并行广义预测自校正控制器(GPC)

本文旨在讨论ＧＰＣ算法［１，２］的并行化问题，通过对原串行算法的数据流及数据相关性的分析，得到了一种三角阵列的并行算法。该算法自然导致Ｓｙｓｔｏｌｉｃ结构，并具有良好的数值稳定性。对于一个 ｎ阶系统而言，本算法采用Ｏ（ｎ２）阶的处理器单元互连成三角阵列，可以把计算时间由原来的Ｏ（ｎ３）阶（内积运算）时间提高到 Ｏ（ｎ）阶，因而具有 Ｏ（ｎ２）的加速比，其处理器的利用效率得到了很大提高。     

灰色系统理论—一种全新的观念

本文较为全系统、全面地介绍了灰色系统理论的内容、应用及其发展。     

小麦品种产量性状演变与预测的灰色系统分析

本文用灰色关联度分析的方法，对山东省及黄淮麦区不同时期种植的小麦品种产量性状的演变进行了分析，探讨了性状之间的变化态势的异同及相互影响的程度。用ＧＭ（１，１）模型对９０年代小麦产量及相关性状的发展趋势进行了预测。在此基础上，对制定科学合理的育种目标，明确育种的主攻方向，提高育种效率等问题进行了讨论了为小麦的遗传育种工作提供一定的参考信息。     

师资预测一类纵横统计推进模型

提出了一个新的人才预测模型,其主要优点是可对残缺原始数据进行加工,且可修正预测值的随机误差影响,预测精度较高.本文还给出了用该模型对某校师资进行预测的实例,得到满意结果.     

热轧层流冷却系统优化与模型参数自适应

针对热轧带钢卷取温度控制的不确定性和时变性, 利用系统优化与模型参数的自适应控制热输出辊道上带钢温度. 从控制模式、冷却策略、段跟踪和模型的再计算以及学习系数的读取等方面对系统进行了优化. 根据实际工艺状况, 实时采集现场数据对层冷模型中的参数进行自适应调整, 并就组别分类、空冷/水冷系数的回归分析进行了研究. 实践结果表明： 采用这种方法能满足现场需要, 卷取温度控制精度较高, 基本在-15～15 ℃范围内;控制效果和带钢性能良好.     

基于自适应共轭梯度算法的高分辨率谱估计器

基于AR模型的功率谱估计是现代谱估计应用非常广泛的一种方法。通过对一全极点模型的参数估计来实现功率谱估计。提出了一种采用自适应共轭梯度算法来进行参数估计的方法。由于共轭梯度算法采用迭代运算求解Yule-Walker方程,同现有的谱估计算法相比,大大减小了谱估计算法的计算复杂度;随着自相关矩阵阶数的增大,该方法谱估计精度在小信噪比下提高显著。仿真结果表明,这种方法和基于AR模型的其它谱估计方法在不同信噪比下具有几乎相同的分辨率。因此,该谱估计算法具有重要的实用意义,有助于谱估计算法的实时实现。     

基于像素特征的路面裂缝图像自适应滤噪

分析了破损路面图像的像素点区域特征，针对不同区域提出加权邻域滤波和自适加权中值滤波算法。其权值是通过对图像中区域特征的推理得到的，所以算法中能根据图像的区域特征自适应的进行滤波。试验表明，本算法能够有效滤除噪声，并具有很好的细节保护能力。     

一种参数自调整多种群遗传算法

在借鉴海明距离、爬山法思想的基础上,提出了通过划分种群,采用不同的自适应参数,在保持快速收敛于最优的同时不失种群的多样性.新方法提高了搜索精度,较好地克服了未成熟收敛现象,并通过多元多峰数学函数对新方法和基本遗传算法进行比较评估,验证了新方法具有较满意的优化效果.     

2005年全球经济增长的几个不确定因素

2005年全球经济增长的不确定的因素有三个：美国财政“双赤字”；世界石油价格上涨；发达国家房地产市场的泡沫。