三维瞬态涡流问题的有限棱单元计算法

推导出求解三维瞬态涡流问题的Ａ－Ａ有限棱单元法控制方程；运用补树技术保证了解的唯一性；提出了不完全树约束方法加速ＩＣＣＧ收敛；运用本方法对ＴＥＡＭ ＷＯＲＫＳＨＯＰ问题４进行了计算，具有较高精度和快速收敛等优点。     

2－块AOR迭代解最小二乘问题的最优收敛性

讨论用２－块ＡＯＲ迭代法解大型稀疏最小二乘问题的收敛性，给出其收敛的充要条件及其收敛域．进而证明；当时，ＡＯＲ迭代矩阵的谱半径，它远比相应的最优２－块ＡＯＲ迭代矩阵的谱半径好得多．     

求解大型稀疏最小二乘问题的MSOR方法及其收敛性

文章讨论了求解大型稀疏最小二乘问题的ＭＳＯＲ方法，考虑了２－ＢＭＳＯＲ和３－ＢＭＳＯＲ方法的收敛区域，并且基于‖Ａ２Ａ－１１‖２给出了最佳２－ＢＭＳＯＲ松弛参数和相应的收敛谱半径     

基于AOS树表达的冲压工艺设计

提出了冲压元的概念,阐述了ＡＯＳ树表示方法,提出利用冲压元与ＡＯＳ树建立冲压工芤模型。首先描述冲压件各特征的冲压工艺ＡＯＳ树表达,然后以此为基础描述特征组合的冲压工艺ＡＯＳ树表达,该描述方式符合工艺设计分阶段、分层次、从局部到全局的规律。最后以一具体的冲压件实例说明ＡＯＳ树表示方法。     

异步并行非线性多分裂Newton-GAOR方法的收敛性

本文首先给出了解非线性方程组的Ｎｅｗｔｏｎ－ＧＡＯＲ方法．在此基础上，我们得到了异步并行非线性多分裂Ｎｅｗｔｏｎ－ＧＡＯＲ（简记为ＡＰＮＭ－Ｎ－ＧＡＯＲ）方法，证明了方法的局部收敛性，给出了其Ｒ１收敛因子，并得出了多步ＡＰＮＭ－Ｎ－ＧＡＯＲ方法比一步方法收敛更快的结论，文［１］［４］可看作本文的特例     

用TOR方法求解最小二乘问题收敛域

为了求解大型稀疏超定线性方程组，通常人们都是求它的极小范数最小二乘解。很多直接和间接方法被人们研究。在这些方法中求解最小二乘问题的通常的ＳＯＲ，ＳＳＯＲ，ＴＯＲ等迭代方法发挥了重要作用，被一些作者建议并研究，笔者讨论了用ＴＯＲ方法求解最小二乘问题的收敛域，首先导出了块ＪＡＣＯＢＩ迭代矩阵的特征值集合与ＴＯＲ迭代矩阵的特征值集合之间的关系。接着用比较直接的方法得到用ＴＯＲ方法求解最小二乘问题收敛域和     

基于对象理论的工程图纸管理系统关键技术研究

工程图纸管理是ＣＡＤ／ＣＡＭ的重要组成部分 。在应用面向对象的基础上，了工程图纸管理的几个关键技术问题：机械产品图纸目录树的自动生成；ＡｕｔｏＣＡＤ内部多文档－视界面的实现；ＯＤＢＣ技术在工程图纸管理中的应用；零部件类在图纸管理中的应用，研究结果表明，基于面向对象论和技术的ＣＡＤ／ＣＡＭ，是ＣＡＤ／ＣＡＭ发展的一个极其重要的方向。     

广义Arcangeli方法在迭代TNXOHOB正则化中的应用

应用广义Ａｒｃａｎｇｅｌｉ方法，讨论了迭代ＴＮＸＯＨＯＢ正则化方法的正则参数选取，给出逼近解的收敛速度估计。     

压缩软件ARJ的格式及使用方法

本文主要介绍工具软件ＡＲＪ的使用方法及使用技巧。ＡＲＪ的优点在于压缩比例高；具有压缩整个目录树的能力；能自己探测磁盘空间或近用户制定的大小来压缩；具有超级ＢＡＣＫＵＰ和ＲＥＳＴＯＲＥ功能；压缩文件可加密，使非法用户无法解压缩使用。缺点在于界面不友好；命令开关参数太多，不便记忆。     

ORACLE数据库系统在医疗保险信息系统中的应用

介绍了医疗保险信息系统的结构，叙述了运用ＯＲＡＣＬＥ数据库进行系统快速开发的方法，使用ＯＲＡＣＬＥ数据库系统工具箱的技巧及注意问题。     

求解二次规划的一个基于梯度的新神经网络

根据问题自身的结构特点，通过将其转化为等价的方程，提出了求解凸二次规划的一个基于梯度的新神经网络模型．严格证明了它是Liapunov稳定的，并且渐近收敛于原问题的精确解．讨论了其全局指数稳定性，该模型不需要选择自反馈或辅助联结权矩阵，且网络规模小于原问题．模拟实验表明新模型不仅可行，而且有效。     

基于免疫原理和Boosting机制的模糊分类规则挖掘算法

基于免疫原理和Boosting机制,提出了一种模糊分类规则挖掘算法.该算法主要借鉴于自然免疫系统中的克隆选择原理,通过抗体种群的演化来优化模糊规则.模糊规则库通过增量的方式产生,算法每次运行得到一个规则.Boosting机制用于调整训练数据的权值,使得新生成规则集中于当前未被覆盖或误分类的数据实例.仿真实验表明,所提算法可根据规则的分类精度来调整训练数据的权值,促进了模糊规则之间的协作关系,避免了规则之间相互冲突,提高了系统的分类精度.     

基于输出反馈的电液作动器自适应指令滤波控制

针对电液作动器跟踪控制中存在的结构化和非结构化的不确定问题,本文提出了一种输出反馈自适应鲁棒指令滤波跟踪控制方法.该方法结合了改进的LuGre摩擦补偿技术和自适应鲁棒指令滤波控制技术.自适应法则用来处理结构化不确定性;控制器鲁棒设计用来解决非结构化不确定性.除了位置信号外,速度、压力和摩擦力值均来自观测器,来自观测器的模型误差通过鲁棒设计进行补偿.指令滤波控制技术用来解决经典反步控制中固有的“复杂性爆炸”问题.控制器可以保证系统渐进稳定.通过对比实验证明了该方法在跟踪性能上的有效性.     

Design and Implementation of a Novel Algorithm for Iterative Decoding of Product Codes

A novel product code iterative decoding algorithm and its high speed implementation scheme are proposed in this paper.Based on partial combination of selected columns of check matrix,the reduced-complexity syndrome decoding method is proposed to decode sub-codes of product code and deliver soft output information.So iterative decoding of product codes is possible.The fast sorting algorithm and a look-up method are proposed for high speed implementation of this algo-rithm.Compared to the conventional weighing iterative algorithm,the proposed algorithm has lower complexity while offering better performance,which is demonstrated by simulations and implementation analysis.The implementation scheme and verilog HDL simulation show that it is feasible to achieve high speed decoding with the proposed algorithm.     

基于改进S变换技术的轧钢厂电机电压检测方法

由于电压暂降补偿方法是准确获取电压暂降的主要特征,基于深入分析电压暂降问题,将改进的S变换技术用于电压特征检测,提出一种新的电压暂降特征检测方法。该方法在介绍S变换的基本原理基础上,提出改进的S变换技术,进而提出基于改进S变换技术的电压暂降特征检测方法和实现步骤。以达州钢铁集团轧钢厂感应电动机为研究对象,利用改进的S变换技术,计算电机电压暂降幅值、相位跳变和持续时间等特征向量。通过大量的仿真实验,结果表明提出的电压检测方法具有计算量小、准确度高、抑制噪声干扰效果好等优点。     

一类基于神经网络的观测器及其在二关节机械手中的应用

本文提出一种非传统的神经网络观测器用来估计非线性系统的未知非线性部分。该神经网络是三层网络,采用带修正项的误差反传算法进行训练,以保证跟踪的精度和权值的有界。且在sigmoid 活化函数中增加线性滤波器,以提高系统的抗干扰能力。然后利用Lyapunov直接法保证基于权值误差的非传统观测器的稳定性。最后将该观测器应用到二关节机械臂系统的状态观测中,仿真结果验证了有效性。     

基于自由分布式FDR假设检验阈值算法的信号去噪

在小波阈值去噪算法中存在的主要问题是阈值的设定和阈值函数的选取。Donoho提出的通用阈值在实际的应用中效果并不十分理想。利用统计学中的自由分布式错误发现率假设检验方法来设定阈值,使得该阈值不依赖于信号的长度,并在软阈值函数和硬阈值函数的基础上提出一种改进型阂值函数。仿真结果表明,与Donoho提出的小波阈值去噪算法相比,该算法具有更好的去噪性能。     

线性乘性规划的因式输出空间分支定界算法

提出了一种新的线性乘性规划问题（LMP）的因式输出空间分支定界算法,首先利用目标函数中每个乘积项的一个因式作为变量构成输出空间,并对其进行超矩形的对分,同时在每次迭代时用松弛线性规划确定原问题（LMP）的下界,并证明了算法的收敛性,数值实验表明提出的方法是可行的.     

一种边缘保护的灰度图像插值算法

提出一种边缘保护的灰度图像插值算法，目的在于从低分辨率图像中复原出高分辨率的图像。首先对低分辨率图像做双线性插值放大，然后用一个二维非线性滤波器做迭代滤波处理，从而得到高质量的插值放大图像。实验仿真结果表明，该算法在插值放大图像的边缘保护方面取得了良好的效果。     

Neural network based scheduling for variable-length packets in Gigabit router with crossbar switch fabric and input queuing

A high-speed and effective packet scheduling method is crucial to the performance of Gigabit routers. The paper studies the variable-length packet scheduling problem in Gigabit router with crossbar switch fabric and input queuing, and a scheduling method based on neural network is proposed. For the proposed method, a scheduling system structure fit for the variable-length packet case is presented first, then some rules for scheduling are given, At last, an optimal scheduling method using Hopfield neural network is proposed based on the rules. Furthermore, the paper discusses that the proposed method can be realized by hardware circuit. The simulation result shows the effectiveness of the proposed method.