基于改进 HAF的线性调频雷达信号参数估计

针对多项式相位信号(PPS)中的线性调频(LFM)雷达信号参数估计,通过提出频谱方差极大值准则对PPS次优参数估计方法高阶模糊度函数(HAF)进行了改进,提出了适于单分量LFM参数估计的改进HAF。首先讨论了HAF对LFM参数的估计方法及其局限性,然后提出了分段频谱方差极大值法则下LFM调频斜率估计的方法,将其与HAF相结合提出了单分量LFM参数估计的改进HAF,克服了接收信号与实际信号起点不一致性对HAF带来的影响,降低了由于HAF局限性带来的调频斜率估计误差,改善了HAF的累积误差效应。MATLAB仿真验证了改进方法较HAF的优越性。     

长三角将建立国内首个气候生态环境监测网

国内首个一流的跨省、跨地区气候生态环境监测评估网络将在长三角地区建成。     

极低硫钢的精炼脱硫动力学模型

通过对影响脱硫反应限制性环节的分析,将持续接触和瞬时接触两种反应模式综合考虑,建立了精炼脱硫动力学模型,并通过实验室"极低硫钢精炼脱硫"实验数据对模型进行验证.结果表明,本模型的预测结果与实验结果比较吻合.     

斜坡变形破坏的预测及防护

通过对斜坡变形破坏和影响因素的研究，探讨工程建设中斜坡变形破坏的预测及防护。     

基于RBF网络的混沌时间序列的建模与多步预测

提出将RBF神经网络应用于混沌时间序列的建模与预测中 ,设计了一个三层RBF网络结构 ,说明了RBF网络用于混沌时间序列建模和预测时的基本性质。仿真结果表明 ,RBF网络模型对混沌时间序列有比较强的拟合能力和比较高的一步及多步预测精度。采用RBF网络进行混沌时间序列的建模和预测能够取得比其它方法好得多的效果。     

基于变神经网络的非线性最小方差预测控制器

提出基于变神经网络学习动态系统参数的最小方差预测控制器。其目的是通过在线学习 ,使控制器(MVPC)能适应被控对象参数变化和非确定性。提出的变神经网络由两部分组成 ,一部分是线性神经网络 (LNN) ,作为被控对象局部线性动态模型 ,另一部分是多层交叉回归神经网络 (DRNN) ,它近似为非线性动态模型。由于引进递推最小方差算法 ,本控制器运算速度相当快。仿真结果表明所提方法对非线性系统自适应控制是有效的     

油田水CaCO_3结垢反应的计算与应用

以热力学计算为基础，广泛采用油田水的数据．计算了ＣａＣＯ３的预测条件，并根据油田生产实际，建立了使用防垢剂时的预测模型．根据理论模型编制成计算机程序，并与文献结果和油田观测结果进行了对比，提出了临界浓度和临界稳定常数的计算和应用方法．为防垢剂的选择提供了理论依据，大量计算表明，预测结果与文献和现场观测结果相符．     

一种快速余弦变换在心电图数据压缩中的应用

用离散余弦变换(DCT)的一种快速算法按“方差准则”实现心电图(ECG)数据压缩.这种算法减少了乘法次数且结构简单.采用分段变换的方法,能有效地进行心电图数据压缩.     

介绍一种简易方差分析算法

简易算法是运用计算器，直接作单因素方差分析，简化了复杂的计算过程。便于现场应用该法简单易学，结果准确，使用方便。     

我国居民消费水平的中长期预测

根据全国1992－1999年居民消费水平的统计数据，采用灰色系统理论的数据预测及缓冲算子公理，结合定性分析，建立了GM（1，1）模型，预测了我国2000－2005年居民消费水平的发展前景。