一种基于数据融合的加速度传感器的静态模型辨识方法

通过对现有加速度传感器静态模型参数辨识方法进行分析,指出传统的算术平均值法在实现加速度传感器静态模型参数辨识中存在的缺陷,提出了数据融合方法,并对其进行了讨论。数据融合方法是将来自同一目标的多源数据加以智能化合成,从而产生比单一数据源更精确更完全的估计和判决。通过分析表明,采用数据融合方法进行参数辨识得到的参数的离散度小于传统的算术平均值法所求参数的离散度,使模型参数的精度有明显提高。因此数据融合方法优于传统的算术平均值法,特别适合于加速度传感器静态模型参数的辨识。该方法的提出为控制系统的实时补偿提供了良好的条件。     

采用非线性网络实现清浊音判决

语音清浊音判决的实质是一个非线性分类问题,可以用神经网络的方法来实现。本文提出了一种用非线性网络实现清浊音判决的算法。该算法用一个特征矢量Ｘ＝（ＬＢＥ,Ｚｃ,ＲＣ１,Ｑｓ,ＲＣ２）表示语音的清浊音特性,用训练得到的非线性网络实现语音清浊音判决。文中详细讨论了计算机模拟等内容,计算机模拟结果显示,这种方法的清浊音判决准确率达９７．８％,优于传统的清浊音判决算法。     

设计一种性能评价系统的全面质量管理方法(英文)

本文在评价全面质量管理（Ｔｏｔａｌｑｕａｌｉｔｙｍａｎａｇｅ－ｍｅｎｔ,ＴＱＭ）的基础上,提出一种改进的性能评价系统（Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅａｐｐｒａｉｓａｌｓｙｓｔｅｍ,ＰＡＳ）。文中强调理解顾客（包括管理人员及雇员）对于ＰＡＳ的要求,从而突出简化该评价系统的基本要素及实施过程。经过改进的评价系统包括工作策划、审议及对个人、集体及管理人员所作的贡献进行评估。此外,将评估标准分为三类,这已成为方便大多数雇员有效的评价方法,同时给那些需要改进的个人以积极改进的余地。如果在全面质量管理中首先强调人的因素,那么人事体制也必须体现这一原则。     

容积分维用于临界参数的识别

分形和混沌作为两种常见的非线性现象,它们之间是否存在什么联系？本文通过Lorenz方程的研究,得出利用随参数变化的时间序列分维图,可以很好地识别非线性模型从确定性状态到混沌状态的临界参数点或区域。     

基于智能复合结构的可靠性分布模式自动识别

 采用Vor onoi 向量对SOM 网络算法进行了改进, 提高了学习收敛速度。通过提取数据的统计特征,建立了可靠性分布模式自动识别样本。提出的智能自动识别模型分两层, 在SOM 网络层对概率分布模式进行自动聚类, 在支持向量机层对各聚类组进行分类学习和识别, 获得识别模型的双层记忆权值。最后采用模型对常用可靠性分布模式进行了自动识别研究。测试结果表明, 建立的可靠性分布模式自动识别模型是可行、有效的。     

空间目标控制与信息处理技术的研究内容和应用现状

星际空间目标识别、探测以及开发利用，将是21世纪人类关注的热点领域，也是进一步推动科学技术不断发展的动力之一。本文讨论了空间目标控制与信息处理技术研究的主要内容以及涉及的基础理论；重点介绍了与空间目标控制与制导以及信息处理密切相关的估计方法的发展现状以及存在的问题；最后，简单分析了未来空间活动将面临的课题和有关方法的发展方向。     

计量和实验室认可的国际互认

介绍了全球计量互认协议（MRA）、ILAC互认协议（ILAC-MRA）和国际测量溯源性的背景，要点和意义。在中国加入WTO以后，正确掌握和有效利用相关准则，提高自身水平，才能维护权益，趋利避害，迎接挑战。     

一种提高SAR目标识别率的有效方法

在合成孔径雷达自动目标识别SAR ATR中，SAR像的预处理是提高识别率的关键技术之一。给出了一种简单有效的SAR图像预处理方法，该方法首先对SAR目标像进行对数变换后，再做傅立叶变换。经预处理后的SAR像用支持矢量机SVM分类器进行目标识别。实验结果表明：本方法不但有效地提高了目标识别率，而且保证了目标的平移不变性并具有良好的推广能力。     

Kohonen网络在发动机故障诊断中的应用

文中第一部分研究了利用Kohonen 网络进行发动机故障诊断的特点与算法。并以JT9D发动机为例对算法的有效性进行了检验,23 个故障样本的确诊率达到87% 。文中还以一个典型例子进行了详细分析。文中第二部分提出了利用Kohonen 网络进行故障诊断结果排序的方法,该方法有助于给出简明的诊断结论。文中第三部分提出了利用Kohonen 网络提取故障样本群的代表性样本的方法。该方法对于经验故障方程的建立十分有用。      

“凹槽导流片式”机匣处理的结构尺寸优化研究

针对一种可提高压气机裕度而又不牺牲效率的新型处理机匣,进行了较为系统的几何尺寸优化研究。借助单级轴流压气机实验台,详细地研究了轴向叠合量、容腔尺寸及内置导流片数目对压气机性能的影响,归纳出若干该型处理机匣的设计准则,具有工程实用价值。