在线氧含量分析中的自动反吹

为解决在线氧含量分析测试仪表常被聚合物堵塞的问题，提出了自动反吹的时序分配和实施控制方案，从而为安全生产提供了保障。     

一种新的参数估计方法及其在混沌信号盲分离中的应用

为了有效地估计非线性映射中的参数,本文采用一种容积准则近似该映射的加权积分函数. 基于由状态空间模型建模的参数,提出了一种新的参数估计方法. 混沌信号的盲分离是一种具有挑战性的参数估计问题.将新的参数估计方法应用在该问题上, 实现混沌信号的有效重构.仿真结果表明该算法具有较快的收敛速度和较高的数值精度, 并能有效地分离原始混沌信号.     

一类具有L~（p,μ）（Ω）系数的Schrdinger方程解的Hlder连续性

证明了Schrdinger方程：Lu=-（aijuxi）xj＋b▽u＋vu=的弱解的局部Hlder连续性,其中系数｜b｜2,v∈Lp,μ（Ω）（n-2 p≤μ〈n）,进一步推广和细化了已有的结果.     

基于Huber的高阶容积卡尔曼跟踪算法

为改善高阶容积卡尔曼滤波算法的滤波精度和鲁棒性, 提出了一种新的基于Huber的高阶容积卡尔曼滤波算法. 在采用统计线性回归模型近似非线性量测模型的基础上, 利用Huber M 估计算法实现状态的量测更新. 进一步结合高阶球面-径向容积准则的状态预测模块构成基于 Huber的高阶容积卡尔曼跟踪算法. 重点分析了Huber代价函数的调节因子对算法跟踪性能的影响. 通过对纯方位目标跟踪和再入飞行器跟踪两个实例验证了所提算法的跟踪性能优于传统高阶容积卡尔曼滤波算法.     

基于分数阶最大相关熵算法的混沌时间序列预测

为提高最大相关熵算法对混沌时间序列的预测速度和精度,提出了一种新的分数阶最大相关熵算法.在采用最大相关熵准则的基础上,利用分数阶微分设计了一种新的权重更新方法.在alpha噪声环境下,采用新的分数阶最大相关熵算法对Mackey-Glass和Lorenz两类具有代表性的混沌时间序列进行预测,并分析了分数阶的阶数对混沌时间序列预测性能的影响.仿真结果表明:与最小均方算法、最大相关熵算法以及分数阶最小均方算法三类自适应滤波算法相比,所提分数阶最大相关熵算法在混沌时间序列预测中能够有效地抑制非高斯脉冲噪声干扰的影响,具有较快收的敛速度和较低的稳态误差.