在线估计表面粗糙度的神经网络多传感器融合方法

针对机床智能加工对加工状况监测的要求,文中提出一种在线估计表面粗糙的神经网络多传感器融合方法,用该方法可获得表面粗糙度的较好估计。文中论述了该方法的特征提取,维数压缩和归一化等预处理方法,神经网络的构造及训练等内容。仿真表明,该方法是可行和有效的。     

基于神经网络的特征结构提取

本文在详细讨论特征结构提取问题的能量函数表示的基础上,通过对该能量函数表示的适当变换和整理,高阶关联非线性连续时间神经网络被引入到特征结构的提取问题中。这种方法直观、明了,它将所要提取的特征结构与网络稳定时的输出直接对应起来,可对特征结构进行自适应跟踪、估计,这为特征结构的提取提出了一个新的方法。     

基于 Mellin 变换的利用双谱估计进行空中雷达目标识别

作者根据空中雷达目标快速机动的特点,提出了一种利用Ｍｅｌｌｉｎ变换及双谱估计提取目标特征量,应用最近邻（ＮＮ）法则进行综合判决的目标识别方法,并给出了计算机仿真实验结果。结果表明,该方法具有良好的抗噪声能力和较高的识别率。     

专家系统与测试技术相结合的诊断维护系统

本文介绍的诊断维护系统ＩＴＭＤＭＳ将专家系统技术与传统的测试知识相结合。该系统包括两类知识：浅层知识和深层知识,知识用一阶谓词表示。推理过程分三步完成：（１）浅层推理;（２）深层推理;（３）浅层推理。知识维护手段使系统的知识在使用中不断完善。该系统的框架可适用于任意复杂的数字系统的诊断维护。     

基于自组织神经网络的雷达信号分选

本文介绍了一种基于自组织神经网络的雷达信号分选系统,概率神经网络通过计算输入信号矢量的联合概率密度实现贝叶斯分选,它与传统的信号分选算法相比在分选精度和资源利用率上有显著的提高。这种并行的神经网络计算结构也很适合于ＶＬＳＩ实现。本文还介绍了此系统在复杂雷达信号环境下的仿真分选试验。     

10.6μm 双路 NH2D 斯塔克盒稳频CO2 激光拍频系统研究

在无恒温设备,无特殊防震措施,激光器采用泵浦循环水冷却,稳频环路采用常温热释电探测器的条件下,我们成功地建立了１０．６μｍ双路ＮＨ_２Ｄ斯塔克盒稳频ＣＯ_２激光拍频系统。文中重点对稳频系统的频率稳定性的拍频测试进行实验研究,并对关键技术进行了讨论。用拍频法及阿仑方差评价的频率稳定性是：取样时间为１０_ｓ、１ｓ的频率稳定性优于４×１０~（－１０）;取样时间为１００ｍｓ、１０ｍｓ、１ｍｓ的频率稳定性优于１．７×１０~（－９）。     

参数曲线几何连接的几个定理

导出了对参数曲线几何连接简单、实用的几个定理。     

分段线性凸费用网络流的两个算法

本文讨论了分段线性凸费用网络流问题,推广了线性费用网络流中的负回路方法和最小费用路方法,从而得到了求分段线性凸费用网络的最小费用流的两个算法。     

GF(q)上多元多项式与钟控序列

本文讨论了有限域GF(q)(q=p~α,p≥2为素数,α≥1为正整数)上多元多项式与钟控序列的周期和线性复杂度的关系。当前馈函数g(x_1,x_2,…,x_n)∈GF(q)[x_1,x_2,…x_n]为一次多项式时,我们给出了钟控序列到达最大周期与线性复杂度的充要条件。     

Cyclic scheduling in robotic flowshops with bounded work‐in‐process levels

This study addresses cyclic scheduling in robotic flowshops with bounded work‐in‐process (WIP) levels. The objective is to minimize the cycle time or, equivalently, to maximize the throughput, under the condition that the WIP level is bounded from above by a given integer number. We present several strongly polynomial algorithms for the 2‐cyclic robotic flowshop scheduling problems for various WIP levels. © 2010 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 58: 1–16, 2011