基于RBF网络的混沌时间序列的建模与多步预测

提出将RBF神经网络应用于混沌时间序列的建模与预测中 ,设计了一个三层RBF网络结构 ,说明了RBF网络用于混沌时间序列建模和预测时的基本性质。仿真结果表明 ,RBF网络模型对混沌时间序列有比较强的拟合能力和比较高的一步及多步预测精度。采用RBF网络进行混沌时间序列的建模和预测能够取得比其它方法好得多的效果。     

基于集总电感传输线建模的控制系统数字仿真

应用集总电感元件的传输线建模方法(TLM)构造了一种基于数值求解微分方程的数字仿真算法。通过把状态变量对应于电感中的电流，利用电感元件的传输线模型得到状态方程的仿真模型来实现控制系统的数字仿真计算。由于TLM方法是以传输线的等效无源线性网络作为建模基础，从而使算法具有无条件的数值稳定性。     

基于变神经网络的非线性最小方差预测控制器

提出基于变神经网络学习动态系统参数的最小方差预测控制器。其目的是通过在线学习 ,使控制器(MVPC)能适应被控对象参数变化和非确定性。提出的变神经网络由两部分组成 ,一部分是线性神经网络 (LNN) ,作为被控对象局部线性动态模型 ,另一部分是多层交叉回归神经网络 (DRNN) ,它近似为非线性动态模型。由于引进递推最小方差算法 ,本控制器运算速度相当快。仿真结果表明所提方法对非线性系统自适应控制是有效的     

气象杂波环境下二维次序统计量恒虚警检测器

利用实际的气象杂波数据 ,研究了其CFAR处理问题。基于FFT处理技术 ,比较了CAGO -CFAR检测器、CLUTTERMAPPING -CFAR检测器和MX -OS -CFAR检测器的抑制气象杂波性能。针对存在的问题 ,提出了将通常在一维距离向进行的CFAR处理改为在R-Fd(距离 -多普勒频率 )二维平面进行 ,并利用次序统计量估计杂波幅度 ,形成新的稳健的 2D -OS -CFAR检测器。对实际杂波数据和仿真目标数据的处理结果表明所提出的 2D -OS -CFAR检测器具有良好的性能     

利用初等变换求极大线性无关组

给出利用矩阵的初等变换求极大无关组的方法 ,并从理论上加以证明 .此法简单易行 ,且计算量小 .     

杂交稻亲本始穗期与栽培条件关系的研究

本文研究了杂交稻制种中,营养生长阶段的栽培条件与亲本始穗期的关系,适宜的营养面积和空间与植株个体和群体生长势,花粉密度呈正相关。利用栽培技术来调节花期和花粉密度,对提高制种产量有重要作用。     

鲁西北蜜源植物资源调查

首次报导了鲁西北蜜源植物的种类和花期，对充分利用蜜源资源，合理安排养蜂生产具有重要的指导意义．经充分调查并根据孢粉学知识，分析总结出鲁西北共有主要蜜源植物１５种，辅助蜜源植物１０４种，共计１１９种．     

Fire Retardant Textiles: A Particular Reference to China and Kenya

ＴｅｘｔｉｌｅａｎｄＵｎｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄＦｉｒｅｓ　　Ｔｅｘｔｉｌｅｓａｒｅｔｈｅｔｈｉｒｄｂａｓｉｃｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｆｏｒｈｕｍａｎｌｉｆｅａｆｔｅｒｆｏｏｄａｎｄｓｈｅｌｔｅｒ.Ｔｅｘｔｉｌｅｓａｒｅｕｓｅｄｆｏｒｔｈｅｒｍａｌｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｇａｉｎｓｔｈｏｓｔｉｌｅｗｅａｔｈｅｒａｎｄｔｏｃｏｖｅｒｎａｋｅｄｎｅｓｓ.Ｔｅｘｔｉｌｅｓａｌｓｏｐｒｏｖｉｄｅｃｏｍ ｆｏｒｔｉｎｌｉｆｅｉｎｔｈｅｆｏｒｍｏｆｆｕｒｎｉｓｈｉｎｇｓ :ｕｐｈｏｌｓｔｅｒｙ ,ｃａｒｐｅｔｓ ,ｅｔｃ .…     

耗散准模腔场与激子相互作用的量子统计性质

研究了耗散准模腔场与激子相互作用的量子统计特性 ,给出了当腔场初始处于真空态而激子处于真空态与粒子数态大于 2的叠加态时的腔场与激子能量交换的表达式。研究结果表明 ,激子和腔场可以呈现亚泊松分布状态 ,激子与腔场之间的关联是经典的 ,不存在Cauchy Schwartz不等式的偏离现象。     

略论多媒体CAI技术与体育教学

介绍了多媒体CAI技术的优越性 ,探讨多媒体CAI技术在体育教学中的应用 .