改进的广义Smith非反射边界法

提出了一个基于常加速度常边界力广义Ｓｍｉｔｈ条件的非反射边界方法，并给出了相应的半无限域中动力问题的显式－隐式算法．数值算例表明，它具有与常速度常边界力广义Ｓｍｉｔｈ非反射边界方法相同的精度，但显著地节省了计算工作量和计算机的存赌要求，且便于程序实现。     

用卡尔曼滤波单纯形优化法同时测定混合金属离子

对Ｍｇ－Ｃａ－Ｂａ三元组分体系，金属离子摩尔比介于１：１～１：２０时，回收率为９５％～１１６％；对Ｚｎ－Ｃｕ－Ｎｉ－Ｃｄ－Ｆｅ六元组分体系，金属离子摩尔比介于１：１～１：４５时，回收率为７９％～１３５％。对黄浦江水样进行分析，获得了成功。     

计算导数分光光度法的研究

用线性规划算法和卡尔曼滤波算法对ＰＡＲ－钴，镍、铜、锌、铁五组分体系的一阶导数光谱数据进行了解析，讨论了计算导数光度法的一些特性。     

高阶系统的故障发现及人机交互决策系统

本文研究了系统监控中的故障发现问题．提出了一种以图形方式进行人机交互的故障发现决策方法，并且应用大系统理论中的分块式卡尔曼滤波方法解决了高阶系统的监控问题，最后通过仿真实验，验证了该方法的有效性．     

基于kalman滤波的分布式航天器相对状态解算

根据所提出的利用无线电和激光测量两航天器相对状态的测量方案,利用动力学法建立了关于待估参数即两航天器相对位置参数的动态状态方程,建立了测量方程,利用卡尔曼滤波法对相对位置进行解算,分析了克服滤波发散的方法,给出了具体仿真算例,通过对仿真结果的分析发现,提出的模型与解算方法可有效提高航天器间的定位精度。     

信息融合技术在某试验指挥控制系统中的应用

针对靶场试验指挥控制系统中的信息融合需求,提出了一种改进的联合卡尔曼滤波算法,用计算加权系数的方法代替原来的计算加权矩阵,从而避免了求解滤波误差方差阵的逆矩阵。以GPS系统和地面某雷达的测量数据为例,对该算法进行了计算机仿真。结果表明,该算法对于抑制滤波发散、提高整个系统的精度和运算速度是行之有效的。     

一种适于非线性系统辨识的神经网络学习算法

提出基于卡尔曼滤波前向多层感知器快速学习算法，对此算法进行了详细的推证。仿真结果证实了这种神经网络结构用于非线性系统辨识的有效性。此算法收敛速度快、重复性好，且对存在观测噪声的输入输出能获得尽可能精确的辨识结果，从而提高了神经网络系统辨识的实用性。     

铁道货车三大件转向架轴箱仿真模型研究

1．引言 货车三大件转向架因为具有结构简单、检修方便、均载性好、对扭曲线路适应性强等优点而被北美、南非、中国等大多数国家普遍采用。但是由于其结构简单，因此货车动力学性能具有强烈的非线性特征。这些非线性环节主要表现在轮轨接触、轴箱导框摩擦副、导框间隙，非线性抗菱刚度、摇枕变摩擦减振器（斜锲）：心盘摩擦副及旁承等。虽然传统三大件转向架通过多年来的提速改造，例如采用加橡胶垫、加装交叉支撑装置，加装常接触式摩擦旁承等技术都大大减轻了三大件转向架的非线性特性。但是结构特点决定，改造后的三大件转向架依旧存在着很多非线性环节。在三大件转向架的数值仿真过程中这些非线性环节容易对数值积分造成奇点，影响计算速度和精度。