一种基于多维空间超球体的快速聚类算法

提出了一种基于多维空间超球体的快速聚类算法。这种算法结合密度聚类和层次聚类两种思想。首先利用密度聚类方法将小范围内的数据对象聚合成超球体,然后再按照层次聚类中的凝聚思想,根据超球体之间的位置关系产生最终聚类。实验表明,该算法对于数值型数据集不仅在效率、噪声敏感性等方面均有较好的表现,同时还可以通过诸如“双环测试”等带有刁难性的特殊测试集。以往,常常简单的以距离来刻画的数据间“相似性”,而所提出的快速聚类算法则改由超球体之间连接的紧密程度来描述这种性质。实验表明,这种修改使得算法的性能得到了很好的改善。     

一种改进的微粒群优化算法

标准微粒群优化(PSO)算法是一种群体智能算法,它容易陷入局部极值点,进化后期收敛速度慢且精度较差,而且参数的选择对算法的优劣影响很大。针对这些缺点,首先提出了一种在位置进化方程中引进动态参数的方法,改进了标准微粒群算法收敛速度;然后通过在速度、位置进化方程中同时引进动态参数来提高算法收敛速度和收敛率。经J．D．Schaffer函数和LevyNo．5函数对改进算法的测试表明,相比于标准微粒群算法,该方法的收敛速度和平均收敛率均有大幅度提高。     

求解约束优化的一种混合遗传算法

对于一类约束优化问题 ,基于罚函数和单纯形方法 ,本文提出了一种混合遗传算法 ,数值算例表明该算法是有效的     

体表电位标测中的关键技术——心电信号的数字滤波

小波分析在数字滤波领域中具有广大的应用前景，尤其是对具有时变特性的人体心电信号。该文介绍了如何利用coiflet小波对心电信号进行多分辨率分解和重建，并解决了小波分析在心电信号滤波中会遇到一些实际问题，比如小波基函数的选取，确定心电信号及噪声的频域表现和小波在不同尺度下的通带。实验结果表明，用coiflet小波对心电信号进行数字滤波，能很好地消除心电信号中的三大干扰；基线漂移、工频干扰和肌电干扰。     

含无质量系绳的卫星系统平面运动和常规动力学

研究绳系卫星系统在同一轨道平面内运动，由子星－母星之间相对位置向量描述，亦即由该向量的长度变化和方位角的化而决定，在引入距离速率控制算法之后，系统的动力学主要由方位角运动而定，当母星轨道为圆形时，系统运动状态具有极限点，而在椭圆轨道下则有极限环，采用了非线性动态系统的方法和技术来计算极限状态和分析它们的稳定特性，用本文中方法对TSS－1以及其他绳系卫星系统方案作了数值模拟。     

非线性随机动态系统学习建模方法

在动态神经网络及扩展卡尔曼滤波算法的基础上，提出了对非线性随机动态系统进行学习建模的迭代算法，用这种方法对非线性随机系统建模，可以获得更准确伯系统模型，并可对非线性随机系统进行状态估计。最后给出相应算法及仿真结果。     

一种改进的数字式波束形成的快速自适应算法

提出了一种改进的数字式波束形成的快速自适应算法,即具有严格约束最小功率的抽样矩阵梯度算法(CSMG)。它综合了传统抽样矩阵梯度、算法和具有严格约束的最小功率自适应算法的优点。计算机模拟表明,此算法波束方向随约束角度而变,自适应调零能力较强,收敛速度也较快。     

非平稳信号的双重中值容错平滑算法

平滑是消除或削弱测量数据随机误差时常用的数据处理手段。文章建立了一组新的非平稳数据序列容错平滑算法，其采用两阶段两次滑动中值与滑动均值平滑组合，实现了数据简化与平滑的统一。理论分析和仿真计算结果证实，算法可有效避免斑点型异常数据的不利影响，有效削弱随机误差的影响，改进数据处理精度和数据处理结果可靠性。     

重现性地磁活动的数值预报

重现性地磁扰动作为地磁活动的重要部分，其特性在磁情预报中起着不可缺少的重要作用．本文利用地磁扰动在一定条件下具有２７天重现的特性和现代时序分析法中的自适应滤波方法，对北京地磁台Ｋ指数的预报方法进行了研究，并分别在太阳黑子活动低年和高年的两个时间段，进行了预报实验：低年时段预报结果精度为０．６６；在高年时段，预报精度为０．７９．进一步分析还表明，理论计算方法应当与多方面的物理分析相结合，这样才能为磁扰的定量分析和预报提供更充分与合理的计算条件和物理根据．     

关于非结构网格生成中的背景函数

背景信息对于用阵面推进法生成非结构网格是一个关键的环节.文章基于众多文献中提到的背景信息提供方法,提出一种更为实用的背景信息提供技术.此方法不仅避免了不必要的机时,内存的消耗,又使网格具有光滑性,网格的生成具有灵活性,方便性的特点.基于生成的网格采用有限体积法研究无粘高超音速化学非平衡流的流场分布,生成的网格能够成功的运用于高超音速化学非平衡流的数值计算。