系统仿真动态数学模型的算法研究

研究了系统仿真中具有代表性的既可描述微分环节又可描述惯性环节的动态数学模型的计算方法，通过理论分析，给出了隐式欧拉法和梯形法的误差计算公式、误差符号及首次误差关系判断准则，找到影响计算精度的动态因子，给出动态因子的计算公式及计算方法，从而提高了此类模型的计算精度。     

基于弯曲路径的复杂温度场重建算法仿真研究

以最小二乘法温度场图像重建算法为基础以费尔马定理为依据，对声学法工业炉温度场检测中由于声波传播路径弯曲对温度场重建所产生的影响进行了研究，给出一种实现声波路径弯曲补偿的复杂温度场重建算法，通过仿真，考察了该算法对不同温度场分布函数的重建效果，结果表明：该算法不但可实现声波路径弯曲的补偿，而且可同时进行温度场的重建，具有较高的重建精度。     

双基地声纳定位精度和算法研究

根据双基地声纳定位的特点，提出了一种单纯基于声波到达时间(TOL)的双基地声纳定位算法，给出了算法的原理和误差分布。通过数值仿真，研究了基线长度、时间测量误差对算法定位性能的影响。仿真结果表明，TOL算法的定位精度与基线长度有关，随着基线长度的增加，定位精度提高。时间测量误差对算法的定位精度影响较小。与同等条件下单基地声纳定位相比，双基地TOL算法具有更高的定位精度。该研究为多基地声纳新体制的建立，提供了理论依据。     

复杂系统的遗传-模糊建模方法

针对复杂系统的模糊建模问题，提出了一种遗传．模糊建模新方法。首先，利用竞争学习算法对输入空间进行自适应聚类，基于聚类结果提取模糊模型的规则前件隶属函数参数，采用局部最小二乘法求得规则后件参数，从而初步建立起系统的T-S模糊模型。然后，对规则前、后件参数进行编码，借助于实值编码遗传算法优化模糊系统。最后，数字仿真结果验证了算法的可行性和有效性。     

含有纯滞后对象的控制方法

评述纯滞后对象控制的两种典型方法─—大林算法和纯滞后补偿法的原理、优缺点、设计要求及存在问题，并讨论了两者的联系。     

周期信号的孔径抖动及其去除

孔径抖动是指模数转换器采样周期之间出现的相位抖动 ,是由各时钟周期边沿出现时刻的不确定性导致的。当输入信号频率较高时孔径抖动是模数转换器信噪比下降的一个重要原因。对数据采集系统中的孔径抖动进行了仿真实验 ,介绍了反卷积算法 ,并利用反卷积算法对周期信号的孔径抖动进行了去除。仿真结果表明该方法是有效可行的     

一种基于模糊神经网络的自适应模糊辨识方法

基于改进的T-S模型，提出一种自适应模糊神经网络模型(AFNN)。首先，基于模糊竞争学习算法确定系统的模糊空间和模糊规则数，并得出每个样本对每条规则的适用程度。其次，利用卡尔曼滤波算法在线辨识AFNN的后件参数。AFNN具有结构简洁，逼近能力强，能够显著提高辨识精度，并且辨识的模糊模型简单有效。最后，将该AFNN用于非线性系统的模糊辨识，仿真结果验证了该方法的有效性。     

在体育教学中对大学生创造性学习能力的培养

对创造性学习的内涵、培养学生创造性学习能力的重要性和，必要性，以及如何在体育教学中培养大学生创造性学习能力的问题进行探讨，旨在为更好地实施体育的素质教育，对学生进行终身体育教育和为大学体育教学的改革提出建议或提供参考意见。     

以市场为导向,积极拓展高职教育生存发展空间

该文阐述了面对信息化社会、学习化社会,高职院校只有面向社会办学,增强使命感和危机感,通过构建面向信息化社会的教育理念建构具有特色的专业设置和课程结构模式,不断拓展自己的生存发展空间,走特色办学之路,才能保证高等职业教育具有强大生命力。     

再论阿Q的典型性

阿Q是中国现代文学史上一个不朽的典型,是中国贡献给世界文学的一个进入高深境界的艺术典型,作为辛亥革命前后一个一般民众的代表,他的内涵是丰富的。但阿Q这个高难度、高深度的典型性分析或许永远不可能终止,这也正是阿Q具有不尽的艺术魅力所在。