一种基于新型RBF网络的侦察测向系统

针对雷达侦察系统的到达角(AOA)测量问题,提出了一种新型的基于两级径向基函数(RBF)网络的侦察测向系统。根据RBF网络的特点,本文采用了一种基于免疫算法的混合方法确定RBF网络测向系统的参数。该方法利用免疫算法的全局搜索能力优化RBF网络隐层的结构和参数,并采用最小二乘算法计算RBF网络线性输出层的权值。计算机仿真表明,基于这种RBF网络的测向系统达到了很高的精度。     

基于鲁棒控制Lyapunov函数的非线性自适应跟踪

研究了一类带有未知参数以及扰动的多输入非线性系统的自适应跟踪问题，利用控制Lyapunov方法设计出一种自适应控制器。该控制器对系统的参数和状态的不确定性具有鲁棒性，并且能保证系统闭环全局稳定。仿真结果表明，该控制方案具有良好的跟踪性能、鲁棒性及参数辨识能力。     

投资者对待损失的态度与套期保值策略间的关系

对于理性的投资者而言,对待损失都持厌恶的态度,但在进行套期保值交易时,很少有人考虑对待损失的态度对套期保值策略的影响。文中计算了考虑投资者对待损失态度的情况下的最优套期保值比率,并与传统的不考虑的情形进行了对比,然后研究了在不同情况下,投资者对待损失的态度如何影响套期保值策略,最后算例分析,进一步验证了结论的正确性。     

质量水平涨落函数与动态质量路由算法

实数区间适于表示用户质量需求和网络资源的动态变化。提出质量涨落函数这一新概念,揭示了质量因素的变化与质量水平涨落之间的内在联系。在约束质量水平涨落的前提下,推广了源路由算法、基于距离向量协议和链接状态协议的质量路由算法,使之成为与用户需求和网络变化特性相适应的、体现网络服务供需平衡与适度优化思想的动态质量路由算法。最后,给出判定路由路径质量水平涨落幅度的定理及其证明。     

3型FIR滤波器优化设计研究

详细研究了3型FIR线性相位滤波器的幅频响应与正弦基函数神经网络算法之间的关系,提出并证明了该模型算法的收敛性定理,给出了3型FIR带通滤波器、海尔伯特变换器和微分器的优化设计实例。研究结果表明提出的算法避免了求高价逆矩阵的困难,有效解决了3型FIR高价数字滤波器优化设计的瓶颈问题。计算机仿真结果表明了正弦基函数神经网络算法在3型FIR高价数字滤波器优化设计领域中的有效性。     

基于D-S推理的模糊模式识别方法

针对战场环境下数据融合系统的ESM设备获得的辐射源信息在时间上的冗余性,提出了一种基于D-S证据推理的模糊模式识别方法。该方法通过对观测样本信任度(模糊隶属度)的重新分配,有效地解决了辐射源信息不确定性问题,提高了辐射源的正确识别率。最后通过单一的模糊识别和D-S证据组合的模糊识别两种方法的仿真对比实验验证了后者的有效性。     

非线性规划的混合遗传算法

遗传算法是一类模拟自然界生物进化过程与机制、求解问题的自组织和自适应的人工智能技术,是非常好的求解优化问题的算法,但是它也容易产生早熟现象,且局部搜索能力较差。因此,在分析传统的非线性规划方法的基础上,针对传统方法的局限性,为非线性规划模型设计了一种新的启发式算法,即结合遗传算法、模拟退火算法和动态惩罚函数法的混合遗传算法,以发挥各算法处理问题的优势。对算法的过程进行了分析。通过实例说明,该算法对于求解所建立的问题是有效的。     

改善判断矩阵一致性的一种有效方法

对于层次分析法中不满足一致性条件的判断矩阵 ,提出了一种新的有效校正方法。该方法只校正判断矩阵的一行一列 ,即首先利用“方差”思想确定判断矩阵中应校正的行与列 ,然后根据对数最小二乘法原理 ,构造一个满足一致性条件的中间判断矩阵。在此基础上 ,利用取整函数 ,建立一个既有满意的一致性 ,又保留有原判断矩阵较多信息的新的判断矩阵。该方法校正速度快 ,新判断矩阵的元素具有明确含义 ,实例表明该方法是有效的     

基于截断正态概率模型的改进目标跟踪算法

在应用NIFPAT算法对机动目标跟踪时存在计算量大和要求网络训练两个弱点。分析了截断正态概率模型和NIFPAT算法后 ,把截断正态概率模型与NIFPAT算法思想相结合 ,提出了基于截断正态概率模型的改进目标跟踪算法。该算法根据目标机动情况自动调整系统方差 ,在附加较小计算量的情况下 ,能取得较好的跟踪效果。仿真实验表明 ,该算法能有效地提高对机动目标的跟踪精度。     

长期天气的人工神经网络混合预报模型研究

利用人工神经网络方法结合均生函数和多元分析方法，提出了一种同时考虑预报量自身显著变化周期和外生变量因子对预报量未来变化影响的混合预报模型。这种新的神经网络混合预报模型，比单纯采用时间序列统计预报方法或多元分析统计预报方法具有更好的预报效果，并且这种预报能力的提高具有合理的分析依据。