全直线区域上的对角化Chebyshev有理谱方法

基于Schmidt正交化思想,研究了全直线区域上带渐近边界条件的二阶微分方程的对角化Chebyshev有理谱方法,构造了二阶微分方程的Fourier型Sobolev正交基函数并导出相应的全对角离散代数方程组,在此基础上分别给出了微分方程真解和数值解的Fourier级数展开形式及局部截断形式。数值结果保持了谱精度,且与以往算法相比,新算法优化了计算过程,减少了计算量,并且简单易行。     

关于Clifford交比及其应用

本文定义了Clifford交比,得到了n维空间的同胚为保向Mobius变换的充要条件和n维空间中四点共圆(或直线)的充要条件,并证明了Clifford交比的实部是n维保向Mobius变换的一个不变量.     

一种基于能量函数的证据合成算法

传统证据合成的计算量会随着证据个数急剧增加,限制了DS证据理论的广泛应用。从减少参与证据合成的焦元数量出发,提出了一种改进的DS证据理论的实用算法,以解决DS证据理论的实用化问题。该算法以焦元的能量函数、证据的平均能量函数作为选择抛弃焦元和剩余焦元的标准,同时将抛弃焦元的基本概率赋值重新分配给与之具有嵌套关系或相交关系的剩余焦元。该算法保留了抛弃焦元在证据合成过程中的生存权利,充分考虑了计算量和准确性。通过实例比较了该算法与其他几种近似算法的性能,验证了所提出算法的有效性和合理性。     

基于MPSO-BP的RBF网络自构建学习算法

采用PSO混合编码,提出了一种基于混合MPSO-BP的RBF自构建学习算法。该算法中,每个粒子由整数与实数两部分构成,分别对RBF的基函数个数及相关参数(中心、宽度和输出层权值)进行编码。同时设计了一个特殊的适应度函数,在保证精度的前提下,使网络的结构相对简单,以增强网络的自适应与泛化能力,减少主观因素设计对网络性能的影响。仿真实验表明,相对于RBF其他学习算法,所提算法隐节点少、精度高、泛化能力强。     

高斯杂波中距离扩展目标的模糊CFAR检测

为提高高分辨雷达的检测性能,提出了一种高斯杂波背景下距离扩展目标的模糊检测方法。该方法采用模糊恒虚警率(constant false alarm rate, CFAR)检测器代替传统的二进制CFAR检测器,将距离单元值转换成映射到虚警空间的模糊隶属函数值,然后采用模糊积累准则进行积累,得到检测统计量。研究了模糊代数积、模糊代数和两种积累准则,推导出这两种方法虚警概率的数学解析式。仿真结果表明,高斯杂波背景下模糊代数积积累较双门限二进制积累可获得近2 dB的性能改善。同时,模糊检测方法只采用单个检测门限,具有易于调节的优点。     

基于OLS退势的单位根检验

研究了不同情形下OLS退势单位根检验统计量的性质.推导了检验统计量的渐近分布,同时,运用蒙特卡洛试验模拟了有限样本容量条件下检验统计量的分位数,在拟合分位数关于样本容量响应面函数的基础上,给出检验统计量不同样本容量条件下8个百分位数的估计值,为OLS退势单位根检验提供理论依据和检验用临界值表.     

基于复杂适应系统理论的水土资源优化配置研究进展

复杂适应系统理论是现代系统科学的一个新的研究方向,已经在国内外水土资源优化配置中得到了应用并取得了成果。论述了复杂适应系统理论的基本概念、核心思想以及近年来该理论在国内外水土资源优化配置应用的研究现状,分析了理论在应用过程中存在的问题,强调指出了目前的研究中对单项的水、土资源优化配置研究较多,把二者结合起来的较少。最后对复杂适应系统理论在水土资源优化配置中的应用前景进行了展望。参38。     

基于动态递归模糊神经网络盲均衡算法的研究

模糊系统和神经网络已广泛应用于系统的辨识和控制,但是传统的模糊神经网络是一种静态映射,不适用于动态系统的辨识;而由于无线通信信道的时变性和不确定性,决定了盲均衡器本身就是一个动态的均衡过程,所以研究利用动态递归模糊神经网络的盲均衡算法是可行的,而且也是必要的。仿真结果表明:由于动态模糊神经网络的均衡过程同时利用了系统的当前数据和历史数据,对动态系统的均衡,较传统神经网络在均衡的精度和稳定性方面具有更好的效果。     

基于一种最优核鉴别矢量集的雷达目标识别

基于高分辨距离像的雷达目标识别的关键是如何提取距离像的有效鉴别特征.通过分析核Fisher准则函数下核类内散布矩阵的零空间信息与非零空间信息对识别的贡献,基于同构映射思想,求解出一组最优鉴别矢量集,用于提取距离像的鉴别特征.同时,给出一种快速算法,用较少的训练样本表达投影方向,加快了鉴别特征的提取速度.基于外场实测数据的实验证明了方法的有效性.     

模拟VLSI电路参数型故障的测试方法

为了提高模拟集成电路参数型故障的测试精度,以小波滤波器组实现的子带滤波为理论工具,研究了基于多故障特征提取的模拟集成电路测试方法.研究和对比了奥克塔夫(Octave)和金字塔两种小波分解结构下对Haar和Daubenchies两种小波在时域和频域中的故障分辨特性和诊断能力.对国际标准电路的实验表明:采用Octave结构时,在时域可完成故障检测,以相干函数在频域区分故障困难;而采用金字塔型结构时,在时域和频域皆易完成故障诊断:采用Daubenchies小波的效果优于Haar小波.