基于DSP的全数字直流位置伺服控制系统

提出一种基于数字信号处理器（ＤＳＰ）的全数字直流位置伺服控制系统。充分利用ＤＳＰ周边接口丰富、运算速度快的特点,采用神经元自适应控制策略对系统进行控制。实验结果表明,该系统对于对象参数大范围变化具有很强的鲁棒性和自适应能力, 系统的动、静态性能良好, 定位误差小于０．３°     

微处理机应用系统容错设计之实例分析——温控仪容错设计

在微处理机应用系统容错设计理论的基础上,采用了过程通道、 Ｒ Ａ Ｍ 的备用容错以及系统恢复和重入技术,对温控仪容错进行了设计．     

基于小波变换的自适应算术编码方法

基于小波变换提出了一种新的编码方法－自适应算术编码。该方法计算效率高并具有自适应性,其编码效率高于Ｈｕｆｆｍａｎ编码。     

滨海砂矿开采新方法的研究

提出了一种用气举和自激振荡脉冲射流相结合的方式开采潜水层滨海砂矿的新方法,研究了气举的数学和物理模型,探讨了自激振荡脉冲射流作为气举装置破碎器的可行性。理论和实验表明：自激振荡脉冲射流不仅能破碎水下土岩层,而且能松散砂矿颗粒,使砂矿颗粒易于进入气举吸头。     

量子阱内磁极化子自陷能的温度关系

采用推广的Larsen微扰理论,在有限温度情况下,对量子阱内的电子体LO声子耦合系统进行研究,得到了磁极化子自陷能的解析表达式,并以GaAs量子阱为例,进行数值计算.结果表明,磁极化子自陷能随阱宽的增大而增大;随温度的变化受磁场的影响特别显著,“低磁场”时,磁极化子自陷能随温度升高而变大;“高磁场”时,却随温度的升高而变小     

基于消费形态条件下的电力运营定价模型

提出在电力运营部门定价过程中,首要的问题是选择指定的用户类型及用户消费形态,并且在自选择约束条件下达到福利优化的目的．运用计量经济学的方法建立了电力运营定价模型,在模型中,通过确定用户目标函数对电力运营部门的供给状况、福利最大化问题、需求函数原则和有效的电价条件进行了分析,并就如何确定正常的消费形态和相应的电力价格以及自选择约束条件进行了实证分析．结果表明,在基于消费形态的定价模型中,问题的关键是价格形态应同时对不同用户群达到有效、可行和公平的目的     

语音识别中HMM与自组织神经网络结合的混合模型

基于隐马尔可夫模型和自组织神经网络模型提出了一种用于语音识别的混合模型,给出了训练调整权向量的算法,实验结果表明其在语音识别中具有很好的性能·     

基于神经元网络的非线性系统间接自校正预测控制器

提出了一种使用神经元网络的非线性系统间接自校正预测控制器。这一控制方法是基于两个神经元网络,一个用于动态过程的建模,另一方面用于获取控制信号。控制器的优化目标基于过程输出的向前多步预测。两个网络在线学习均采用了非线性最小二乘法。     

自补图的匹配性研究

讨论了自补图的完美匹配的存在性和自补图的最大匹配问题。     

线性赋范空间中不动点的逼近

在线性赋范空间中,应用Ishikawa迭代序列证明了3个不动点定理,这些定理也推广了Pathak HK和Kang SM等人的一些结果。设E是赋范线性空间X的凸子集,T是E到E的自映射,F（T）≠Ф,若对任意x1∈E,迭代序列M（x1,αn,βn,T）收敛于P,则P∈F（T）。又若X是一致凸的Banach空间,E是X的闭凸子集,T：E→E为自映射,对任意x0∈E,定义序列xn＋1=（1-cn）xn＋cnTxn,则迭代序列│xn│∞b=1若收敛于P,则P∈F（T）。