自组织:一种新的政务公开研究范式

“耗散结构”、“协同学”等非平衡态自组织理论可以用来解释政务公开的开放、协同、自适应的必要性。认为,开放性是政务公开实施的前提条件,协同性是政务公开运行的内在机制,自适应则是政务公开追求的能力目标。     

一种改进的"当前"统计模型及其自适应滤波算法

简要讨论了“当前”统计模型的机动目标建模与自适应跟踪的机理，针对“当前”统计模型中的加速度“当前”均值在采样周期内被假设为常数的不尽合理性，将假设条件放宽为：加速度“当前”均值在采样周期内连续可导，由此提出一种改进的“当前”统计模型及其自适应滤波算法。Monte Carlo仿真结果表明了新算法的有效性和优越性。     

空时自适应处理的直接数据域方法

在非均匀环境下，由于辅助数据不能准确反映待测距离门的统计特性，传统的空时自适应方法将不能有效地抑制干扰。介绍了机载雷达在非均匀杂波环境下的基于直接数据域的空时自适应信号处理方法。这是一种确定性的最小二乘自适应信号处理方法，通过“快拍-快拍”数据来确定零化干扰的自适应权值。这种方法不需要通过邻近距离门的辅助数据来估计样本协方差矩阵，避免了矩阵求逆运算，可实时运行。仿真结果表明，这种方法可以在非均匀杂波环境下有效地抑制干扰。     

团队复杂系统分析

团队的成功依赖于成员间紧密联系的方式和相互作用的程度。其运作是复杂系统不断自适应的过程，而整体涌现现象也普遍存在于团队系统中。为此，建立“团队输入、输出厦其过程模型”和“要素作用的内部模型”来考察团队复杂系统的特点与过程，分析其不同表现和相应的影响因素；最后对团队的不同类型进行讨论。     

机载雷达二维自适应处理的空时结构方法比较

在机载雷达时空二维信号处理中，通常有三种处理结构：空时级联、时空级联和空时联合域结构。尽管联合域最优处理在实际中不大可能应用，但它有极为重要的理论价值，人们已将其有用概念和方法应用于空时级联或时空级联结构中，这时“级联”一词的含意已不再是“空、时频率响应之积”，因而它们的性能将大大提高。本文对比分析了空时结构中几种自适应算法的性能，并讨论了其实际应用的可能性。     

政务督查组及督查对象的属性特征与督查效果的关系——基于Logistic回归分析的A省政务督查实证研究

政务督查是推动党中央、国务院决策部署贯彻落实的重要手段，是我国推进国家治理体系和治理能力现代化的重要工作，对政务督查影响要素及其影响关系开展研究，意义重大。基于A省2018年政务督查数据，在督查组和督查对象的属性特征分析基础上，构建多项Logistic回归模型，开展不同属性对发现各类督查问题的影响研究和实证分析。研究发现：(1)督查组的人数、高职级成员占比，人均年收入等，对于发现维稳类和扶贫类问题有显著的正向影响；(2)督查对象高学历干部占比、驻村干部来源单位数等，对发现维稳类问题均有显著的正向影响；(3)督查组的盛年成员占比、从事纪检监察工作年限，督查对象的党员干部占比、被地市级督查次数等，对发现扶贫问题有显著的负向影响。本研究为我国政务督查工作实践提供了一定的理论和经验支持，尤其为督查组人员的合理配置、督查组与督查对象的有效匹配提供了实践依据，对提高政府决策准确率、加强决策能力具有重要意义。     

船舶运动航向自适应非线性控制的仿真研究

针对参数未知的船舶航向非线性控制系统数学模型，考虑船舶操舵伺服机构特性的情况下，船舶航向控制问题成一个虚拟控制系数未知的非匹配不确定非线性控制问题。引入Nussbaurrl函数，并采用逆推(backstepping）技术，成功地解决了上述困难，设计了船舶航向自适应非线性控制器；借助Lyapunov函数证明了所设计控制器使最终的闭环非匹配不确定船舶运动非线性系统中的所有信号有界，系统的实际航向自适应地保持设定航向。以大连海事大学“育龙”轮为例进行仿真研究，结果证明所设计的控制器是有效的。     

信用量消息流多路复用排队的性能评价与仿真

研究经过信用量漏桶流量整形器(Credit\Bucket Traffic Shaper）整形后的独立消息流多路复用排队，给出了计算排队延迟的保证概率的分析与仿真方法。由于排队延迟超过闽值是小概率事件，理论计算中应用了大偏离原理（Large Deviation Principle)，仿真中采用重要性抽样(Importance Sampling)技术。重要性抽样的关键是对原始分布进行合理地“扭曲”，仿真中采用自适应学习的方法估计“扭曲”分布，克服了无法得到它们的解析表达式的困难。     

基于"当前"统计模型的模糊自适应跟踪算法

“当前”统计模型需要预先设定目标最大机动加速度，不能很好的适应各种机动情况。采用模糊推理的方法根据测量新息和新息变化率实时调整目标最大机动加速度，自适应各种机动情况。此外，针对多数传感器测量方程的非线性，采用性能较好的Unscented Kalman Filter代替常用的扩展卡尔曼滤波。仿真结果表明，该算法在跟踪精度和收敛速度都优于传统的基于“当前”统计模型的跟踪算法。     

具有时变扰动不确定系统的对偶自适应控制

对一类具有参数不确定性以及时变外部输入扰动的线性系统的控制方法进行了研究 :(1)提出了一种系统参数和扰动的联合辨识实时辨识方法 ,即在不需预先知道扰动模型的情况下 ,同时估计被控对象参数与外部输入扰动 ,并根据辨识结果对输入扰动进行实时补偿 ;(2 )设计了一对偶自适应控制器 ,该控制器具有控制与学习的双重作用 ,能够克服系统参数不确定性影响 ,且防止了传统自适应系统可能有的“关断” ,“终止”和“猝发”等不良现象 ,从而增强了自适应控制系统的鲁棒性。最后通过仿真例子验证了算法的有效性。     

多目标回波参量估计中的自适应分解方法

利用基于“Matching Pursuit”算法的自适应信号分解方法，探讨了主动声纳信号处理中多目标回波的检测及参数估计问题。该方法既可实现目标参数估计，又可获取更多的目标特征信息，既能充分发挥宽带信号的优势，又有利于解决多途效应问题，因而具有明显的优越性，是一种比较好的信号分析方法。仿真实验验证了其有效性。     

一种改进的自适应遗传算法

提出的自适应遗传算法采用群体的最大适应度fitmax、最小适应度fitmin、适应度平均值fitave 这 3个变量来衡量群体适应度的集中程度 ,然后根据适应度集中程度 ,自适应地变化整个群体的交叉概率pc 和变异概率pm ,改进了M .Sriniras提出的自适应遗传算法。采取最优保存策略来保证最优个体不被大的pc和pm 破坏掉。并用无放回余数随机选择算子 (RSSR选择算子 )对基本选择算子进行了改进 ,选择误差比较小。将自适应遗传算法用于图像分割的试验结果表明 ,与基本遗传算法相比 ,由于该算法综合考虑了“快速收敛”和“全局最优”这两个要求 ,因此它不仅能得到较好的分割质量 ,而且基本保持了遗传算法的运算速度 ,利于硬件实现     

基于FM广播照射源的无源雷达直达波干扰抑制

利用FM广播照射源的双基地雷达具有良好的“四抗”性能。对该体制雷达的特点：存在直达波干扰问题进行了分析；提出了空-时-频域的综合解决方案：即在空域内使用天线自适应干扰置零，在时域内通过通道均衡和自适应干扰对消以及在频域内进行长时间相干积累等技术；最后给出了基于FM广播照射源的一个实验系统，利用该实验系统采集的数据进行仿真，仿真结果验证了该方法的有效性。     

一种自适应CMAC神经网络控制器的设计与仿真

为了消除常规前馈型CMAC神经网络控制器的过学习和振荡现象，基于常规CMAC的基础上，提出了一种自适应CMAC神经网络的控制器结构。该控制器以系统动态误差和给定信号量作为CMAC的激励信号，并与自适应神经网络控制器相并联构成系统的复合控制。仿真实例表明，提出的自适应CMAC神经网络控制器具有良好的鲁棒性、抗干扰能力和自适应能力，是解决非线性和不确定性对象控制问题的一种简便有效的控制算法。     

模型参考自适应内模控制及其仿真研究

本文提出了一种模型参考自适应内模控制方法。采用内模控制器作调节器，模糊逻辑作自适应机构，综合了模糊控制，内模控制和自适应控制的优点。仿真研究结果表明，这一方法是可行的，并能适应对象特性的大范围变化     

一种新型保持种群多样性的遗传算法

针对遗传算法的“早期收敛”或“遗传漂移”，本文提出了一种新型保持群体多样性的遗传算法。该算法利用种群的熵和个体基因座的多样度来测度进化中种群的多样性，并将遗传操作与种群多样性联系起来，建立了遗传操作与种群多样度之间的函数关系式，使遗传算子中的主要参数能够随多样性函数和适应度函数的变化而自适应调整，从而提高了进化中种群的多样性和算法的搜索效率。仿真研究证明了该算法的优越性。     

SciAO:自适应光学建模与仿真

SciAO(Scilab/Scicos Adaptive Optics)是Scilab/Scicos环境下为满足波动光学,尤其是自适应光学的建模和仿真需要而建立的工具箱,它具有源代码完全公开、支持跨平台(Windows,Gnu/Linux等)运行、使用简单方便等特点.简要介绍了SciAO的基本设计目标和设计思想,基本结构及可用功能模块,并给出几个简单应用实例.     

相控阵雷达采样周期自适应策略研究

采样周期是相控阵雷达资源调度的关键参数之一。深入研究了几种采样周期自适应策略，在此基础上提出了两种改进的采样周期自适应策略。提出了自适应采样周期下的性能评估公式，并分别基于IMM、Kalman滤波算法对它们进行了仿真分析比较，得到了令人满意的结果。     

基于T-S模糊模型的非线性自适应逆控制系统

现在非线性自适应逆控制系统中，由于对象模型和逆控制器均采用非线性自适应滤波器，自适应过程需要同时训练至少两个串联的非线性自适应滤波器，从而造成自适应学习过程过于复杂。利用一组自适应LMS滤波器建立非线性对象的T-S模糊模型，它为逆控制器的学习提供了准确的解析的对象模型Jacobian信息，从而有效简化了自适应逆控制学习过程。仿真结果表明，无论是离线建模还是在线建模，该非线性自适应逆控制方法均能取得理想的控制效果。     

基于仿真的无人机空袭沙特油田事件探索性分析

以2019 年9 月也门空袭沙特油田事件为例，提出一种基于仿真的危机事件快速分析方法，将仿真与探索性分析相结合，对危机事件进行全面的分析与处理。根据沙特、也门关于事件细节的公开资料，基于仿真推演复盘此次空袭的作战情况，校验各方在事件声明中细节的合理性和真实性，同时可为我国防御“低、小、慢”无人机的发展和作战研究提供借鉴意义。