基于灰色系统与神经网络的航材消耗广义加权函数平均组合预测模型研究

建立了航材消耗的灰色系统预测模型与神经网络预测模型，同时给出了一种新的具有广泛代表性的组合预测模型－－广义加权函数平均组合预测模型及其加权系数的参数估计方法，并利用此方法建立了基于灰色系统与神经网络的航材消耗广义加权函数平均组合预测模型，最后以实例说明了其预测效果。     

瑞利噪声环境中水下目标辐射信号增强算法

提出了基于高阶累积量广义函数迭代的自适应滤波算法，证明了该算法的收敛性，给出了广义函数的几种具体表示式。用该算法对瑞利噪声环境中水下目标辐射信号谱增强进行了仿真研究。结果表明：该算法具有很强的抑制瑞利(白或色)噪声的能力。因此，该算法在提高水下探测系统对水下目标的检测能力方面有重要的应用价值。     

复杂系统研究与本体论的复兴

讨论了复杂系统研究的若干本体论问题。指出，由于复杂性研究和系统科学在方法论上建立起从具体科学到哲学本体论的连接桥梁，所以它就推翻了上个世纪旷日持久的哲学上的拒斥形而上学运动，恢复了本体论在哲学中的地位。同时，系统科学和复杂性研究还为过程哲学、突创进化论哲学、过程机制研究和广义目的性与广义价值论的研究提供了有力的论点和论据，使本体论哲学发生了重大的变革。     

两个智力问题的增广Petri网模型

给出人携带狼,羊,白菜安全过河问题的增广Petri网模型及著名的用餐哲学家问题的一个无饥饿解的增广Petri网模型.     

GPS抗干扰单星约束自适应滤波器组设计与仿真

提出了一种分别针对多颗GPS卫星的波束形成自适应抗干扰实现方法,称为单星约束自适应滤波器组方法,用于GPS抗干扰处理,各个滤波器使阵列天线形成的主瓣分别对准每个期望卫星,从而提高接收信干噪比。该方法的自适应部分通过Givens旋转实现,并利用Givens旋转的结构特点,共用了大部分运算,降低了单星约束滤波器组的运算量。相比多星约束方法,能够提高信干噪比,并且计算量不会显著增加。仿真结果表明该方法相比多星约束方法,能显著提高信干噪比。     

A kind of Generalized Learning Model

1　IntroductionSymboliclearning,connectivelearning,fuzzylearningandevolutionarylearningarethepresentfundamentalmethodsformachinelearning[1～3].Eachofthemhascharacteristicsandadvantages,andcancarryoutmachinelearningtasksincertainregioneffectively.Howe...     

我国城市人均医生数的统计建模与分析

介绍拟合非对称分布数据的一种方法,然后运用这种方法建立了我国每万人医生数的分布模型,并利用这一模型分析我国城市的就医状况     

基于Simulink的广义执行机构仿真模型库建模

为了提高方案生成后仿真模型的建模效率,建立了基于Simulink的广义执行机构仿真模型库。该模型库将广义执行机构分为执行机构和驱动元件两类,分别建立了支持广义执行机构仿真的执行机构库和以驱动输入分类的驱动元件模型。其中执行机构库使用屏蔽实现了模型接口的封装,同时将每个模型的基本参数定义为变量来表示。设计者可通过直接搜索调用方案解对应的仿真原型或分解和手工合并相关模型文件来快速构建仿真模型。以某船载装置移动机构和惯性振动筛机构的方案设计为例说明了仿真模型库的有效性。     

极值理论(EVT)方法用于受险价值(VaR)计算的实证比较与分析

讨论了根据极值理论 ( EVT)计算受险价值 ( Va R)的两类不同的方法 :基于矩估计的“两次子样试算法”和极大似然估计法 ,并给出了各自理论推导过程和计算步骤 .同时 ,把这两类方法与正态分布和经验分布的结果进行了比较 .应用四种汇率历史数据进行的实证计算表明 ,在极端条件下 ,用极值理论方法估计 Va R具有很高的准确性 ,而矩估计法的结果又优于极大似然估计法 .     

广义计算理论研究

概要讨论广义计算的一般化理论 ,包括广义计算模型、广义计算系统、广义学习模型等 ,同时介绍广义计算系统实例 .