基于DIGNET网络的数据融合方法

针对数据融合和目标识别的特点,提出了基于DIGNET自组织聚类人工神经网络的数据融合方法。考虑到多传感器系统测量多个参量的特点,用并行的子网络结构代替中间隐层,实现了基于决策层的信息融合目标识别。利用仿真数据对基于DIGNET的数据融合方法进行了实验研究。实验结果表明,该方法具有数据正确分类率高和抗噪能力强等优点,有效地实现了融合识别。将该方法应用于前视红外和可见光双传感器目标跟踪系统的数据融合识别是可行的。     

基于模糊神经网络的自适应PID控制器

提出了一种应用于自适应PID控制器的神经网络与模糊控制相结合的算法,该算法可以有效地解决普通PID控制器依赖于对象的数学模型的缺点,可实现控制系统的在线自适应调整,可满足实时控制的要求。仿真结果表明,基于模糊神经网络整定的PID控制器具有较好的自学习和自适应性,具有较快的响应速度。     

热声波数值模拟的虚假振荡研究

采用可压缩流动的SIMPLE算法对一维封闭空腔内由边界突然加热所引起的非稳态热声波进行了数值模拟,对流-扩散项采用了中心差分、一阶迎风差分、QUICK、及MIJSCL等不同格式。计算表明各种格式均存在不同程度的虚假振荡现象,其大小与热声波的强度及离散格式的形式等多种因素有关。这些结果对热声波的进一步研究及高效可靠的对流差分格式的开发具有重要意义。     

一类有理Bezier曲线的类de Casteljau算法及de Casteljau-型子分割

Bezier曲线的一个良好性质是 de Casteljau算法不仅可以用于升阶 ,而且可以用于子分割 .本文主要研究基于有理调配函数的一类有理 Bezier曲线的类 de Casteljau算法及 de Casteljau-型子分割方法 .第一部分从一类有理 Bezier曲线的递推关系出发 ,讨论这一类有理 Bezier曲线的类 de Casteljau算法 .第二部分给出了这一类有理 Bezier曲线的 de Casteljau-型子分割方法 .     

改进形态学相关算法以识别高相似度灰度图像

从形态学角度定义了灰度联合图像相似度，提出两种基于位表示法形态学相关算法的改进算法，通过提取位表示法的图像片边缘特征或二元化位表示法的图像片功率谱，以提高位表示法形态学相关算法对高相似度灰度图像的识别能力。     

关于求解常微方程组的离散波形松驰方法的加速收敛

提出一种关于求解常微线性系统的离散波形松驰方法的新的加速收敛技巧。通过对系统矩阵A的分裂，该技巧使迭代矩阵（(zI M)^-1N）具有理想的较小谱半径。在LU分解的基础上给出了一个迭代算法以及用该法与Gauss-Seidel方不垢敛速进行比较的数值例子。     

厚胶光刻非线性畸变的校正

利用厚胶光刻技术制作大深度微结构元件是一种有效的途径,但厚胶光刻过程中的非线性畸变对光刻面形质量的严重影响限制了该技术的应用,基于此,提出了一种对掩模透射率函数进行校正的方法。分析空间像形成及其在光刻胶内传递、曝光、显影等过程中非线性因素的影响,利用模拟退火算法对掩模透射率函数进行校正,以提高光刻面形质量,并以凹面柱透镜为例,给出了校正前后的显影轮廓模拟结果,其校正后浮雕面形的体积偏差仅为2.63%。该方法在有效改善面形质量的同时,并没有引起掩模的设计、制作难度及费用增加,这对于设计、制作高质量的微结构元件有重要意义。     

中心—焦点区分问题的I l'yashenko算法

对二维平面系统的二维系统的中心焦点区分问题 ,I l'yashenko曾建议一个算法 ,本文给出此法的详细证明 .据此 ,我们讨论了区分问题在 Arnold意义下的代数可解性与不可解性     

用区域分解算法结合蒙特卡罗法求坦克温度场和红外辐射出射度

本文将区域分解算法和蒙特卡罗法相结合，求坦克温度场和红外辐射出射度．采用蒙特卡罗法计算辐射传递系数，可以考虑界面的复杂辐射特性，如：镜反射、各向异性发射、各向异性反射等；可直接考虑界面的复杂几何特性，如:相互遮挡、太阳入射方向上的投影面积等．引入辐射传递系数，分离了计算的难点，使得在时间域（计算步骤）上能把整个问题分解为若干个子问题并行处理、在空间域（计算区域）上将坦克分解为若干个子区域，缩小计算规模，并可使用多个处理器并行计算；同时减轻了蒙特卡罗法编程的难度，缩短了计算时间．     

约束装箱问题的混合遗传算法求解

本将最佳适应法和遗传算法相结合，提出了一种新的启发式混合遗传算法对具有时间约束的装箱问题进行求解，给出了具体的算法步骤，试算结果表明基于启发式算法的混合遗传算法适合于求解各种约束条件下的大规模装箱问题。