车削加工过程的模糊控制

针对车削加工过程控制的复杂性,将模糊控制技术应用于车削加工过程.建立车削加工过程的模糊自适应控制系统,以恒切削力为控制指标,设计了车削加工过程模糊控制器.在MatLab软件平台上对控制系统进行仿真,取得了很好的控制效果,为实现加工过程的恒力切削提供了一种有效的方法.     

川西前陆盆地须家河组沉积相及岩相古地理演化

川西前陆盆地上三叠统须家河组是油气勘探的重点层位.依据新的地层划分方案、大量钻井、露头及岩芯资料,结合区域地质特征,详细研究了须家河组沉积相、岩相古地理特征及其演化.结果表明:研究区内主要发育了冲积扇、湖相三角洲、湖泊、海相三角洲、滨岸和海湾六种主要的沉积相类型;古地理演化经历了由海相环境-海陆过渡相环境-陆相环境的转变;在须四早期,受安县运动的影响,龙门山褶皱成山,使研究区与阿坝海域完全隔绝,整个四川盆地真正进入了陆相沉积环境.     

联邦对象模型与仿真对象模型开发过程建模

在基于高层体系结构(HLA)的分布仿真系统开发过程中,需要对仿真系统中的交互数据进行建模和抽象,以便生成FOM和SOM,保证联邦执行的正确运行。提出了综合开发联邦对象模型(FOM)和仿真对象模型(SOM)的七个步骤,并对各个步骤所完成的任务进行了详细的定义。这些步骤包括:对仿真任务中的实体和事件类型进行抽象和建模;分解仿真任务,确定联邦成员及其仿真的实体和事件类型;确定FOM中的对象类和交互类;生成SOM草案;综合SOM草案,生成FOM;确定FOM中的路由空间,生成正式的FOM;生成正式的SOM。     

系统认识网络的执政价值

网络具有多种价值，这可以体现在对社会发展中的政治、经济和文化等因素的影响上。对于执政党而言，网络具有两方面的执政价值：对网络来说，可以在执政思维、执政行为和执政目标中实现自己的价值；对执政党而言，网络本身的复杂性又决定了其本身具有被执政党管理的政治价值。对互联网执政价值的地位、意义要有一个系统整体的认识。     

基于HLA/pRTI的卫星姿轨控系统仿真研究

基于高层系统结构HLA/pRTI对卫星姿轨控系统的仿真进行了初步研究,提出了姿轨控系统仿真软件平台的基本框架,介绍了姿轨控系统模型,给出了联邦FOM模型及时间管理策略。在自主研制的SSVS仿真平台上对卫星在轨运行场景进行了一体化分布仿真,对仿真结果进行了分析,并得出结论。     

独立成分分析的研究进展

介绍了独立成分分析（ICA）的基本模型及其假设、含混性、非高斯性度量和通用求解过程。讨讨了目前ICA的几个研究方向的发展现状和面临的问题，分析了ICA基本模型和几种扩展模型的求解算法，包括盲反卷积、卷积混和的盲分离、非线性瞬时混合的盲分离，提出了ICA未来理论和应用研究中的开放课题．     

三维地形中人体运动生成方法

给出了一种适应于三维地形的虚拟人体运动控制方法。首先提出了一种新的足迹生成方法，然后以足迹作为约束，基于简化的三段运动模型，分别用不同的方法生成各部分运动：用曲线拟合身体质心运动轨迹；采用增加约束条件的逆运动学方法生成下肢运动；采用正向运动学插值方法生成上肢运动。综合人体的质心运动、下肢运动和上肢运动，合成了和谐的人体运动。最后，介绍了部分实现与实验结果。实验表明，该方法实时性好，逼真性高，适用于实现复杂三维地形环境中实时三维人体运动的生成与控制。     

常规飞机的神经网络逆模型

推导了用低维的神经网络实现常规飞机逆模型的公式。先通过气动方程将飞机的角加速度转换为气动力矩系数,然后根据已知的气动力矩系数与状态变量和舵面偏转量的关系,得到低阶的逆模型方程。接着通过仿真研究了离线训练sigma-pi网络实现F16逆模型的方法。     

基于遗传-模糊聚类的说话人识别方法及其仿真研究

利用遗传算法的全局收敛性及模糊C-均值（FCM）聚类强大的局部寻优能力，提出了一种基于遗传-模糊聚类的说话人识别方法。对说话人的训练语音数据进行遗传-模糊的软聚类分析，从而得到分类中心的全局最优解，作为每个说话人的语音模型，最后利用最大总平均隶属度函数准则对待识别语音进行模糊聚类识别．除此之外，使用自适应参数增加遗传算法的局部搜索能力。实验结果表明，这种算法克服了传统硬聚类的缺点，避免了FCM对初值敏感及容易陷入最小值的缺陷，使聚类更加合理，更好地描述了说话人的语音特征。     

有效区分决策单元的数据包络分析方法

针对传统数据包络分析模型不能区分有效决策单元以及不同决策单元的效率缺乏可比性问题,引入最优和最差两个虚拟决策单元,提出一种有效区分决策单元的DEA模型.该方法借助两个虚拟决策单元,建立模型,求出一组公共权重,并以此为基准计算每个决策单元的效率指数,实现决策单元的排序.通过实例,与其它方法比较,验证该方法在区分决策单元方面更有效.