基于adaboost算法的车牌检测

车牌识别技术（LPR）是智能交通（ITS）领域的重要研究课题之一。车牌的自动识别分为车牌检测、字符分割、字符识别三个主要部分。车牌检测是LPR中的关键技术。车牌图像由于受到噪声、车牌倾斜、光照不均、运动模糊等的影响，检测存在着很大的困难。因此，在总结前人检测算法的优点和缺点的基础上，提出了基于adaboost算法的检测算法，其优点是检测率高，检测时间少，适应性特别强。     

基于BP人工神经网络的GPS／SINS组合导航算法

基于扩展Kalman滤波的GPS／SINS组合导航算法，需要对原始的非线性连续系统模型进行线性化和离散化处理，要求系统噪声和测量噪声为零均值的高斯白噪声，且易于出现滤波器发散。BP人工神经网络毋需对所求解的问题建模，能够很好地逼近系统非线性特性，获得较高精度的导航定位信息；还具有计算过程稳定，不涉及矩阵求逆，不需要迭代逼近，以及容易实现并行处理等优点。本文设计适用于GPS／SINS组合导航系统的BP网络模型，并在标准的BP算法基础上，采用共轭梯度法改进网络训练速度及精度。最后，通过仿真算例说明BP网络方法用于GPS／SINS组合导航计算的可行性。     

基于遗传算法提高计算机连续语音识别率的研究

为提高计算机连续语音识别准确率,应用遗传算法人工智能控制技术具有的高效全局启发式搜索特点,探讨了提高计算机连续语音识别准确率的优化方法,通过提取语音特征参数,作为初始语音群体的生成,把语音识别内核程序中语言焦点作为遗传算法中操作算子,以高效全局启发式适配语音类型,连续语音识别准确率提高7％,为实现真正意义上计算机“人一机对话”进行了大胆的尝试。     

深空探测器定位在共线平动点附近的线性策略

深空探测器需要定位在日-地(月)系的共线平动点L1或L2附近执行探测任务,但由于共线平动点的不稳定性,必须在运行期间进行轨控。对于条件周期轨道(如晕轨道)必须在控制过程中考虑高次项,控制条件复杂,技术上实现相对困难。而某些探测任务,探测器定位在共线平动点附近的条件拟周期轨道(对应L issajous轨道)上亦可以。这种类型的轨道可以离共线平动点较近,那么只需要在控制过程中考虑线性项即可,控制条件简单。以圆型限制性三体问题作为基本模型,采用预估-校正法逼近线性化模型下的目标轨道,给出在轨运行期间的轨控策略亦是可取的,这种控制措施相对而言较简单,容易实现。仿真计算结果表明是可行的,能够提供较高的位置精度。     

飞机穿越微下击暴流起飞特性实时仿真研究

以大型客机为例，对飞机穿越微下击暴流的起飞飞行特性进行了实时数字，实时混合仿真及人机半物仿真研究，分析不同风场和不同进风高度对有，无人操纵飞行的航迹特性及相应状态变量响应特性的影响，探讨了飞机起飞飞行的安全性及正确操纵策略，最后给出了一些结论。     

根据遗传算法的拉深模试冲缺陷智能诊断

总结了拉深模试冲时的缺陷及原因，建立原因表，应用遗传算法技术对拉深模试冲时的缺陷进行智能诊断，探讨了提高拉深模试冲时的缺陷诊断准确率的优化方法，描述了遗传算法的诊断过程。     

飞机纵向静稳定度补偿

讨论了利用飞行控制系统对静不稳定飞机的三种补偿方式：延迟俯仰速度反馈、迎角反印刷品几法向过载负反馈。从而改变了飞机特性，诸如减轻质量，提高升阻比，增强机动性等。最后对三种补偿方案进行了比较，采用迎角反馈补偿是最直接有效的手段，但在工程实践中，往往采用俯仰速率和迎角混合反馈补偿方式。     

某型飞机同时存在两种惯性耦合问题的探讨

根据稳定性理论，对某型高速飞机的惯性耦合进行初步研究，首先，对飞机的滚转－偏航耦合－俯仰耦合的机理进行分析，然后，在不影响问题本质的前提下提出了一些假设条件，将研究惯性耦合的六自由度全量方程进行简化，求出急滚稳定性判据，以某型机为例，计算出其惯性耦合特性，用急滚稳定性判据进行了分析，并进行了验证 。     

减压阀噪声和振动的控制

文中给出控制减压阀噪声和振动的新方法。文中指出:如果稳定系数S_r<1,阀有可能出现噪声和振动;如果稳定系数S_r>1,阀就无噪声和振动。计算和实验比较证明,该方法是可行的。     

湍流型动态畸变下涡喷发动机稳定性分析

对湍流型动态畸变进气流场进行了分析和描述，给出了随机涡在压气机进口所产生的总压脉动的通用分布曲线，并统计地分析和预测了该总压脉动引起的最可能最大失速裕度损失。数值分析表明在考虑压气机对非定常流响应方面，最为关心的压气机最大失速裕度损失值是脉动压力的均方根值、功率谱密度、压气机进口转子弦长和转速的函数。