基于π型舵船舶减纵摇广义预测控制研究

针对π型舵船舶减纵摇问题,建立了船舶舵减纵摇状态空间数学模型,基于广义预测控制理论,经过适当简化,推导出一种用于π型舵船舶减纵摇状态空间模型的输出多步预测和广义预测控制律并进行仿真研究。对于白噪声干扰情况,利用线性Kalman滤波器估计系统状态,以水翼艇为研究对象进行了仿真。仿真结果表明:有效可行、简便实用并具有良好的参数鲁棒性,获得了良好的减纵摇控制效果。     

天文望远镜焦面板观测规划建模与仿真

LAMOST焦面光纤定位系统基于分区思想,采用并行可控式光纤定位方案,这就使得系统的观测效率成为一个重要的问题。针对该系统的特点,建立了LAMOST焦面观测的仿真模型,并进行了系统观测效率的仿真。从重合区域、单元观测半径及干涉对系统观测效率的影响等方面,系统全面的分析了LAMOST焦面板的观测效率问题,同时对LAMOST焦面板的结构设计具有重要的指导意义。     

基于MPI算法的均匀线阵自适应方向图形成研究

介绍了一种基于大特征矢量的幂迭代(MPI)算法,利用幂迭代(MPI)算法对均匀线阵的方向图进行仿真.通过仿真结果可以看出,采用该算法的均匀线阵方向图在信号位置可以形成自适应峰值,提高了均匀线阵的分辨力.     

BP神经网络算法探讨

BP神经网络算法是在BP神经网络现有算法的基础上提出的,是通过任意选定一组权值,将给定的目标输出直接作为线性方程的代数和来建立线性方程组,解得待求权,不存在传统方法的局部极小及收敛速度慢的问题,且更易理解。     

一种采用增加动量项的改进BP算法实现

介绍了反向传播网络算法(BackPropagationnetworkalgorithm,简称BP算法)的基本思想和存在的问题,阐述了增加动量项改进算法的实现方案,用VC 6.0实现的三层网络结构可改进算法的部分程序,并对这两算法的学习速度进行了测试和比较。     

无线传感器网络基于测距定位算法的实现

无线传感器网络以无线通信方式形成的多跳的自组网的网络系统，有着广泛的应用前景。无线传感器网络大多数应用都要以位置信息为前提，因此传感器节点定位成为传感器网络的基本问题。本文的目的是基于测距信息实现某种定位算法，并评价该算法的性能。     

缺失数据下局部M-估计的相合性和渐近正态性

在缺失响应变量的不完全数据下,对非参数回归模型进行研究,利用稳健的变窗宽局部线性回归的方法,给出了回归函数m(x)的估计,并证明了局部M-估计具有相合性和渐近正态性.所提出的方法继承了局部多项式回归的优点并且克服了最小二乘方法缺乏稳健性的缺点.并且使用变窗宽提高了所得M-估计的可塑性,使之能成功地处理空间非齐次曲线、异方差性及非均匀设计密度.所得估计的渐近结果为求渐近最优方案以及直接从数据估计最优变窗宽提供了理论基础.     

基于粒子群算法和模糊神经网络的车牌图像匹配

本文将粒子群算法和模糊神经网络结合用于智能交通中的车牌图像匹配。利用粒子群算法全局寻优的快速性和模糊神经网络精确性，优化神经网络权重学习和训练神经网络。实验结果表明：本文设计算法具有精确性、收敛性和匹配快等特点。     

光照曲面的外法线调整算法研究

论述了一种基于消隐算法及其数据结构的样条曲面光照处理方法。同时提出确定曲面外法线的一种行之有效的判定准则,这种判定准则根据视线与光源的关系来确定平面外法线的方向。该算法运算简单、计算量小。实验证明该算法的有效性。