双基阵纯方位水下被动目标跟踪性能仿真分析

研究了基于纯方位信息的双基阵声纳信息融合的跟踪性能，并进行了详细的仿真实验。仿真结果表明，在平台—目标相遇这种较为常见的态势下应用扩展卡尔曼滤波可以快速、稳定地完成目标运动要素的估计，同时还揭示了平台与目标运动的几何态势对跟踪性能的影响，为工程应用提供了参考。     

深化体育教学改革注重创新能力培养

通过改革传统的教学目标,深化体育课堂教学改革来培养学生的创新能力.     

不变拟凸性与多目标规划的一个问题

定义了Ⅰ类不变拟凸、Ⅰ类严格不变拟凸、KT－Ⅰ类严格不变拟凸的向量值函数，并在目标规划中，获得了每个驻点（或KT－T点）是有效点的等价条件。     

雷达/红外双模制导背景下的模糊目标跟踪器

在雷达／红外双模制导背景下，对雷达／红外传感器的测量数据进行融合并提出了一种跟踪机动目标的模糊跟踪器。该跟踪器能够精确的获取目标机动的动态信息，应用一系列的模糊规则自适应的调整卡尔曼滤波器的过程噪声协方差矩阵，从而更适合用于实际的跟踪系统。通过对红外成像和雷达多传感器对目标跟踪系统的数字仿真表明所提出的模糊跟踪器性能良好。     

系统可靠性优化的离散多目标决策方法

工程实际中 ,人们往往在追求系统的可靠性达到最大的基础上 ,又追求系统的造价到达最小。另外 ,系统中单元的可靠性有时需从给定的离散集中选取。针对上述现象 ,提出了离散多目标决策方法 ,用于选取大型复杂系统中单元可靠性的最优值。算例表明所提出文方法有效     

基于联想记忆模型的炮兵战场目标价值分析

目标价值分析是炮兵作战情报信息处理的中心工作。如何从炮兵战场众多目标情报中确定其价值 ,并根据作战需要选择需射击的目标和确定优先顺序是炮兵指挥员及其参谋人员的一项重要任务。根据联想记忆的一般模型和迭代解法对炮兵战场目标价值进行了分析和排序 ,并运用计算机进行处理 ,为炮兵指挥员的决策行为提供了依据。     

具有随机偏差的最优多段卡尔曼估值器

提出了具有随机偏差的最优多段卡尔曼估值器。针对状态模型与观测模型同时具有偏差且偏差模型噪声与状态模型噪声相关的情况 ,给出了具有随机偏差的状态方程的增广状态 ,并通过U V变换对卡尔曼估值器的协方差矩阵解耦得到了最优多段卡尔曼估值器。结果表明 ,多段卡尔曼估值器不仅是最优的 ,而且降低了计算的复杂度     

基于多Agent的协同工作环境的实现

为了支持跨平台、异构环境下的协同工作,提出了一个基于多Agent的网上协同工作环境(multi-agent based cooperative work, MACW),构造了MACW系统的三层逻辑模型以及多Agent和浏览器/服务器相结合的系统结构,并结合多Agent技术、JMF等关键技术给出了系统的具体实现。MACW较好的解决了现有的协同工作环境存在的灵活性差、扩展能力不足、对意外情况不能及时处理等问题。     

创办国家大学科技园 推动高技术产业发展——东北大学建设国家大学科技园的实践与思考

东北大学学习美国斯坦福等大学创办“硅谷”的成功经验，以学校的技术、人才、成果为依托，创办大学科技园，以此促进校内外科技成果转化，推动高新技术产业发展，在大学和高新技术产业之间架设起一座桥梁，推动所在地区及整个社会的技术进步和区域经济向前发展。