基于UPF的WNN学习算法及其应用

为改善小波网络(WNN)的非线性建模能力,提出一种基于改进无迹粒子滤波(UPF)的WNN学习算法。算法先引入最小偏度策略减少无迹变换(UT)的Sigma采样个数,改进无迹Kalman滤波(UKF);再用改进UKF算法选取粒子滤波的重要性密度函数,构成新型UPF;最后,将SUPF作为WNN的学习算法进行训练和测试。实验表明,基于新采样策略UPF与基本UPF的WNN模型精度总体接近,但速度更快,效率更高,某型军用飞机气动力建模也验证了算法的有效性与可行性。     

具有离散时滞与分时时滞的非自治系统的渐近稳定性

研究了一类具有离散时滞与分布时滞的非自治线性系统的渐近稳定性问题,利用Lyaplunov函数方法和线性矩阵不等式（LMI）,得到了系统渐近稳定性的一些充分条件,这些条件能够利用线性矩阵不等式（LMIs）表示,且表达式中含有具有时变时滞与分布时滞项,这样,具有时变时滞与分布时滞的非自治线性系统的稳定性就能够通过Matlab的LIM工具箱进行验证。     

模糊神经网络集成在液压故障诊断中的应用

阐述了神经网络集成的基本概念及其在液压故障诊断中应用时的个体网络生成方法和结论结合方法.根据液压系统的工作特点,采用Gauss随机函数作为个体网络的训练样本的随机采集函数,使个体神经网络的输出集中于各工作阶段的主要故障,并保持了个体网络之间的差异性,增强了网络集成的泛化能力.     

Clifford分析中K超正则函数的Riemann边值问题

Clifford分析中的函数理论被广泛研究,得到的许多结果推广了经典复分析中解析函数的理论。文中研究了Clifford分析中K超正则函数的Riemann边值问题,得到它的一种表示式和Cauchy积分公式等一些性质,利用转化法和积分方程及不动点原理证明了它的一类Riemann边值问题O解的存在唯一性。     

飞机电传操纵系统控制律的神经网络实现

现代多功能战机多用电传操纵系统替代传统的机械杆系,但由于飞机的多变量、强耦合和不稳定等强非线性特点,使得其电传控制律的工程实现相当复杂.为此,对电传操纵系统控制律的神经网络实现方法进行了研究.通过利用径向基函数(RBF)网络良好的非线性跟踪性能,探讨了用RBF网络实现电传控制律的一般方法,并以某型飞机电传操纵系统纵向通道为例,对该方法进行了验证.     

多面函数内插数学模型生成虚拟地形的可视化研究

通过对多面函数内插数学模型的分析和研究,利用搜索圆和搜索正方形两种数据点的搜索方法,运用C#语言和OpenGL动态连接库将采集的离散点生成DEM数据,实现了由二维平面上的等高线到三维虚拟地形的可视化,并对可视化效果进行比较和分析.由可视化结果表明此算法速度快且效果好.此研究成果对虚拟战场环境的生成有一定参考价值.     

基于Copula方法的含交易方违约的信用违约互换定价

本文讨论了含交易方违约的信用违约互换定价问题,应用无套利原理得到了模型的价格,文章采用蒙特卡洛方法对模型进行了数值模拟,讨论了模型的价格与合约期限以及公司违约相关系数的关系。     

准随机跳频互补P4码雷达信号研究

以提高高频雷达分辨力和抗干扰能力为目的,利用准随机跳频原理与互补P4码设计出脉内互补P4码调相脉间准随机跳频雷达信号,给出了该信号的参数设计原则、模糊相关特性及距离速度信息提取方法.仿真结果证明,该信号与传统高频雷达信号相比,具有多普勒容限更大、分辨力更高、抗干扰能力更强的优点.     

Bernoulli抵消策略的负顾客的M/G/1排队系统

负顾客的排队模型是排队论近年来的新兴分支。文中引入了带有B ernou lli抵消策略的负顾客的M/G/1排队模型,即到达的负顾客以概率p抵消队首正在接受服务的正顾客,以1-p的概率抵消队尾的正顾客,利用补充变量法,状态转移法和L变换,最后得到系统稳态队长的概率母函数。     

一种α稳定分布噪声下的跳频参数盲估计方法

针对目前以高斯白噪声为模型的大部分跳频参数估计方法在α稳定分布噪声背景下,性能急剧下降的缺点,对跳频信号进行两次窗函数长短不同的分数低阶STFT,从而得到两组时频数据,,将两组时频数据点乘,得到新的时频表示,基于时频分析的跳频参数估计方法,实现跳频参数的估计。仿真实验表明,提出的方法有效抑制了α噪声,在α=0.8,GSNR≥1 d B;α=1.5,GSNR≥0 d B时,可以实现跳频周期的准确估计。在α=1.5,GSNR=3 d B时,该算法跳变时刻估计值最大相对误差比STFT低3%、比分数低阶STFT低1.6%,跳变频率估计值更加精确。