广义分布空间中卷积算子可解之充要条件

Ｅｈｒｅｎｐｒｅｉｓ及Ｈｏｒｍａｎｄｅｒ在Ｓｃｈｗａｒｔｚ缓增分布空间中讨论了卷积算子的可解。本文充分利用Ｂｅｕｒｌｉｎｇ广义分布空间中的Ｆｏｕｒｉｅｒ－Ｌａｐｌａｃｅ变换的性质，在Ｂｅｕｒｌｉｎｇ广义分布空间中讨论了卷积算子可解的几个等价条件，进而导出了卷积算子可解的充要条件，并推广了Ｈｏｒｍａｎｄｅｒ的某些结果     

基于AHP的运输船舶多目标模糊综合评判

在简要分析了 AHP和模糊综合评判两种系统评价方法特点的基础上 ,把两种方法组合起来 ,并将其应用于运输船舶的性能综合评价 .结论证明该方法兼具两种方法的优点 ,而且是简便易行的.     

基于D-S推理的模糊模式识别方法

针对战场环境下数据融合系统的ESM设备获得的辐射源信息在时间上的冗余性,提出了一种基于D-S证据推理的模糊模式识别方法。该方法通过对观测样本信任度(模糊隶属度)的重新分配,有效地解决了辐射源信息不确定性问题,提高了辐射源的正确识别率。最后通过单一的模糊识别和D-S证据组合的模糊识别两种方法的仿真对比实验验证了后者的有效性。     

基于截断正态概率模型的改进目标跟踪算法

在应用NIFPAT算法对机动目标跟踪时存在计算量大和要求网络训练两个弱点。分析了截断正态概率模型和NIFPAT算法后 ,把截断正态概率模型与NIFPAT算法思想相结合 ,提出了基于截断正态概率模型的改进目标跟踪算法。该算法根据目标机动情况自动调整系统方差 ,在附加较小计算量的情况下 ,能取得较好的跟踪效果。仿真实验表明 ,该算法能有效地提高对机动目标的跟踪精度。     

一种基于语言评价信息的多指标群决策方法

针对一类带有自然语言评价信息的多指标群决策问题，给出一种新的群集结和方案优选方法。首先采用近年来最新发展的LWD算子和LOWA算子直接集结每个决策者给出的自然语言评价信息，以得到群的方案评价值，然后根据语言短语集的自身顺序进行方案优选。利用该方法不仅可以确定最优方案，而且还可得到群决策结果的可信程度。最后给出了一个算例。     

完整的最小二乘递推算法及其对跟踪与预报的应用

借助广义逆矩阵的理论，本文分别就一般加权情形、最优加权情形和指数加权情形，给出了无需事先提供待估计量的任何初始统计知识而能获得严格意义下的所谓完整的最小二乘递推(PRLS)算法。应用这种算法，分别得到了某些线性系统的无差和无偏状态估计以及机动目标多模型跟踪与预报(MMTP)算法。     

一种直升机舵机的GFRF模型辨识方法

改进了以多音组合正弦信号为持续激励信号的非线性系统GFRF非参数模型辨识方法。并成功地利用该方法辨识出某型直升机并联电动舵机的GFRF模型．实践表明，改进后的辨识方法辨识精度高且稳定，只需很小的计算量和数据存储空间，是一种有效的非线性系统辨识方法，具有重要的工程实际应用价值．     

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。     

瑞利噪声环境中水下目标辐射信号增强算法

提出了基于高阶累积量广义函数迭代的自适应滤波算法，证明了该算法的收敛性，给出了广义函数的几种具体表示式。用该算法对瑞利噪声环境中水下目标辐射信号谱增强进行了仿真研究。结果表明：该算法具有很强的抑制瑞利(白或色)噪声的能力。因此，该算法在提高水下探测系统对水下目标的检测能力方面有重要的应用价值。     

基于模糊神经网络方法的新构造控水专家系统

在对大量野外地质资料统计和综合分析基础上，依据地质专家在新构造领域的理论知识和成功经验，运用模糊数学理论和神经网络理论相结合的方法，提出一种用线性单元并联实现非线性划分的神经元网络模型，并研制出相应具有较强推理能力和学习功能、广泛用于非定性系统数据处理的专家系统，该系统经实例验证具有较强的适用性。