关于Neumann不等式的推广

论文将关于矩阵迹的著名的Neumann不等式推广到正规矩阵的情形，并给出在广义迹函数上的一个应用，改进了已有的结果。     

信息融合技术在复杂系统可靠性评估中的应用

针对大型复杂系统可靠性评估中所存在的问题，提出了采用信息融合技术解决该问题的思路，给出了可靠性信息融合的融合准则、融合模型及信息融合的数据处理方法，并就其实现形式及其途径进行了探讨。     

时变广义系统的H∞控制

研究系统矩阵中含有范数有界不确定性广义系统的H∞控制问题，通过广义系统的有界实引理分析不确定广义系统容许性以及H∞干扰衰减问题，利用线性矩阵不等式方法和Schur补定理将时变广义系统H∞控制问题转化为对定常广义系统H∞控制问题进行研究，得出了具有时变不确定性广义系统在范数有界的约束下等价于定常广义系统的结论。     

IMPROVED DELAUNAY TRIANGULATION FOR TRIMMED NURBS SURFACE

An improved algorithm of Delaunay triangulation is proposed by expanding the scope from a convex polygon to an arbitrary polygon area in which holes can be contained in the subdivision procedure. The data structure of generated triangles and the exuviationslike method play a key role, and a single connectivity domain (SCD) without holes is constructed as the initial part of the algorithm. Meanwhile, some examples show that the method can be applied to the triangulation of the trimmed NURBS surface. The result of surface tessellation can be used in many applications such as NC machining, finite element analysis, rendering and mechanism interference detection.     

基于紫外极光图像的极光电集流指数模型

极光电集流指数AE是描述地磁亚暴强弱的重要指标,且与极区磁层扰动及极光粒子沉降过程密切相关。因此,建立更加准确的极光电集流指数模型对空间天气的研究具有重要意义。利用1997年POLAR卫星紫外极光图像数据探究了紫外极光图像中极光强度IAP的空间分布与AE指数在不同季节的相关性,并在此基础上提出了基于紫外极光图像的AE指数模型。以网格化方法提取极光强度空间分布特征,采用广义回归神经网络,通过相关系数法和方差选择法构建Cor-GRNN和Var-GRNN两种AE指数模型,并针对冬至月份、夏至月份、分点月份3个季节分别进行训练。研究结果表明,AE指数与IAP具有相似的半年变化趋势,其相关性在不同季节差异较大。相比于太阳风驱动下的AE指数神经网络预测模型,基于极光图像的AE指数模型在ERMS和R2标准上均优于其他模型,其中归一化ERMS小于0.1,模型对于AE指数变化的可解释度提升了10%左右。     

广义的矢量外部制导

这篇论文提出和评价一种新的制导定律，也称为广义的矢量外部制导。该制导律能够同时达到在脱靶量以及导弹一目标的最终相对方位上的设计要求。现今常用于加强弹头的性能，因为弹头的有效性是受末端交会几何位置影响的。该广义的矢量外部制导率是根据设计系数而得出的参数，其中设计系数是由弹道弯曲度决定的。广义的矢量外部制导的可行性是由它在两种武器系统方案上的应用来显示说明的。     

基于广义马氏距离的混合型多属性决策的 TOPSIS方法

为了解决混合型多属性决策问题,将不同属性值转换为区间数形式。在基于马氏距离的逼近理想解排序法（TOPSIS）中,指标问线性强相关导致协方差矩阵为奇异矩阵,不能计算马氏距离。因此,定义了区间数的协方差矩阵,采用奇异值分解方法计算协方差矩阵的广义（M—P）逆矩阵。改进的算法克服了传统TOPSIS存在的指标信息重复、主观赋权不合理、隶属度难以确定,以及可能出现与理想解欧式距离近的方案与负理想解的欧式距离也近的不足。最后,给出了该方法的一个算例,结果表明该决策方法是实用和可行的。