基于模糊神经网络的涡结构识别方法研究

研究气动光学传输效应产生的机理是红外成像末制导的共性基础技术之一,基于涡结构对光学传输效应进行建模是一种非常有效的方法,而涡结构的识别是其必要前提。文中提出一种新的涡结构识别方法,把折射率场经小波变换后的系数矩阵等效为具有一定纹理结构的图像,计算图像的共生矩阵及其统计量,由于涡结构模式复杂,特征量较多,设计了等价结构的模糊神经网络进行涡结构识别。与小波分解后直接提取特征量的识别方法相比,本文的方法从空、频角度更加准确全面地表征湍流涡结构模式,计算机仿真结果表明该方法优于神经网络的识别效率。     

基于主动磁轴承的高速飞轮转子系统的非线性控制研究

针对控制力矩陀螺——主动磁轴承飞轮转子系统的强非线性和由陀螺效应产生的进动和章动导致系统的失稳问题,提出了神经网络的控制方案,设计了RBF神经网络控制器,并给出了李亚普诺夫函数的稳定性证明。研究表明,该控制器解决了陀螺效应导致的主动磁轴承-飞轮转子的不稳定性问题,且抑制了噪声对磁轴承稳定性所造成的破坏。最后,数值算例证明了该方法消除噪声的可行性和有效性。     

信息化时代企业研发体系建设初探

主要从协同产品开发(CPD)的思想出发，对信息化时代以集成与协同为核心的企业研发体系的形成和其本身所具有的优势，企业研发流程重组进行了探讨，旨在构筑一个有效的研发体系，高效汇集和管理不同的产品信息并支持有效的产品协同开发过程。     

基于小波神经网络的双足步行机器人步态规划控制器

对于传统的神经网络中神经元模型在结构和信息存储能力上存在的不足，本文提出了一种基于广义小波其函数网络的神经元集聚模型，这种小波神经网络不仅收敛速度快，非线性逼近能力更好，而且具有内部结构变尺度、自适应调整和广义信息存储等智能化特点，更符合生物原型的实际情况。静态学习和准动态学习仿真实验证明这种神经网络结构的有效性。     

结构随机跳变系统的条件滤波新方法

提出了不完全状态及控制信息的结构随机跳变系统的滤波方法，解决了结构随机跳变系统在控制入与状态的观测互为相关情况下，系统的状态以及不确知的控制输入的最优估计问题。并以线性高斯情况为例进行了数字仿真，证明了该方法的有效性。     

卫星干涉高光谱遥感图像序列差值压缩编码

根据干涉高光谱图像的成像特点和卫星遥感图像压缩编码系统要求，提出了一种新的卫星干涉高光谱图像序列压缩算法．新算法利用干涉成像光谱仪推扫成像特点提出了一种低存储量，帧间小波域匹配的图像序列压缩方案，提高图像质量3—4dB．算法首先通过小波域匹配算法检测出相邻图像之间的推扫位移量并移位求得两帧的最佳差值图像，然后对差值图像进行静止图像EBCOT压缩编码，从而提高总体编码效率．该算法具有与单帧图像编码算法相当的复杂度，只需要对当前图像与模板的差值图像进行基于小波变换的编码，避免了目前基于三维小波变换的编码算法对系统大存储量要求以及编码延时大的缺陷．仿真结果表明，本算法针对干涉高光谱图像编码，可获得比基于三维小波变换的算法相当甚至更好的效果，并且大大降低了编码延时．     

国际空间站的人类生命科学实验实施过程

生命科学实验是通过美国国家航空航天局(NASA)机会预告、NASA研究公告(NRA)、或其他招揽机制选择的，并已经进入许多空间运输系统环境，包括：空间实验室、航天飞机的中舱、“和平”号空间站。不管在什么样的空间平台上，生命科     

竞争学习模糊神经网络及在导弹故障诊断中的应用

尽管基于解析冗余的故障诊断方法有许多突出的优点而越来越多地得到的研究和应用，但它依赖于系统的模型，当系统存在非线性或不确定性时，存在难以建模的困难，模糊神经网络可以通过学习建立系统的模型，且模型参数有明确的物理意义，初始参数易于选择，成为解决这一问题的优选途径，作者通过把模糊神经网络的学习转化为竞争聚类和线性优化问题，基于竞争聚类和最小二乘原理，提出了一种模糊神经网络学习算法，并在某伺服机构上进行     

计算机集成技术初探

该文对计算机集成设计技术进行了初步的探索。分析了集成技术发展的必然性，研究了计算机集成设计技术的现状，结合目前国际上比较通用的集成平台／集成框架软件在国外相关领域的应用情况，对我国的航天器研究设计提出了建议。     

浅析目前我国高等工程教育课程体系、教材建设和教学过程存在的问题及协调其关系的重要性

本文系统地分析了我国在高等工程教育中的课程体系、教学过程和教材建设中存在的问题，提出了在目前的条件下，协调好高等工程教育中的课程体系、教学教程和教材建设之间关系的重要性，为21世纪培养高素质的工程应用人才提供一些可供参考的理论依据。