技术预测

预测将来的技术发展,对人类是不可避免的,而且预测要准确。科学家就怎样才能做得到这一点,进行了分析。 为什么要做技术预测? 这个问题似乎非常自然,但却暗示在预测与不预测之间仍然是有选择的。任何个人、团体或国家不可避免地要受到技术发展的影响,在他们要决定将资源分配到某一特殊项目时,都要进行技术预测。 然而,在做理论分析预测时,是要做出抉择的,进行简要的审查是值得的。     

一种在主瓣干扰条件下稳健的自适应波束形成方法

在自适应波束形成技术抑制干扰问题中 ,当存在主瓣干扰时 ,便暴露出两个缺陷 :一是副瓣电平增高 ;二是主波束变形且峰值偏移。提出了一种先在数据域实施干扰相消预处理 ,再进行自适应波束形成的解决方法 ,该方法在抑制主瓣干扰的同时 ,有效地解决了副瓣电平增高、主波束变形及偏移的难题。仿真结果证明了该方法的有效性。     

灰色系统建模的变换方法

本文通过定理的充分必要性的证明给出了寻找提高原始数据序列光滑度的变换的途径, 对获得新的变换具有指导意义, 实例分析和误差讨论充分展示了这一寻找方法非常有效。     

基于短期AGC指令的负荷系统预见预测控制

针对目前火力发电单元机组负荷增减频繁、扰动因素较多的情况，在充分利用自动发电挂制(AGC)的负荷指令资源的基础上，提出一种协调控制系统的负荷预见预测控制方案。该方法以多变量预测控制为核心，将预见控制思想融入到预测控制的设计之中，从而构成一种新的负荷协调控制策略。仿真结果表明，该方法集预测控制、预见控制二者的优点，使得机组负荷具有良好的跟踪性能，主蒸汽压力也具有很好的系统动、静态调节品质，而且控制量变化非常平稳，在对象动态特性较大范围内变化的情况下，系统具有较强的鲁棒性。     

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Elmore模型的Steiner树问题的求解

建立了一种求解基于Elmore延迟模型的Steiner树问题的遗传算法。针对Steiner树问题的特点,在引入一种新的具有自适应性的杂交概率和变异概率的基础上,提出了面向Steinet树问题的遺传算法和一种构造染色体的新方法。提供了遗传算法的结构并讨论了遗传算子。分析了基于时间和空间的算法复杂性。     

含有纯滞后对象的控制方法

评述纯滞后对象控制的两种典型方法─—大林算法和纯滞后补偿法的原理、优缺点、设计要求及存在问题，并讨论了两者的联系。     

基于灰色系统与神经网络的航材消耗广义加权函数平均组合预测模型研究

建立了航材消耗的灰色系统预测模型与神经网络预测模型，同时给出了一种新的具有广泛代表性的组合预测模型－－广义加权函数平均组合预测模型及其加权系数的参数估计方法，并利用此方法建立了基于灰色系统与神经网络的航材消耗广义加权函数平均组合预测模型，最后以实例说明了其预测效果。