雷达的目标识别技术

对雷达自动目标识别技术和雷达目标识别过程进行了简要回顾。研究了相控阵雷达系统中多目标跟踪识别的重复检测问题。提出了角度相关区算法，分析了实现中的若干问题。通过在相控阵雷达地址系统中进汀的地址实验和结果分析表明，采用角度相关区算法对重复检测的回波数据进行处理时，将使识别的目标信息更精确，从而能更早地形成稳定的航迹，达到对目标的准确识别。     

基于多特征综合的角点检测算法

角点检测是计算机视觉处理的首要步骤，本提出一种平面曲线角点检测的方法。首先，从人类视觉感知出发．给出角点两个重要性质作为对传统角点性质的补充，基于上述两个性质，模糊集合的概念被引入到检测问题。然后，给出三组包含角点隶属度的特征提取公式，综合三组特征，给出角点检测、定位、优选的判据。中最后给出算例检测结果和感兴趣部分的特征曲线，以及对历史献测试图像的检测结果。结果表明，本算法使用模糊集合理论，在实现上非常简单，检测效果也很理想。     

改进的BP神经网络技术在平面叶栅气动性能实验中的应用

将多维实验方法应用于平面叶栅正反向流动实验中,避免了单参数实验方法中的缺陷,大大提高了实验数据的可靠性。同时采用改进的BP神经网络技术,对气动性能实验数据进行分析。实验发现：低雷诺数下,翼型的流动状态很复杂,附着涡在确定翼型边界层行为和失速特性中起着重要作用。在反向流动中,翼型的吸力面常伴随有旋涡的流动,类似于薄翼流动,翼型在较小的迎角下就会发生薄翼失速。     

求解大型非对称线性方程组的拟最小残量IOM（q）算法

不完全正交化算法（IOM（q））由于存储量和计算量小，常用来求解大非对称线性方程组。而此方法收敛过程常出现不规划振荡现象，从而影响了收敛速度。本文将拟残量最小的化性质加到IMO（q）算法中，提出拟最小残量不完全正交化算法（QMRIOM（q），这样收敛曲线光滑无振荡，从而大大加快其收敛速度，而且保留其存储量和计算量小的性质。     

含连续／离散变量结构优化中的神经网络与变尺度模拟退火方法

传统的优化方法难于有效地处理含有连续／离散混合变量优化问题，本文介绍了一种改进的变尺度模拟退火方法并与人工神经网络能量函数模型相结合，用于求解含连续／离散设计变量的工程结构优化问题，较好地解决了模拟退火技术用于工程结构优化时选取具有全局性的初始点困难及迭代次数较多的弱点。算例表明，该方法可以使模拟退火算法从局部最优的陷阱中跳出，最后求出整体最优解。     

褶皱结构成形时的形状偏差计算

解决了褶皱结构成形时相邻的平行四边形平面元素之间连接区棱的修圆半径值预测问题。把毛坯模拟成薄板，定义了平行四边形平面元素的边界条件，采用能量法导出挠度和力函数的非线性微分方程组，利用积分－差分法实现其数值解，并提供计算结果和分析应力－应变场。采用的计算方法可用于研究毛坯的刚度参数和工艺参数对褶皱结构的形状影响。     

双变异率自适应遗传算法研究及其应用

针对标准遗传算法的不收敛性，提出一种双变异自适应遗传算法，即通过全局变异算子和局部变异算子共同作用，增加种群的多样性，提高算法的全局收敛能力。实例证明：改进算法具有很好的寻优能力和效率。     

一种基于实体模型的三轴数控加工刀轨生成算法

实体模型是几何造型的高级模型，它具有完整的曲面拓扑关系，国内基本实体模型的数摈加工算法的需求日渐迫切，本文提出了一种适合实体模型的三轴数控加工刀位轨迹生成算法；首先根据加工行距作一组平行于刀轴的平面，与模型的待加工表面求交，得到一系列交线，再根据加工步长规划另一组与上述平面垂直且平行于刀轴的平面，与上述交线求交，得到一交点网格，判断刀具与数据点的位置关系从而得到刀位轨迹。     

神经网络在直升机空空导弹攻击中的应用研究

应用神经网络方法研究了直升机发射空空导弹的一些问题。文中首先介绍了直升机空空导弹攻击的火控系统原理；其次，对复杂且不稳定的直升机飞行运动模型设计了模糊神经网络控制器；然后，用BP网络实时计算了直升机发射空空导弹的空中攻击包线；最后，设计了综合火／飞控制系统，并对所设计的整个攻击系统进行了仿真，通过仿真证明满足系统设计要求。在神经网络设计中，采用了变尺度优化算法，提高了算法的速度和精度，对空战的实时应用提供了重要的参数价值。     

基于批生产的逐段式车间作业调度算法

探讨了离散作业型（Job shop）车间中的作业调度的分阶段模型，并根据离散作业调度的阶段性提出了基于作业状态空间的逐段式车间作业调度算法，通过对一个实际车间作业调度仿真比较，此算法运算速度比最短加工时间（SPT）和最少工作量剩余（LWR）算法快，其调度结果在实际作业车间具有可执行性。