现代意义下作战模型的研究

本文阐述了现代战争的特点，构造了现代意义下的作战模型，通过求解与分析，指明信息在现代战争中的重要作用和对未来战争的指导意义。     

基于可拓论的工业水分过程系统综合建模

介绍了工业水分过程系统建模的研究方法。该文采用数学机理模型、经验模型、神经网络模型在物元模型的基础上综合方法，建立了大时延、大流量、大范围非线性时变的烟丝水分过程的模型。该模型以数学机理模型的解作为初始点，经验模型作为全局调节器，菱形思维神经网络模型作为局部调节器，从而使该模型更接近于实际工业过程。此方法物理机理明晰、能获得工业过程的全局优化结果、能解决系统中一些结构不良问题等。仿真结果表明：较之三种模型的有效性，对于解决复杂工业过程控制系统问题，可知工程方法是一条可探索途径。     

三维动画课件在案例教学中的应用

《生产与运作管理》案例教学的案例一般均为实际问题,涉及的因素广泛、复杂.受单纯文字表达或平面图形静态表达的限制,加之缺乏实践经验,使学生对案情的理解往往产生较大的偏差,以至于难以充分发挥案例的作用.本文对采用三维动画课件的形式,立体、动态地表达案情,建立更为接近实际情况的动态模型,开展案例教学进行了探讨.结论是三维动画课件特别适合于运作管理案例教学,有利于显著提高MBA学员的教学参与程度,提高案例分析和方案设计的水平.     

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。     

一种基于模糊神经网络的自适应模糊辨识方法

基于改进的T-S模型，提出一种自适应模糊神经网络模型(AFNN)。首先，基于模糊竞争学习算法确定系统的模糊空间和模糊规则数，并得出每个样本对每条规则的适用程度。其次，利用卡尔曼滤波算法在线辨识AFNN的后件参数。AFNN具有结构简洁，逼近能力强，能够显著提高辨识精度，并且辨识的模糊模型简单有效。最后，将该AFNN用于非线性系统的模糊辨识，仿真结果验证了该方法的有效性。     

Radar Imaging Based on Iterative Algorithms

It has long been realized that the problem of radar imaging is a special case of image reconstruction in which the data are incomplete and noisy. In other fields, iterative reconstruction algorithms have been used successfully to improve the image quality. This paper studies the application of iterative algorithms in radar imaging. A discrete model is first derived, and the iterative algorithms are then adapted to radar imaging. Although such algorithms are usually time consuming, this paper shows that, if the algorithms are appropriately simplified, it is possible to realize them even in real time. The efficiency of iterative algorithms is shown through computer simulations.     

地方性高校教材建设初探

提出了地方性高校教材建设应包含的基本内容,认为:地方性高校教材建设应侧重于详细的教学大纲的编写和参考书目的编订;硬性规定学生入手一册同样的统编教材的做法是有害的,对于基础课程,教师应给学生指定几套参考书,专业课程要给学生予丰富的文献资料;适当引用国外优秀教材、改革教材管理机构是必要的.     

工矿企业能量平衡通用模式的研究

提出了适用于工矿企业能量平衡的一种通用模式，将与ＧＢ３４８４－８３《企业能量平衡通则》再增加“一表两图”──“企业能量平衡表”、“企业能源网络图”和“企业能流图”的效果相一致，能更加科学、合理地反映企业能量平衡的结果。     

面向21世纪旅游管理专业人才培养及课程体系的研究

高等院校是培养旅游专业人才特别是中高级管理人才的主要机构，高等院校培养人才是通过教育、科研等一系列活动来实现的。在人才培养方面，教学工作始终是重要栽体，其中培养目标、专业设置、课程体系是保证人才培养质量的重要内容。     

基于联想记忆模型的炮兵战场目标价值分析

目标价值分析是炮兵作战情报信息处理的中心工作。如何从炮兵战场众多目标情报中确定其价值 ,并根据作战需要选择需射击的目标和确定优先顺序是炮兵指挥员及其参谋人员的一项重要任务。根据联想记忆的一般模型和迭代解法对炮兵战场目标价值进行了分析和排序 ,并运用计算机进行处理 ,为炮兵指挥员的决策行为提供了依据。