决策树知识表示的多故障源搜索算法研究

在深入研究产生式规则知识表示的基础上,运用决策树知识表示方法,完成故障诊断专家系统的知识库设计,对传统的单故障源决策树搜索算法进行了改进,解决了相同故障现象的多故障源连续搜索和定位问题,提高了推理机单次故障诊断的定位率和搜索效率,缩短了故障诊断专家系统的诊断时间。     

改进粒子群算法在导弹火力分配中的应用

粒子群优化算法是一种新兴的优化技术,思想来源于人工生命和演化计算理论.由于该算法简单易实现,可调参数少,目前已得到广泛研究和应用.在建立导弹武器火力分配数学模型的基础上,运用改进粒子群算法对模型进行了最优化求解,实例的计算结果表明该优化算法对于模型的求解具有较好的收敛性.     

遗传算法在目标跟踪中的传感器分配算法

传感器在进行目标跟踪时,常规算法主要通过线性规划建立传感器与目标之间的分配方法.但是在对多目标和多传感器的战场环境中,这些方法有一定局限性.研究了基于遗传算法的传感器分配方法,通过构造符合传感器分配这一特殊问题的染色体,从而形成初始种群,然后利用遗传算法模拟生物遗传迭代和自然选择的遗传机理,通过多次选择最终收敛于问题的一个满意解.仿真显示,在大数据运算的环境中,该算法有更高的可行性和有效性.     

ISDT算法的数据压缩处理及其性能分析

过程数据的实时压缩和趋势提取可以显著提高过程控制系统的整体性能.传统的SDT数据压缩算法不能很好地适应现今过程控制的要求,无法获得满意的压缩结果.针对SDT算法的弊端,提出了一种改进的SDT数据压缩算法,并进行了两种算法的性能对比.对合成数据仿真计算的分析结果表明,基于ISDT算法的过程数据压缩性能有大幅度的提高,更好地满足了现今过程控制中实时数据处理和趋势分析的要求.     

高动态GPS抗干扰算法仿真研究

对于高动态条件下GPS(global positioning system)接收机的抗干扰问题,研究等距线阵接收信号模型和基于协方差矩阵扩张的基本原理,并仿真分析了2种基于协方差矩阵扩张的经典抗干扰算法：Mailloux算法和Zatman算法在高动态环境下的作用效果。经过Matlab仿真,结果表明,相比与常规方法,Mailloux方法和Zatman方法在阵元是等距线阵时,都能有效地加宽从干扰方向上形成的零陷,能够提高在高动态环境下的抗干扰效果,使接收机能够捕获卫星信号。     

一种通用有效的神经网络映射算法

首先分析了神经网络映射的本质,神经网络拓扑结构和神经计算过程,在充分考虑负载均衡与通讯开销的基础上,引入了时间步的思想,提出了一种通用有效的神经网络映射算法,最后给出的对多种拓扑结构的神经网络的测试结果证明了该算法的通用性和有效性。     

正则化方法在非线性分析中的应用

本文用正则化方法给出了麦夸脱方法的一个误差估计式.     

基于小波变换的心电图信号中QRS综合波检测算法

在心电图（ECG）数据分析中,其QRS综合波检测是关键。本文应用小波变换,首先对ECG信号进行数字滤波,提高信噪比,然后再通过自学习过程确定多个判据来实现QRS综合波的精确检测。经GKD－405A多导智能分析仪实测数据检测,QRS综合波正确检测率达98％以上。     

基于神经网络的超精密机床伺服进给非线性模型辨识

以双轴Ｔ型结构的超精密金刚石车床的伺服进给系统为研究对象,采用自构造神经网络技术,建立了系统的非线性动态数学模型,为系统非线性控制与补偿提供参考模型     

两种轰炸弹道快速积分算法的比较

利用数学仿真,测试了两种轰炸弹道快速积分方法：中国湖算法和极坐标算法,后者是西北工业大学（ＮＰＵ）开发的。对某型航弹的弹道诸元解算的结果表明,无论是精度还是实时计算量,后者都优于前者甚多。