基于极大熵微粒群混合算法的非线性方程组求解

针对非线性方程组,给出了一个新的算法.该算法首先把非线性方程组转化为一个不可微优化问题,然后用一个称之为凝聚函数的光滑函数直接代替不可微的极大值函数,从而可把非线性方程组的求解转化为无约束优化问题,再利用微粒群算法对其进行求解.利用4个测试函数对其进行测试并与其他算法进行比较.计算结果表明,提出的算法在求解的准确性和有效性方面均优于其它算法.     

基于最大后验概率候选集更换法的多故障诊断策略研究

给出了一种基于最大后验概率候选集更换法的多故障诊断策略,并深入阐述了基于最大后验概率候选集更换法的形式化描述,分析了对单故障诊断和多故障诊断的计算模型,提出了基本的故障诊断算法——改进二进制粒子群算法,并对抽象实例进行验证,结果表明,采用改进BPSO算法能有效地求解基于最大后验概率候选集更换法的多故障诊断问题。     

能力型防空群指控系统概念模型及效能评估

为提高能力型防空群整体作战能力,应用系统论方法分析了能力型防空群指控系统的构成要素及运行模式,提出了指控系统信息结构力的概念,建立了能力型防空群指控系统概念模型。在此基础上,提出了能力型防空群指控系统效能评估指标体系,运用网络复杂性理论、图论、集合论及信息论方法建立了能力型防空群指控系统的物理性能及信息结构力计算模型,给出了指控系统效能综合评估函数,可为防空指控系统构建提供参考。     

基于“当前”统计模型的衰减因子自适应跟踪算法

针对机动目标跟踪问题,叙述了加速度方差自适应的"当前"统计模型.提出了一种具有自适应衰减因子的滤波算法,并对该算法进行了较为深入的理论分析.这种衰减记忆滤波具有集机动检测与参数自调整于一体的能力,最后Monte-Carlo仿真结果表明,这种自适应算法较原算法有较大的改进.     

基于免疫粒子群算法的自抗扰飞行控制器设计

提出了一种基于免疫粒子群优化算法的自抗扰大包线飞行控制器设计方法.针对传统的增益调参设计方法存在的工作量巨大与设计效率低的问题,利用自抗扰控制器进行大包线飞行控制器设计,并推导了适用于该方法的飞机非线性方程.由于自抗扰控制能够动态补偿对象模型的内扰和外扰,因此在很大的飞行区域内仅需一套控制器便可,从而避免了烦琐复杂的增益调参设计过程,并用免疫粒子群优化算法对自抗扰控制器参数进行了优化研究.仿真结果表明,所设计的自抗扰控制器具有优良的控制性能,并且控制器参数在较大的包线范围内不需要改变,从而简化了大包线飞行控制器设计.     

伪距定位中的GDOP最小值

讨论了一文计算伪距定位中GDOP最小值时数学上的缺陷和不严格性,指出文献在计算GDOP最小值时没有考虑到对应于钟差的特征值在值域上有限制,从而推导出的最小值不可能得到.对多站布阵时GDOP最小值进行了重新推导,给出不同站点数目时GDOP最小值的通式,并给出GDOP达到最小值时的布阵分布.     

变结构多模型估计第Ⅳ部分——模型群切换算法的设计和评估

在第Ⅲ部分提出了一种称为模型群切换算法(MGS)的变结构多模型(VSMM)估计器它是第一种通用的、可应于一大类具有混合(连续或离散)不确定性问题的VSMM估计器.在这种算法中,模型集合通过在一定数目预先确定的模型群之间的切换来实现自适应.它比固定结构MM(FSMM)估计器,包括交互多模型估计器(IMM)具有更大的潜力获得更高的费效比.本文研究了算法应用中的一些比较重要的问题,包括模型群自适应逻辑和模型群的设计.研究的结果通过一个机动目标跟踪问题的详细设计例子进行了演示.这个跟踪问题使用一个时变模型集合,每个模型由目标的加速度期望值表征.仿真结果用来证实在仔细设计和非常随机和确定的情况下,MGS算法同使用所有模型的固定结构IMM(FSIMM)估计的性能(基于更合理和完全的度量,而不是仅使用通常的rms误差)和计算复杂程度的比较.     

变结构多模型估计第Ⅲ部分——模型群切换算法

本文提出了一种称为模型群切换算法(MGS)的通用的变结构多模型(VSMM)估计器.它假设整个模型集合可以用一定数目的模型群来覆盖,每个模型群代表相互间紧密联系的一族系统行为方式或结构,在任何给定时刻,由一个硬决策来决定具体运行的模型群.它是第一种可普遍应用于一大类具有混合(连续或离散)不确定性问题的VSMM估计器.同时,它很容易实现.通过一个简单的失效检测和识别的例子显示当具有与固定结构的交互多模型(FSIMM)估计器相同的性能时,MGS算法可以从本质上减少计算量.     

化学毒剂相关化合物的电喷雾及大气压化学电离质谱研究

采用电喷雾质谱（ESI－MS）技术对化学毒剂相关化合物的测定进行了优化。初步将大气压化学电离质谱（APCI－MS）用于测定化学毒剂相关化合物。     

指数型数据环境因子工程计算方法

在可靠性工程实践中,对于技术状态处于稳定期的产品,环境因子是对不同试验条件下的可靠性数据进行综合利用的重要参数。由于环境因子理论计算方法在工程应用中存在着很多问题,缺乏工程实用性,因而在可靠性工程中如何确定环境因子一直是个争议较多的问题。主要探讨了指数型数据环境因子的工程确定方法,在理论计算公式的基础上对可靠性试验数据进行了工程上的处理,由此获得的环境因子具备较强的工程实用性。