模糊控制系统的设计方法及应用

通过对高斯模糊隶属函数和对某基于聚类分析的模糊控制系统设计方法的改进 ,提出了一种节省计算内存、时间并具有较强适应性的模糊控制系统设计方法 ,在模拟例子的计算中显示出相当高的拟合精度。     

人工神经网络在矿井突水预报中的应用

突水预报是一项重要的矿井水文地质工作。借助于人工神经网络在处理非线性问题或非结构问题方面的优势,采用BP算法,基于大量矿井突水样本实例建立了突水预报神经网络模型,并将该模型用于实际预报,并取得了较好的效果。结果表明,模型具有较强的实用性。为了提高模型的预测精度,在训练样本的选择上还应具有一定的代表性。     

一维抛物型方程参数识别反问题的数值解法

以函数逼近和Tikhonov正则化为基础，利用算子识别摄动法和线性化技术提出求解一维抛物型偏微分方程参数识别反问题的迭代算法，拓宽了求解此类反问题泛定方程和初边值条件的适用范围。数值模拟的结果表明，用此迭代法求解参数识别反问题具有数值精度高、稳定性好、收敛速度快的特点。     

单调线性互补问题的非精确不可行内点算法

对单调线性互补问题提出了一种非精确不可行内点算法．该算法的迭代方向仅需要达到一个相对的精度．在初始点位于中心线的某邻域内的假设下，证明了算法的全局收敛性．     

一种基于遗传算法的分类方法

数据挖据的目的是从数据库中获取知识。本文针对挖据目的,提出了一种基于遗传算法的分类方法,并应用于实例,得到了很好的结果。     

二叉树后序遍历的非递归化算法讨论

尽管递归算法具有结构简炼、清晰、可读性强等优点,但递归算法在执行过程会耗费太多的时间和空间,为了追求算法的时空效率,必须将递归算法转化为非递化算法,问题才能得到有效解决,讨论了在递归算法执行过程中栈的变化和给出了改进的非递归化算法.     

用简单动态递归网构造固体散料流量模型

提出了用简单动态递归网来建立固体散料流量模型，针对动态递归网结构复杂，训练算法收敛速度慢的缺点，采用一种结构十分简单的递归网，对RPE算法进行了改进和补充，使之适用于简单递归网，用来对网络的权值和阈值进行调整，建模结果表明此方法收敛速度快，精度高。     

Turbo码译码算法的时延改进分析

通过对Turbo码最大似然译码MAP算法（maximum posteriori probability algorithm）和SOVA算法（soft output viterbi algorithm）的比较和对SOVA算法的比较深入的分析，对Turbo码在译码过程中存在的时延较大的问题做出了一些改进，并且针对引进时延的不同原因讨论了具体的解决方案，通过Matlab进行仿真，表明这些改进是有意义的。     

基于基因算法的模糊滤波器的研究

对基因算法的模糊识别进行了研究。对于简单自适应模糊滤波器不能很好地解决由于信息冗长带来的局部最优问题 ,可采用基因算法进行优化。其在不牺牲学习效率的前提下可以获得良好的性能。     

预测滤波技术在电视跟踪系统的应用

为了解决电视跟踪系统中电视脱靶量的滞后以及跳变对控制系统的稳定性和跟踪精度的影响。根据跟踪系统实时性和精度要求，设计了卡尔曼滤波器，对跟踪目标运动参数(位置和速度)进行滤波预测，提出了极坐标下Kalman滤波算法。仿真结果表明，该滤波器能够根据传感器测量值对目标位置、速度进行估值，超调量减至18％，调整时间为0．6s。