总磁场强度梯度模作为匹配特征量的基准图制备技术

基准图制备是地磁匹配制导的关键技术之一。提出用总磁场强度梯度模作为地磁匹配特征量,根据研究的实际需要,从四个方面分析了地磁场梯度模作为匹配特征量的优势;在选定区域制作了以总磁场强度梯度模作为特征量的基准图,在基准图上提取了特征参数并进行了分析。结果表明:在选定区域,以总磁场强度梯度模作为特征量生成的基准图特征丰富、起伏程度大,较之以地磁总场强度为特征量生成的基准图优势明显。     

模糊连续变增益H∞控制器及其在生化过程中的应用

针对连续搅拌反应釜系统(CSTR)和生物反应等连续系统,采用梯度线性化,设计一种连续变增益控制器,主要思想是先利用梯度线性化方法得到非线性系统的一系列局部线性化模型,结合H_∞理论和极点配置得到变增益矩阵,通过拟合得到连续变增益H_∞控制器,再引入模糊隶属度函数,使控制器兼顾快速特性和良好的阻尼特性,保证系统始终具有较好的动态性能。仿真结果说明了此控制器设计方法的有效性。     

梯度神经网络求解Sylvester方程之MATLAB仿真

近年来,国内外学者发表了许多关于线性代数问题实时求解的方法,其中包括了矩阵求逆和线性方程组的并行求解方法.在研究了基于梯度法的递归神经网络用于Sylyester矩阵方程的实时求解后,通过使用Kronecker乘积和矩阵向量化等技术进行了MATLAB仿真从而验证了相关理论分析.计算机仿真的结果证实了这类神经网络方法在解决Sylvester矩阵方程中的有效性和高效率(特别是在使用幂S型激励函数的情况下).     

一种基于最小熵准则的SAR图像自聚焦算法

研究了一种新颖的SAR图像自聚焦算法。该方法从复图像域出发 ,利用最小熵准则盲解卷积原理 ,通过多维搜索完成相位误差校正。同相位梯度自聚焦算法相比 ,最小熵算法无需在图像域分离出强点目标 ,因而特别适用于无任何明显特征的图像。仿真及实测数据处理结果证明了该方法的有效性     

一种基于梯度域的三维军标绘制方法

为提高三维战场环境仿真中军标的标绘速度,提出一种基于梯度域的三维动态军标快速绘制方法。本方法首先提取军标覆盖区域的地形数据,通过梯度域计算获取对地形形状影响最大的若干特征点;通过特征合并对特征点进行进一步精简;通过对特征点进行样条插值,实现三维军标控制曲线的平滑过渡。实验证明,通过本绘制方法可以实现军标的快速绘制,并能使军标在动态运动过程中保持地形匹配,可显著提高军标绘制效率。     

地面站数传系统的RBFNN模型及算法

针对难以建立精确数学模型的地面站数传系统,提出改进梯度迭代学习的径向基神经网络建模方法。改进梯度学习算法通过训练样本相关性矩阵的主成分分析确定网络隐含层初始节点数;改进迭代过程中网络参数的梯度信息计算方式,加快了迭代收敛速度;并增加结构调整过程,实现对网络规模的精简。通过采集地面站数传系统输入-输出数据,将改进梯度学习算法应用于网络离线训练,并给出具体实现步骤。地面站数传资源配置优化实例验证了模型具有较高泛化能力,且算法稳定性较佳。     

甘南亚高山草甸植物对逆境胁迫的生理生态响应

对不同环境梯度条件下6种植物：莓叶萎陵菜（otentilla fragarioides）、火绒草（Leonto-podium nanum）、矮嵩草（Kobresia humilis）、棘豆（Oxytropis kansuensis）、狼毒（Stellera chamaejasme L）、金露梅（Potenti Uafruticosa L）的叶片叶绿素、游离脯氨酸以及可溶性糖含量的变化进行了研究。结果表明：随着生境（包括土壤水分、光照、温度等的）梯度的变化,6种植物叶内脯氨酸含量、可溶性糖的积累量、叶绿素的含量随着从阴坡、半阴半阳坡、阳坡环境的变化都有不同程度的变化;综合分析认为,6种植物的抗逆性由强到弱为棘豆、狼毒、矮嵩草、莓叶萎陵菜、火绒草、金露梅。表3,参14。     

最小二乘支持向量机的预优共轭梯度法

针对Suyken等人提出的最小二乘支持向量机的共轭梯度法在输入样本的个数较大时,需要求解高阶线性方程组这一缺陷,提出了一种新算法。该算法利用分块矩阵的思想将该高阶线性方程组系数矩阵降阶,为了提高收敛速度,克服数值的不稳定性,采用条件预优共轭梯度法求解低阶的线性方程组。通过仿真试验证明用本文方法训练最小二乘支持向量机比共轭梯度法的训练速度提高了将近一倍。     

QoS保证的传感器网络拓扑控制算法的设计

传感器网络技术的发展对网络服务质量提出了要求,如何在满足一定的服务质量要求前提下实现能量的优化是传感器网络设计必须面对的问题。现有的相关研究主要集中在如何从路由层和链路层来保证一定的QoS指标,本工作将传感器网络中的QoS支持延伸到拓扑管理层,提出了一种支持一定QoS要求的高效的拓扑控制算法,该算法构造一种具有梯度分布特征的节点拓扑结构以平衡网络数据流在sink节点处的聚集。NS2仿真证明了该结构对QoS支持的可行性。仿真表明,该算法以较少的冗余节点增加可将延时和丢包率分别降低50%和40%,证明了该机制在高速率数据场景下的高效性。还通过NS仿真分析了算法实现中关键参数的选取原则。     

ISAR目标多普勒偏置效应分析与补偿

采用相位梯度自聚焦算法对非合作目标进行高分辨逆合成孔径雷达聚焦成像的处理过程中,回波多普勒偏置效应将严重影响后续转动补偿的效果,妨碍成像聚焦质量的提升。从相位梯度自聚焦算法的原理出发,阐释了多普勒偏置效应产生的原因。进而,分析了多普勒偏置效应对散射中心距离徙动补偿的影响。最后,提出了一种基于图像质量评价的多普勒偏置效应估计与补偿算法,并通过数值仿真分析和实测数据处理实验验证了本文分析结果的正确性。