用进化规划思想优化径向基函数神经网络结构的均衡器

针对训练径向基函数(RBF)神经网络均衡器的随机梯度算法(SG)中,神经网络的结构是指定的并且所用训练样本较长的问题,引入进化规划思想,用进化规划方法确定径向基函数神经网络的结构,用基于最小均方(LMS)误差准则的自适应算法调整神经元到输出端的连接权重.蒙特卡洛仿真表明,用这种方法确定的均衡器可以达到与SG算法相同的性能,而所用训练样本很少,网络结构不需要事先指定.     

一类相依回归系统参数的广义两步有偏估计

本文提出了一类相依回归系统参数的广义两步有偏估计,证明了当设计矩阵呈病态时,广义两步有偏估计的均方误差小于两步协方差改进估计的均方误差.     

均相法制备文石型碳酸钙晶须

在不加入任何结晶控制剂的条件下,采用CaCl2和Na2CO3的稀溶液并加的均相反应法制得了具有较好光滑性和长径比、分布均一的文石型碳酸钙晶须。其最佳工艺条件为:CaCl2与Na2CO3溶液浓度为0.025mol/L,滴加速度为1.20ml/min,滴管直径为3mm,搅拌速度为500r/min。     

驱油用部分水解聚丙烯酰胺微观性能评价方法研究

利用多角激光光散射法测定了部分水解聚丙烯酰胺(HPAM)的重均分子量、根均方旋转半径、第二维里系数等微观结构性能参数，发现了常规聚合物微观结构性能参数与粘均分子量的联系，同时比较了超高分子量抗盐聚合物与常规聚合物微观结构性能参数的差异，指出粘均分子量等指标表征聚合物性能的误差和局限性，建议在现有评价方法中补充微观结构性能参数，以准确衡量HPAM的综合性能，优选高效聚合物品种，进一步提高聚合物驱的技术经济效果。     

一种基于自适应模糊滤波的语音增强方法

在语音识别和语者识别中，通常需要先将输入的语音信号进行去噪处理，这样可使识别的正确率大大提高，通常采用基于LMS算法和RLS算法的自适应线性滤波器来进行去噪。提出了一种基于自适应模糊滤波器的语音增强方法，该模糊滤波器是一种非线性滤波器，它在语音信号的特征域空间采用参数映射的方式来滤除噪声，并能够进行自适应结构调整和参数更新。实验结果表明，采用自适应模糊滤波器来滤除噪声比线性滤波器具有更好的效果。     

基于幂均融合算子的模糊传感器数据融合

提出了一种新的融合模糊传感器数据的方法。首先把模糊传感器输出的隶属函数作为对模糊命题的支持程度，之后引入了一个相似性测度对各个传感器输出的相似性进行度量，定义了一个相对一致度系数表示各个传感器被其他传感器所支持的程度，最后基于幂均算子实现了模糊传感器的数据融合。与已有的方法相比，该方法综合考虑了各个传感器的输出信息，降低了融合过程中的信息损失。通过一个目标识别的算例验证了该方法的有效性。     

用于恒模数字信号的变步长归一化最小均方算法

为全面分析用于数字信号的最小均方（LMS）算法性能，提出了一种新的性能评估参数－误码率，为了提高LMS算法性能，提出了一种新的变步长归一化LMS自适应算法，该算法长在启动阶段主要由瞬时误差控制，以加速收敛，在收敛阶段主要由其历史值来决定，以获得低的误码率，而切换条件是基于短时均方误差值，与已有类似的变步长LMS算法相比，在几乎不增加算法复杂度的情况下，具有更快的跟踪速度，更低的比特误码率，特别是其控制参数在观测噪声强度发生变化时不需重新调整，计算机仿真效果支持了理论分析。     

基于马尔可夫随机场的曲面光顺算法

利用最小均方（LMS）线性预测方法检测曲面型值点，对误差较大的坏点采用预测值进行修正，从而有效地避免了坏点对曲面光顺效果的影响。基于马尔可夫随机场（MRF）的局部特性，采用二阶邻域内数据点的线性组合代替原型值点，选择适当的加权系数，依次对各型值点进行修改，即可在保证曲面精度的前提下实现曲面光顺。计算结果证明，此算法结构简单，运算速度快，修改能力强，对不同形式的参数曲面都可以取得良好的光顺效果。     

用Monte Carlo方法设计X射线均整器

在以电子直线加速器为X射线源的工业CT和辐射治疗中,需要较均匀的X射线剂量率空间分布。利用MonteCarlo方法,设计了6MeV和9MeV的X射线均整器。对9MeV的X射线均整器进行了实验。实验结果表明:在距靶1m处测得均整后0°处的剂量率约为均整前的74%,7.5°处的剂量率约为0°处的69%。满足Varian标准。该均整器在满足平坦度要求的同时提高X射线剂量利用率,不经过打磨便可得到较好的均整结果。     

空时MMSE算法与解相关多用户检测器相结合的研究

解相关多用户检测是目前CDMA移动通信系统中应用较为广泛的一项接收技术，它的抗远近效应是最佳，但是其误码性能并未达到最佳，提出了一种将空时MMSE算法与解相关多用户检测联合处理接收信号的方案，经计算机仿真可以看出，这种方案确实对系统的接收性能有一定的改善。