合整数规划的仓库布局选址模型,设计了粒子群实验寻优算法进行求解。以SY战区为例,验证了模型和算法的有效性,得到了该战区的后勤装备;维修器材仓库布局方案,并与基本粒子群算法进行了对比分析。     

基于小波网络的非线性系统辨识研究

小波网络为非线性系统辨识研究提供了一种有效的方法,但目前用于小波网络学习的进化算法易陷入局部极小等缺陷.结合生物免疫系统的概念和理论,在非线性系统辨识中引入基于免疫算法的小波网络.该算法中抗体通过浓度相互作用的机制来促进或抑制抗体的生成,借此保持抗体的多样性,并产生了高亲和力的抗体对种群进行不断的更新,提高了算法的全局搜索能力和收敛速度.最后,把基于免疫算法的小波网络用于一个非线性系统辨识的标准实例中,仿真结果验证了该算法的有效性.     

参数化滤波器逼近问题的全局最优算法

基于Lipschitz下界估值和分枝定界技术,给出了一维参数化小波滤波器逼近问题的全局最优算法。由于充分利用了滤波器逼近问题的特点,本方法将原来的Lipschitz算法的线性收敛速率提高为二次收敛速率。