经营者股票期权激励制度的经济学分析

经营者股票期权激励制度是一种对经营者实施有效激励的制度创新，它蕴涵着深刻的经济学理论。以往的经济学者从不同的角度对其进行了解说，但这些理论解说缺乏内在统一性，因而对该制度的经济学理论进行系统地分析成为文章的宗旨。     

基于BP网络的热工过程模型辨识方法

主要研究了人工神经网络在辨识火电厂热工过程模型中的应用，利用Visual C^ 语言构造BP神经网络,提出了把BP网络权值转换为传递函数的方法，针对火电厂常见的热工过程，不用人为加入特殊的激励信号，只利用现场生产中自然存在的扰动信号进行辨识试验，试验结果准确可靠。     

神经网络与D-S理论结合的HRR识别研究

基于D-S(Dempster-Shafer)证据理论,比较和研究了相关数据和不相关数据的融合方法,分析了多传感器数据融合的算法:集中式融合算法和分布式融合算法.经过实验证明,执行分布式有反馈融合算法时的效果最好.然后利用该算法,提出了和线性内插神经网络相结合的识别方法.利用4种飞机的步进频率雷达的高分辨率一维距离像,将神经网络的识别结果作为证据分别送入传感器进行融合,进行识别研究.实验证明,与单纯利用神经网络的方法比较,目标的正确识别率得到了改善.     

基于联邦滤波器的新型故障检测结构及算法

提出了一种基于联邦卡尔曼滤波器的故障检测结构,该结构利用各局部滤波器和参考滤波器共有状态之间的残差进行故障检测.并提出了2种故障检测算法:χ2检验法和Elman神经网络检验法.以组合导航系统为例进行了仿真研究,和其它算法相比该算法计算简单、可靠,不但可以快速检测出外部传感器及参考系统故障,且具有很好的容错性能,能快速检测出故障并进行隔离,使融合后系统依然保持较高精度.     

SINS／GPS组合系统的蒙特卡洛仿真

以考虑位置误差相关项的伪距率观测模型，对遥感中使用的SINS/GPS为距、伪距率组合系统进行了蒙特卡洛仿真。结果表明，组合系统的长期位置精度能达到5m以内；GPS数据更新率低于SINS，在GPS测量时间间隔内，组合系统的性能仅由SINS决定，虽然SINS的误差随时间积累，但在GPS测量时间间隔为秒数量级的情况下，即使采用中等精度的惯性的误差随时间积累，但在GPS测量时间间隔为秒数量级的情况下，即使采用中等精度的惯性仪表，其相对位置精度可达到厘米级（这里相对位置精度指组合系统在GPS测量时间间隔内位置误差的变化范围）。     

非线性随机动态系统学习建模方法

在动态神经网络及扩展卡尔曼滤波算法的基础上，提出了对非线性随机动态系统进行学习建模的迭代算法，用这种方法对非线性随机系统建模，可以获得更准确伯系统模型，并可对非线性随机系统进行状态估计。最后给出相应算法及仿真结果。     

GPS定时校频应用技术的基础研究

针对利用GPS进行定时校频技术开展了一系列的应用基础研究,包括GPS定时校频的方法及其不确定度、定时校频数据的处理等。在给出实验结果的同时,对影响GPS定时精度的各种因素(包括SA影响)进行了讨论;同时对提高GPS定时精度的途径作了初步探讨。     

支持MEMS的CAD/CAE系统结构研究

CAD/CAE技术在MEMS(Micro Electro Mechanical Systems)研究过程中具有非常重要的作用.本文首先介绍了用于MEMS的CAD/CAE技术特点,然后研究了MEMS CAD/CAE系统结构,给出了软件支持工具结构框图,指明了解决其中关键技术的途径.CAD/CAE技术的应用,将提高微型机电系统的设计质量,缩短研制周期,使之及早走向工业化.     

高空高速无人飞行器热控制系统设计

针对飞行时间短、速度和高度变化快、表面温度波动大的无人飞行器UAV(Unmanned Aerial Vehicles)热控制系统设计难题,提出了一种可解决实际工程问题的热分析计算方法.即把热天工况、冷天工况和标准天工况作为设计/试验工况;采用参考温度法、高超音速工程预测法或计算流体动力学CFD(Computational Fluid Dynamics)数值模拟法,确定了飞行器表面温度分布,并把其作为后续热分析数学模型的外边界条件;分析结构热容量对瞬态热载荷的影响,建立与之相应的边值问题方程,并采用有限差分法求解;根据高空高速飞行特点及瞬态热载荷值,确定仪器设备舱调温系统方案.     

机器人运动的学习控制

机器人学习控制旨在采用简单的控制器结构和易于实现的控制算法,提高机器人轨迹动态跟踪精度。本文讨论了机器人控制研究中存在的困难,简要回顾了早期学习控制思想的形成和发展,重点介绍了近年来国内外有关机器人学习控制研究的现状。