用简单动态递归网构造固体散料流量模型

提出了用简单动态递归网来建立固体散料流量模型，针对动态递归网结构复杂，训练算法收敛速度慢的缺点，采用一种结构十分简单的递归网，对RPE算法进行了改进和补充，使之适用于简单递归网，用来对网络的权值和阈值进行调整，建模结果表明此方法收敛速度快，精度高。     

多支盘钻孔灌注桩承载力与桩身结构设计

分析了多支盘钻孔灌注桩的工作性状和承载力计算 ,在此基础上探讨了多支盘钻孔灌注桩的适用条件及支盘直径与高度、支盘净距、桩长等结构的设计思路     

基于基因算法的模糊滤波器的研究

对基因算法的模糊识别进行了研究。对于简单自适应模糊滤波器不能很好地解决由于信息冗长带来的局部最优问题 ,可采用基因算法进行优化。其在不牺牲学习效率的前提下可以获得良好的性能。     

预测滤波技术在电视跟踪系统的应用

为了解决电视跟踪系统中电视脱靶量的滞后以及跳变对控制系统的稳定性和跟踪精度的影响。根据跟踪系统实时性和精度要求，设计了卡尔曼滤波器，对跟踪目标运动参数(位置和速度)进行滤波预测，提出了极坐标下Kalman滤波算法。仿真结果表明，该滤波器能够根据传感器测量值对目标位置、速度进行估值，超调量减至18％，调整时间为0．6s。     

传感器系统误差与目标航迹的分布式估计

精确估计传感器的系统误差, 对提高整个跟踪系统的性能具有十分重要的意义. 已有的研究方法一般是把系统误差加到状态向量中形成扩维状态向量, 利用Kalman滤波进行估计. 由于这种方法计算量很大, 许多工作致力于研究状态向量和系统误差的解耦问题, 但均未实现系统误差的分布式估计和解决计算量问题, 且无法真正实现分布式航迹融合. 考虑了传感器测量有系统误差时的多传感器分布式航迹融合问题, 实现了状态向量和系统误差的解耦、系统误差的分布式估计与分布式航迹融合. 仿真结果表明此方法能给出精度较高的系统误差和状态向量估计.     

一类四阶两点边值问题多个正解的存在性

通过研究四阶Lidstone边值问题多个正解的存在性,利用Krasnose'skii不动点理论及相应线性问题Green函数性质的研究,可得到多个正解存在性的结果     

高校校园网多路由访问策略的选择及实现

在当前高校校园网建设进程不断加快的背景下，网络的规模和技术特点都发生了很大变化．许多高校除原有的CERNET出口外，又增加了ChinaNET等其他出口，形成了多路由访问互联网的局面．结合网络规划、设计和实施中的亲身实践，分析研究了该技术的主要特征，给出了基于防火墙技术策略的具体实现．     

线性方程组迭代求解的近似逆方法收敛性

利用近似逆矩阵定义，构造一类双对称矩阵，讨论解线性方程组迭代求解近似逆方法的收敛性。     

运动图像目标提取方法

简述自底向上的运动图像目标提取方法，分析其中基于有向图的区域合并算法及在实际问题中的应用。     

一种基于因素贡献率的自适应前馈网络算法

前馈网络具有很强的信息处理能力，但是实际应用中的样本量有限，训练出来的网络效果不太理想，本文提出一种自适应前馈网络算法，通过调节参数α向量，使网络结构按精确度和推广能力来综合考虑，若训练出来的网络满足先决条件，就认为网络规模是合适的，此算法不仅能删除隐层中的节点也能删掉输入层中若干总贡献率小的节点，从而避免了维数灾难，并给出一种调整剩余权重的算法，避免重新训练，文中讨论了网络结构的重要性，并用该方法进行仿真实验，结果证明了自适应前馈网络算法具有较强的建模能力。