被动定位跟踪中的非线性滤波技术

针对被动定位跟踪中状态空间模型非线性程度较高所引发的滤波精度偏低的问题,分析和总结了已有的包括推广卡尔曼滤波(EKF)、修正增益的推广卡曼滤波(MGEKF)、二阶滤波、自适应推广卡尔曼滤波(AEKF)等各种次优递推滤波算法的特点。在此基础上重点论述了一种基于贝叶斯原理的序贯蒙特卡罗粒子滤波技术,该方法通过粒子的加权和表征后验概率密度,获得状态估值,在处理非线性非高斯系统的状态估计问题时精度逼近最优,鲁棒性更好。     

故障诊断专家系统知识获取的变精度粗集方法

针对故障诊断专家系统知识获取的问题，利用变精度粗集(VPRS)理论模型进行知识简化，并采用正则条件熵和互信息熵对故障特征的选择进行评价，实现最简诊断知识的提取，以建立专家系统知识库。对滚动轴承故障诊断的实验表明，该方法有效地弥补了传统故障诊断专家系统知识获取的不足，可正确地实现故障诊断功能，在实际系统的故障诊断中具有应用价值。     

双向Elman神经网络在卫星电池阵功率预测中的应用研究

针对神经网络预测电池阵功率存在的模型阶数难以确定及预测精度低下的问题，提出一种基于改进的Elman神经网络的双向预测模型。该模型利用关联层动态神经元的反馈连接，将未来预测网络和过去预测网络的信息进行融合。使网络对时间序列特征信息的记忆得到加强，从而提高预测精度。用该文提出的双向预测模型对电池阵功率进行预测，输入层仅需一个节点，不需事先对模型进行定阶。仿真预测表明，预测精度比单向模型明显提高，且网络具有较好的泛化能力。     

APON系统误码分布模型及其对下行数据信元定界的影响分析

该文阐述了APON(基于异步传输模式的无源光网络)系统下行数据结构以及信元定界算法，建立了APON系统误码分布模型，并且根据该模型分析了误码对于APON系统下行数据信元定界的影响，最终得出APON系统误码对于信元定界的影响很小、系统具有较高稳定性的结论.     

基于虚拟现实技术的室内装潢模型的研究

随着虚拟现实和Java技术的迅速发展,它们之间的结合使得交互性的实现变得更加容易,将这些技术应用到室内装潢中就可以与客户进行交互设计从而解决了客户对室内装潢的要求的多样性这个难题。研究并实现了基于虚拟现实和Java技术相结合的室内装潢模型。     

ERwin在智能考试系统中的应用

介绍了ERwin的特点，以一个具体的实例应用阐述了如何使用ERwin在数据库设计阶段建立逻辑模型和物理模型，并用物理模型在数据库服务器上产生模型实例等技术问题，并给出了使用ERwin建立的智能考试系统的逻辑模型和物理模型．对于想高效、快速建立实体一关系(DR)模型的数据库应用程序的开发者来说，有一定的参考价值和借鉴意义．     

用L—S藕合的蒙特—卡罗模型模拟复杂光谱

阐述了L—S耦合情况下的Monte—Carlo理论模型．在局域热动平衡条件下，用Monte—Carlo模型模拟Hf等离子体复杂光谱的部分光谱：类钇铪的光谱，其主要方法是：由统计方法计算出类钇铪等离子体的4d^3—d^26p束缚束缚跃迁的跃迁阵的谱线数目，从高斯分布中随机确定每条谱线的能量。再根据L—S耦合时能量与强度的关系来确定每条谱线的强度，从而模拟未分辨跃迁阵Hf^33 4d^3—d^26p的光谱线。     

淄河上游河段水质现状与水环境容量

对淄河上游河段近几年的水质变化趋势进行分析，选用适合于淄河水环境特征的水质模型计算河段水环境容量，计算结果表明研究河段现状排污量超过环境容量，水域不能满足水质功能的要求．     

时空数据模型研究原则与表达方法的探讨

时空数据模型的三个基本要素是空间位置、属性和时间．确定研究尺度范围内地理信息基元，合理表达时空关系和模型的层次体系是时空数据模型研究的基本原则．时空数据模型的表达方法主要有序列快照模型、基图修正模型、时空复合立方体模型、基于特征的时空数据模型和图谱数据模型．目前条件下，时空数据模型研究的重要意义在于，扩展传统地理信息系统的功能，实现时态地理信息系统(TGIS)的时序分析与规律预测．     

模型参考控制在两级驱动伺服系统中的应用

基于计算机硬盘的两级驱动伺服系统，采用模型参考控制改善VCM伺服环的输出，并将其回馈给MA伺服环作为输入，利用MA高频宽、响应快等优点，调节VCM输出及位置误差信号，获得较为理想的复合输出结果。实验仿真结果验证了本文控制算法的有效性。