关于Ada的面向对象扩充

使用面向对象风范作出的软件产品能很容易地体现软件工程软件质量保证的诸原则。倡导基于Ada的面向对象的程序设计是一个正确的方向。因为Ada不是一个面向对象的编程语言,使用Ada不可能自然而又有效地进行面向对象的程序设计。因此,必须对Ada进行面向对象的扩充。本文讨论进行相应扩充所涉及到的一些问题。     

基于ANFIS的蒸汽发生器水位实时控制系统的设计

从蒸汽发生器的水位特性出发，对其水位高度控制原理进行了深入细致的研究。鉴于控制对象的模糊性、不确定性和非线性，采用自适应神经元模糊推理(Adaptive neuron fuzzy inference system，ANFIS)技术，建立了模糊控制规则库，实现了对蒸汽发生器水位的智能控制。本文详细阐述了ANFIS技术的结构、控制方式和系统的主要功能，完成了软、硬件的综合设计，并进行了仿真研究。控制系统的硬件采用了DSP芯片，以保证系统的实时性；软件采用了模糊一神经网络算法，以克服系统模型的不确定性。仿真结果表明，该控制系统工作稳定可靠，具有较高的控制精度和较强的鲁棒性。     

战斗机嵌入式训练系统中的智能虚拟陪练

智能化"实虚"对抗是现代先进战斗机嵌入式训练系统的重要功能需求。自主空战决策控制技术在未来空战装备发展中扮演关键角色。将当前的功能需求和发展中的技术结合起来,得到了空战智能虚拟陪练的概念。先进控制决策技术的引入使得智能虚拟陪练能够帮助飞行员完成复杂的战术训练,而训练中真实的对抗场景为技术的验证提供了理想的环境,大量的训练数据为技术的持续迭代优化提供了保障。作为可学习和进化的空战战术专家,智能陪练在人机对抗和自我对抗中不断优化,当其具备与人相当甚至超越人的战术能力时,可应用于未来的无人空战系统。智能虚拟陪练需要具备4项基本能力：智能决策能力、知识学习能力、对抗自优化能力和参数化表示能力。对其包含的关键技术进行了分析,提出并实现了一个基于模糊推理、神经网络和强化学习的解决方案,展示了其各项基本能力及目前达到的空战水平。未来更多的模型和算法可在智能虚拟陪练的框架中进行验证和优化。     

Data fusion algorithm based on state and attribute parameter

Ａｑｕｅｓｔｉｏｎｔｈａｔｈａｓｂｅｅｎｃｏｎｃｅｒｎｅｄｆｏｒｍａｎｙｙｅａｒｓｉｎｔｈｅｍｕｌｔｉｔａｒｇｅｔｔｒａｃｋｉｎｇｆｉｅｌｄｉｓｈｏｗｔｏｒｅｄｕｃｅｔｈｅｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙｏｆｄａｔａａｓｓｏｃｉａｔｉｏ...     

继承与发扬民族文化的历时性反思

在面临全球化这一新的历史遭遇时,如何继承与发扬民族文化,本文通过对20世纪前后百年间文化交流的回望,以历时性的反思探讨民族文化的建设。     

浅谈英语阅读中推测词义的方法

本文对英语阅读中推测词义的各种方法进行了探讨.指出了推测词义要根据构词法、上下文已知的语言材料、语法结构或依据常识进行逻辑上的推理.在阅读时适当地推断生词的意思不仅可以节约时间,而且可以培养分析语言现象的能力及提高阅读能力.     

中介命题扩张系统MP^＊推理规则集的简化

中介系统是以中介原则为基础，以中介逻辑演算为工具的一种新的数学理论系统。狭义的中介系统仅指中介逻辑ML，它由中介命题系统MP及其扩张系统MP^*、中介谓词演算系统MF及其扩张系统MF^*，以及带等词的中介谓词演算系统ME^*组成。本文讨论中介命题扩张系统MP^*推理规则集SA的简化。对于一个形式系统的推理规则而言，在保证其相容性、完备性和独立性的前提下，形式系统的推理规则集越简洁，使用越方便。本文对规则集SA进行了简化，方法是：如果SA中某条规则可由SA中其余规则推导出来，并且推导过程所用形式定理的证明未用到此规则，则此规则可被简化而不影响SA的效力。作者简化了SA中8条规则并且证明简化后的规则集与原规则集SA等价。     

航天器热故障诊断专家系统推理机的设计

航天器在飞行过程中,经常发生各种故障,因此需要充分进行地面模拟试验.在航天器地面热试验的故障分析过程中,除了形成了可供故障诊断用的规则以外,还得到了许多具体的事例.后者很难用规则来准确地描述,但却是人类专家最珍贵的经验,必须加以利用.据此提出了基于事例推理和基于规则推理的混合推理机制,给出了具体的流程图,并就两种推理给出了相应的冲突消解策略.     

新一代GNSS接收机的智能跟踪状态评估技术

新一代全球导航卫星系统的接收机需要根据用户所处环境,自适应地调整接收机内部参数以达到最稳健的导航效果。这就要求接收机在运行过程中通过评估跟踪状态去检测和分析用户场景。基于对传统接收机控制系统缺陷的分析,提出了智能接收机的概念、特点及系统框架;在此基础上设计、分析接收机的智能跟踪状态评估算法;最后通过仿真验证了所设计的算法可以有效地识别场景及场景间的切换。     

基于Markov Chain Monte Carlo的幂律过程的Bayesian分析

在多种合理的无信息先验分布下,基于Markov Chain Monte Carlo方法,提出了一种简单且易于抽样的幂律过程的Bayesian分析方法.所提方法将失效、时间截尾数据统一分析,能快捷地获取幂律过程模型参数的Markov Chain Monte Carlo样本,利用该样本不但能直接给出模型参数函数的后验分布,还能给出单样预测和双样预测的分析.一个经典工程数值算例说明了所提方法的可行性、合理性与有效性.该方法具有一定的优越性,可为小子样可靠性增长分析提供一种值得参考的方法.