自适应选权滤波法在GPS高精度动态定位中的应用

介绍了一种新的滤波算法：自适应选权滤波法.在进一步理论分析和研究的基础上，将其拓展用于单频载波相位双差观测值的GPS高精度动态定位中.文中给出两个算例来验证方法的可用性和有效性.初步结果表明，对于短基线，新方法采用GPS单频载波相位双差观测值可得到高精度的动态定位结果.     

PT二次回路压降自适应补偿方法研究

通过分析电压互感器二次回路的特点及其压降产生的原因，设计了电压互感器二次回路压降自适应补偿控制器，为提高电能计量准确度、减小由于计量误差造成的电量损失提出了一种新的思路。     

一类多频线谱振动的主动控制方法

针对多频线谱振动提出一种新的主动控制方法--多通道解耦LMS自适应滤波方法.该方法以多个并行的LMS自适应滤波器结构和带通滤波器组成前馈控制器,带通滤波器对自适应滤波器进行解耦,以一个单自由度的减振器作为执行机构,对多个频率线谱振动进行主动减振.综合了LMS算法的快速性和频域自适应滤波的有效性,物理意义清晰,易于扩展.应用于国产某型机械式制冷机的主动减振,用B&K的PULSE 7700对现场调试结果进行分析,验证了该方法的有效性.     

线性时滞系统的新型自适应控制

针对一类单时滞的线性时滞系统,为对其未知的状态时滞参数进行自适应控制,基于LMI方法,采用一种基于“描述形式”的Lyapunov-Krasovskii泛函和新型的带记忆的状态反馈控制,使得参数自适应律能反映实时估计值与实际接近值之间的差值,从而突破以往自适应控制对估计值的大小限制和调整参数计算的困难,给出了一种新型的保守性较小、简便、实用的自适应律,仿真实例证明了该控制方案的有效性。     

基于遗传算法的模糊神经网络控制器在虚拟仪器中的实现

模糊控制技术在复杂的非线性控制过程中表现出优越的性能，神经模糊控制器的出现为自适应模糊控制设计开辟了新的途径。遗传算法由于具有不依赖于问题模型、全局最优、隐含并行性、高效率和解决不同非线性问题的鲁棒性等特点，能很好地用于神经网络的训练。两种方法综合使用，可以大大提高模糊神经推理控制系统的自学习性能和鲁棒性。通过应用Active X技术在Lab VIEW中调用和操作MATLAB的方法，实现了基于遗传算法的模糊神经网络控制器。     

用混合编码遗传算法实现匹配追踪算法

在分析总结浮点数编码和格雷码编码各自特点的基础上,提出了一种用浮点数和格雷码混合编码的遗传算法来实现匹配追踪算法.该算法有机结合了遗传算法和匹配追踪算法的优点,不仅能够得到较高精度的最佳匹配参数,而且有效地降低了计算量,克服了匹配追踪算法由于计算量太大而不能广泛应用的缺点.计算机仿真结果表明,该算法提取相位的精度和提取时间均有明显改善,证实了该算法的准确性.最后,将该算法应用于转子实验台的冲击信号特征提取中,提取结果证明了它的实际应用价值.     

线性人脸对象类模型的匹配提升技术

针对真实感人脸模型匹配的细节控制和稳健创建问题，提出了线性人脸对象类模型的匹配提升技术。基于非统一抽样(NUS)的动态高斯金字塔分析(DGPA)方法，结合不等概率抽样和整群抽样策略，自适应地动态调整每级高斯金字塔图像的抽样分布，利用最优化算法由粗到精的计算全局近似最优解，获得精确的模型匹配。动态调节整群区域边界并利用再抽样率调节抽样密度，可以有效控制人像模型的细节表达效果，提高模型创建的稳健性。随机梯度下降的线性相关性扰动(CD-SGD)和学习率自适应(ALR)技术，提高了模型匹配的准确性和收敛速度。以M     

基于GA-ANFIS在石灰矿技术经济系统中的参数优化研究与应用实践

为掌握水泥原料矿山系统中的技术经济参数对矿石成本影响的关联规律性，首先运用自适应模糊神经网络对矿山技术经济系统建模，再用并行遗传算法对模型求解，得到了确保矿石成本最小的各项最优技术经济指标，为提高矿山生产管理与经济效益提供了重要的参考价值。     

一类二维离散混沌系统在不同系统参数下的自适应混沌同步

基于参量自适应控制中的混沌同步，针对一类二维离散混沌系统，提出了混沌系统在不同系统参 数下的混沌同步方法，并给出了理论证明和实际应用例子。其理论结果很容易扩展到高维系统。     

多码DS/CDMA传输自适应系统的序列优化

为了优化多码DS/CDMA系统性能，提出了一种自适应序列优化及功率控制方法，通过优化系统扩频码设计，使系统能有效地克服多径多址干扰，降低系统传输功率。此方法中，为提高接收端用户的信号干扰噪声比(SINR)提出了一种快速收敛的优化序列设计算法，通过优化发送扩频序列和接收解扩序列，降低了多址干扰，提高了多径分集增益；过调整发射功率，使接收端达到设定服务质量要求，是一种有效的多码DS/CDMA传输自适应方法。