导弹逼近红外告警技术研究

同脉冲多谱勒雷达告警相比，红外告警属于光电子无源告警，具有隐蔽性好，告警器体积小重量轻等优点，本文概述了导弹逼近红外告警的功能，细致分析了导弹等目标的红外辐射特征和红外辐射的大气传输情况。研究了导弹逼近红外告警系统工作波段的选择。     

一种快速有效的多边形逼近算法

提出一种新的多边形逼近算法。它结合了角度探测找优势点和分段最佳线性逼性找优势点两类算法特点，与其它同类算法比较具有输出优势点少，优势点位置准确，速度快等优点。     

极因子的扰动界及其应用

设，假定分别是的极分解。本文证明了其中是矩阵的Ｆｒｏｂｅｎｉｕｓ范数。并且将这个结果应用于矩阵正逼近问题的扰动分析。假定的正逼近．     

月球软着陆轨道的时间逼近法快速优化设计

提出一种时间逼近法快速求解月球最优软着陆问题。首先,通过解析估算软着陆时间 ,将原问题转化为终端时间固定型最优控制问题。然后,优化该问题,使软着陆条件尽可能 得到满足。在此基础上,根据优化出的终端能量特性对着陆时间进行修正,得到新的终端时 间固定型最优控制问题。重复前述优化和修正,即可逐渐逼近最优软着陆时间。对于终端时 间固定型最优控制问题,将其直接离散化为非线性规划问题,采用拟牛顿法和四阶Admas预 测-校正积分方法快速求解。仿真结果表明此方法优化精度较高,收敛速度快(<1s),稳定性 好(对初值不敏感),可用于机载计算机实时生成软着陆轨道。     

多层前向BP网络函数逼近能力的研究

对多层前向神经网络的函数逼近能力进行了研究，讨论了用多层前向ＢＰ网络来逼近非线性函数时，输入激励信号的选择和增加隐层层数和每层神经元个数对逼近精度的影响。为了在隐层层数、每层神经元个数有限的情况下，加快网络学习速度，改善逼近效果，本文提出了利用对被逼近函数的先验知识，在隐层前加一函数层的思想，并通过仿真证明了其有效性。     

基于翼型反设计的遗传算法

遗传算法有时收敛太慢或收敛困难.在翼型反设计问题中,算法的计算效率很重要.给出了翼型的非均匀B样条曲线表示,设计了遗传操作算子,引入一种简单、易实现、高效率的随机逼近算法--Simultaneous Perturbation Stochastic Approximation(SPSA)算法,将SPSA算法作为一种快速局部优化方法和遗传算法的整体搜索策略结合起来,为翼型反设计提出了一种快速高效优化算法.并用该算法分别对NACA2412和NACA0016翼型进行了反设计,取得了令人满意的结果.     

基于CRITIC-TOPSIS的动态辐射源威胁评估

为解决传统辐射源威胁评估方法与空战动态态势联系不紧密的问题,提高评估准确度,提出泊松分布逆形式与逼近理想解排序（TOPSIS）方法相结合的算法,并引入指标相关性的权重确定（CRITIC）方法分配属性权重,构建基于CRITIC-TOPSIS的动态辐射源威胁评估模型。针对传统方法仅依靠当前侦收数据,未体现空战态势动态变化的不足,采用泊松分布逆形式融合多个时刻的辐射源数据信息,实现动态评估;针对传统TOPSIS方法依赖主观赋值的问题,CRITIC方法综合考虑单个指标内部和多个指标之间的关联性,能完整描述属性信息并客观分配属性权重。仿真结果表明,相较于传统静态评估模型,所提模型对于威胁度不同的辐射源区分度更大,评估准确性和可靠性更高。      

阶梯函数逼近阶与若干函数类的特征

利用阶梯函数逼近给出了连续函数类的特征,并在此基础上分别导出阶梯函数逼近李普希兹函数类和狄尼-李普希兹函数类的逼近阶。     

激光散斑法测定榫槽二维应力强度因子

用激光双曝光散斑法测量出发动机涡轮盘榫槽底部裂纹尖端附近的位移场 ,分别用非线性二乘法逼近和J积分计算出应力强度因子KⅠ ,获得了较好的效果     

用于多层前馈神经网络学习的快速遗传算法

提出了一种用于多层前馈神经网络学习的快速遗传算法 ,论述了其算法的进化过程并对多层前馈神经网络的权值进行了优化 ,对权值的初始化范围以及输入层节点进行了优化选择。仿真试验结果表明 ,该算法收敛速度快 ,网络逼近精度高 ,克服了BP算法易于陷入局部极小的问题。