电动汽车电量计量技术的研究

为了准确了解以蓄电池为动力的电动汽车所用电池的剩余电量，在讨论目前一些电池剩余电量计算方法的基础上，提出了一种基于开路电压法和安时法测量电池剩余电量的新方法。进一步讨论了计算模型的参数自调整和偏差自校正的思想，并在研制的一台剩余电量计上实现了用开路电压法和安时法测量电池的剩余电量。经初步测试，其误差在５％左右。文中详细介绍了这台剩余电量计的情况。     

SOFM和HMM在矢量量化码本优化中的应用

在语音压缩编码中，矢量量化占有很大比重和计算量。码本的好坏与方法的选择有很大关系。将基于神经网络的ＳＯＦＭ（自组织特征映射算法）和ＨＭＭ（隐含马尔可夫过程）应用于矢量量化，从而产生更为优良的码本。     

基于内模原理的简单PID自校正预测控制器

论述了PID自校正预测控制器的一种简单设计方法。其主要内容有：内模控制原理；基于内模原理构成d步超前预测控来］器；根据d步超前预测信号，设计了PID自校正预测控制器。仿真结果表明：这种控制技术是有效的。     

一类正交Gauss场的相互奇异性

讨论均值为０的均方右连续正交Ｇａｕｓｓ场的相互奇异性，我们证明了任意两个不同的均值为０的初始值为０的均方连续的１维和多维正交Ｇａｕｓｓ场是相互奇异的，任意两个不同均值为０的均方右连续正交Ｇａｕｓｓ自相似场既是零邻相互奇异的又是强相互奇异的。     

端点附壁自避行走的计算机模拟

自避行走(self-avoiding walk,简称SAW)是一种重要的模型,在数学上与简单随机行走有极大不同。由于已行走的路径不能再次被占据,SAW不再是一种Markov链。因此,一般来说,涉及到SAW的问题往往很难得出严格的解析表达式。然而,SAW模型在物理学、化学、生物学中有广泛的应用。例如在材料科学和生命科学中十分重要的高分子就可以用SAW作为一种基本模型。当一条高分子链的一个端基吸附在某一固体壁上,就可以用端点附壁的随机行走来表示。若高分子链采用SAW作为模型,其行为的预示目前仅限于采用计算机“实验”的方法。本工作在新的计算机“实验”数据基础上,提出了消除奇偶效应的方法,得到了一些新结果。     

一种基于闭环响应的加权PID参数自整定方法

通过系统的闭环响应曲线辨识系统的临界参数及标称参数，按Ｚｅｉｇｌｅｒ－Ｎｉｃｈｏｌｓ法和人的经验自整定加权ＰＩＤ控制器的参数及加权系数，得到一种智能的自整定方法。     

时间序列分析中的ARMA算法及其软件实现

阐述了一种适用于经济领域中的统计预测方法－ＡＲＭＡ法，它将预测对象随时间变化的序列，看作是一个随机序列，运用相应的数学模型加以近拟描述，利用自相关分析这一最 的工具，通过对建立模型，识别模型，检验模型，预测模型的深入研究，更本质地认识了这些动态数据的内在结构，并运用ＲＡＴＳ软件对该模型成功地编制了一个界面友好，交互性强的实用汉化程序，达到了最佳预测效果，对于经济统计预测有一定的实用价值。     

汉语语音的基音快速提取算法

根据汉语语音信号的特点．该文提出一种简化的自相关基音提取的方法，算法具有简便、快速、准确和易于实现等特点。此方法不仅可用于孤立字．更适用于提取二字词的声词。实验表明，所得到的１５种二字词声调的基本模式和轻声变调等都与已有的研究报导相符。含有清声母音节时，二字词声调能提供音节分割和声韵分离的准确信号．基音提取成功率高于９０％。     

自内射环的多项式环

证明了左Ｎｏｒｔｈｅｒ环Ｒ上的多项式环Ｒ「ｘ」是左分次自内射环当且仅当Ｒ是左自内射环，并给出了不是左自内射环的左分次自内射环。