面向鲁棒控制的l1中心估计算法及其误差界

分析了具有ｌ１误差的线性时不变系统的最不利情况的辨识问题，对系统假设的先验信息是未知系统的脉冲响应函数控制稳定，并且假设实验数据具有有界噪声干扰的一般输入响应样本，提出了中心估计算法，分析了其最不利情况的误差界限，所给算法和辨识结果是面向鲁棒控制的。     

三维光盘存储系统中双光头同步控制的频域分析与辨识

详细介绍了双光头同步控制原理.对采集的伺服模块聚焦误差跟踪信号及共焦模块读写光头的聚焦线圈驱动信号进行了频域分析,并以此两路信号作为系统输入输出,分别对三种参数模型进行参数优化.根据3种模型的频率响应及阶跃响应,选择双光头同步控制过程的参数模型为[450]阶的ARX模型.实测曲线与模型仿真结果符合度(fit)为78.0259%.     

KCL在电力调度自动化中的应用

笔者依据基尔霍夫电流定律（KCL），分析了该定律在电力调度自动化中的几种应用。     

电讯系统工程引论

本文以近代信息论、控制论、系统论等工程技术科学的观点,简要综合论述电讯系统工程的本质与特点,并指出其系统设计的准则.     

遗传算法在图像辨识中的应用

本文论述了在计算机图像辨识中采用一种仿生学算法──遗传算法的尝试，讲述了在该算法设计中有关染色体编码，适应性评价函数，运算子参数等等参数的选择和确定，经加入适当的启发和限制后，图像的自动辨识和拚接取得了满意的结果。     

核查待购企业的知识产权

针对企业收购过程遇到的一些实际问题，探索商标权、专利权、非专利技术成果、著作权、企业名称、货源标记与原产地名称等知识产权的内涵及核查重点和方法.     

一种直升机舵机的GFRF模型辨识方法

改进了以多音组合正弦信号为持续激励信号的非线性系统GFRF非参数模型辨识方法。并成功地利用该方法辨识出某型直升机并联电动舵机的GFRF模型．实践表明，改进后的辨识方法辨识精度高且稳定，只需很小的计算量和数据存储空间，是一种有效的非线性系统辨识方法，具有重要的工程实际应用价值．     

一种基于模糊神经网络的自适应模糊辨识方法

基于改进的T-S模型，提出一种自适应模糊神经网络模型(AFNN)。首先，基于模糊竞争学习算法确定系统的模糊空间和模糊规则数，并得出每个样本对每条规则的适用程度。其次，利用卡尔曼滤波算法在线辨识AFNN的后件参数。AFNN具有结构简洁，逼近能力强，能够显著提高辨识精度，并且辨识的模糊模型简单有效。最后，将该AFNN用于非线性系统的模糊辨识，仿真结果验证了该方法的有效性。     

在UBBE框架下考虑不肯定的上界的估计方法

对目前的ＵＢＢＥ模型进行了适当的推广，使在解决估计问题时可以考虑那些可能是误差上界的数值，并在此基础上提出了一种方法，能够通过对估计精度和可靠性进行合理的权衡确定所需估计值，实际案例研究结果表明所提方法能够较好地解决估计精度和可靠性之间的矛盾。