基于Bezier曲面的大规模散乱数据的插值

对于大规模散乱数据而言，传统的散乱数据的插值方法由于要通过求解联立方程组来得到插值曲面，因此无法适应大规模散乱数据的逼近．本文提出的基于Bezier曲面的大规模散乱数据的插值方法，是一种通过自适应的迭代方法，对大规模的采样点进行Bezier曲面插值的方法，有助于提高计算的速度和精度．     

BP模型在降雨径流预报中的应用研究

简要介绍了人工神经网络用于洪水预报的基本原理,对降雨径流预报的网络模型进行了改进。为了避免陷于局部极小值和缩短学习时间,采用了改进的自适应BP算法进行洪水预报,开发了基于BP模型的洪水预报系统,并经过山西省文峪河水库的实测资料进行了预报,取得了令人满意的精度。     

倒立摆的Reinforcement Learning模糊自适应控制

根据Lagrange方程建立了单级倒立摆系统的数学模型，利用模糊自适应控制算法设计了倒立摆系统的控制器，并在Matlab的仿真模块中将倒立摆系统的数学模型和控制器结合起来．对倒立摆控制系统进行了仿真研究。结果表明，对于要求实时性较高的非线性不稳定系统。用模糊自适应控制算法可以按照控制要求在线调节控制参数，在最短的调整时间内取得良好的控制效果。     

基于自适应Gabor小波包的超声心动图像纹理特征提取

在基于纹理的医学图像检索中，由于提取的图像特征向量过长，大大影响检索速度．为此，提出一种基于Gabor小波包的自适应纹理提取方法：以信号能量集中度作为自适应选取小波包的优化参数，建立反映图像内容的纹理特征向量以及空间信息结构码．这种方法有效降低了纹理特征向量的维数，显著提高了图像分析的效率．在基于内容的图像检索实验中，以两类典型的超声心动图像为研究对象，结果表明该方法能够达到95．1％的平均识别率．     

模糊神经网络间隔调速模型的研究

提出了一种基于模糊神经网络理论求得动态出口速度的模型，以6层的前向神经网络实现模糊过程使系统具有自学习和自适应能力，能根据列车的实际溜放情况自动调整减速器出口速度。     

N阶线性跟踪-微分器及其在电力系统相角预测中的应用

证明了一种N阶线性跟踪一微分器的收敛性。由于该线性跟踪一微分器的结构参数和跟踪性能对噪声和对象有一定的敏感度和依赖性，采用自适应遗传算法对三阶线性跟踪一微分器的结构参数进行了优化，以期获得较好的参数匹配，提高跟踪预测的精度和速度。将优化后的三阶线性跟踪一微分器用于电力系统参考相角预测研究中，仿真结果证明，优化后的三阶线性跟踪一微分器具有较好的跟踪性能和预测精度，满足电力系统相角预测的要求。     

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。