Thiele型张量连分式插值及其在张量指数计算中的应用

提出了Thiele型广义张量有理逼近的一种连分式插值方法, 并用该方法计算了张量指数函数的值, 由此来说明这种连分式插值方法的有效性.     

基于RBF神经网络的射频功放器件大信号建模方法研究

基于多层前向神经网络对任意非线性连续函数有较好的逼近效果，对BP(反向传播算法)神经网络和RBF(径向基函数)神经网络作了理论上的分析比较。并采用实际数据进行训练。说明了RBF神经网络在逼近精度和速度上都要优于BP神经网络。最后，以RBF神经网络作为函数逼近器对射频功率器件建立了大信号特征模型，并进行了模型检验，证明了基于RBF网络的建模方法具有较高的精度。     

一类子矩阵约束下矩阵反问题的拓广

利用矩阵的广义逆和广义奇异值分解,讨论了子矩阵约束下左右逆特征值问题及其拓广,给出了其有解的充分必要条件及在有解条件下的通解表达式,并得到了此问题的最佳逼近解,而且用数值算法来验证求最佳逼近解的有效性．     

双十字轴万向节传动力学建模与仿真

通过对典型双十字轴万向节传动空间运动约束分析，分别建立了万向节传动系统运动学和动力学模型；利用数值仿真分析软件，观察到万向节传动运动存在简谐特性，在车辆加速工况和准静态工况下，万向节传动支反力也存在周期简谐特性．分析得到的结论与传统矢量分析方法的结论相吻合；文中的建模和仿真分析方法为传统件结构的疲劳设计和失效分析提供了理论定量分析依据；对车辆中其他型式的万向节传动设计和研究具有参考价值．     

未知非线性时滞系统控制设计

本文以一类动态未知的时滞非线性系统为研究对象,利用步进反推设计方法给出了使该类系统能够跟踪给定参考信号的控制器.设计中采用了模糊逻辑系统来逼近未知的非线性函数,并用自适应机制同时调节模糊系统的权参数和基函数中的参数,从而不要求模糊系统的基函数事先已知.本文通过选取积分型Lyapunov函数,证明了所提出的控制方案能够保证闭环系统的稳定性和期望的跟踪精度.仿真结果进一步验证了所得结论.     

汽车空间多万向节传动的动态优化设计

从汽车实际行驶的动态工况出发，提出了对汽车空间多万向节传动最佳布置的数学模型，选择了合适的优化算法，编制了计算程序．实例计算表明，降低由万向节传动的不等速性引起的传动系的振动和噪声，采用动态优化方法比采用静态优化方法效果更好     

万能检索构件

基于构件的ＭＩＳ开发是一种的方法，而构件的建造是该方法的核心，本文介绍万能检索构件，包括其组成及构件及构件运行过程控制。     

矩阵方程AXB＝E的加权最小二乘Skew-Hermite解

作者运用CCD的手段,得到了矩阵方程AXB=E的极小范数加以最小二乘Skew-Hermite解的表达式和方程有Skew-Hermite解的充要条件,而且也引伸出给定矩阵在Skew-Hermite解集中的最佳逼近解的表达式.     

近似2-连通k-支配容错虚拟主干网

由于无线网络存在节点失效、链路断裂等特性,虚拟主干网需要具备一定的容错性。利用2-连通k-支配集作为容错虚拟主干网的模型。通过分析单位圆盘图中极大独立集的性质和连通图的块-割点树结构,首次设计出在无线自组织网络中构造2-连通k-支配虚拟主干网的近似算法。从理论上分析了该算法的时间复杂度,并证明了该算法的近似比为常数。     

一种复合型前馈神经网络结构

ＢＰ网络是一全局逼近的网络,通常,在对样本数据的选取要求上,它不如ＲＢＦ网络高,即ＢＰ网络在训练样本数据的代表性不强时也可表现出对非线性函数较强的逼近性能,鉴于此,作者提出了一种复合型前馈神经网络结构在此结构中,笔者采用了ＢＰ神经网络对训练数据进行预处理而得到径向基函数（ＲＢＦ）网络的初始中心矢量点集的方法该方法使得ＲＢＦ网络中心矢量点集由传统的随机确定改为对它的优化选取,由它确定的ＲＢＦ网络的中心矢量具有相当的柔性,从而增强了径向基函数（ＲＢＦ）神经网络整体的泛化性及鲁棒性,最终使得该复合型神经网络具有了很好的精度和泛化性仿真结果表明了本文所提网络的有效性