关于算子－（▽－i）~2＋V的性质（Ⅱ）

讨论了带奇异电磁势的Ｓｃｈｒｏｄｉｎｇｅｒ算子－（－ｉα）２＋Ｖ的性质，将Ａ．Ｐｅｒｓｓｏｎ关于ｉｎｆｏ（－十Ｖ）及ｉｎｆσｅａｓ（－十Ｖ）的定量描述推广到具有奇异电磁势的情形；讨论了Ｋａｔｏ－Ｓｉｍｏｎ不等式半群描述的等价形式。Ｋａｔｏ－Ｓｉｍｏｎ不等式的半群描述是：当α∈Ｌ（ＲＮ），０≤Ｖ∈Ｌ（ＲＮ），Ｈ是－（－ｉα）＇＋Ｖ按形式意义下的自伴扩张，Ｈ０是－Δ＋Ｖ的Ｆｒｉｅｄｒｉｃｈｓ扩张，则｜ｅｘｐ（－ｔＨ）ｆ｜≤ｅｘｐ（－ｔＨＯ）ｆ｜，ｆ∈Ｌ２（ＲＮ）．主要定理是：当α∈Ｌ（ＲＮ），ｄｉｖα∈Ｌ（ＲＮ），０≤Ｖ∈Ｌ（ＲＮ），则｜ｅｘｐ（－ｔＨ）ｆ｜≤ｅｘｐ（－ｔＨ０）｜ｆ｜充分必要条件是｜（Ｈ十λ）－１｜≤（Ｈ０十λ）－１｜ｆ｜，这里ｆ∈Ｌ２（ＲＮ），λ＞０。     

A REAL-VALUED GENETIC ALGORITHM FOR OPTIMIZATION PROBLEM WITH CONTINUOUS VARIABLES

提出一种用于连续变量函数优化的遗传算法。它由一种简单、适应面广的动态刻度适应值和选择算子、杂交与变异算子，以及这些算子相应的自适应概率组成。该算法经两个常用函数检验，并在图象识别的神经网络权值训练中得到应用。实验结果表明，该算法是一种快速有效的全局优化算法。     

一种教学效果的评估方法研究

能否对教学效果给出合理的、科学的评价，直接关系到教学改革工作能否顺利进行，也是教学改革工作成败的关键，传统意义上的算数平均的评估法，由于它体现的仅仅是对教学整体效果的评价，没能很好的体现对优秀学生培养的认可，因此，已不能适应现阶段高校教学工作的要求，基于算术平均与加权平均的思想，通过实例提出了一种兼顾整体平均与适当提升优秀个体贡献的教学效果评估方法，体现了如何确定一种适度的测度的思想，并且具有一定的合理性和应用价值。     

STFT及其在回声消除方面的应用

论述了STFT(Short-Time Fourier Transform)理论及其特点，设计了一个在桌面音频系统中由于麦克风和听筒的耦合而产生语音干扰(主要是回声)的消除系统，该系统利用STFT将所需信号和噪声信号变换到频域，通过频谱相减消除噪声。提出了一个基于多信道回声消除器的子带最小二乘滤波器理论分析和估算方法，该方法具有较强的自适应能力、算法收敛快、控制精度高。     

靶场外弹道测量系统最优布站方法研究

外弹道测量系统最优布站是靶场的一项重要工作。描述了布站优化目 标函数和约束条件,阐述了基于遗传算法的求解过程,对距离距离变化率测量系统进行了优 化布站,结果表明该算法可用于外测系统的优化布站设计,为靶场测量系统优化布站提供了 一种新的方法。     

基于零空间追踪算法的滚动轴承故障诊断

提出了一种基于零空间追踪算法（NSP）的滚动轴承故障诊断方法,首先依据轴承故障机理建立轴承故障振动信号模型,并构造基于轴承故障振动信号特征的零空间微分算子,然后利用所构造微分算子将待分析混合信号分解为一系列含有轴承故障特征的窄带信号的叠加,最后通过调整算法中的参数实现轴承故障的特征提取。仿真与实验信号分析结果表明,该方法可以有效进行滚动轴承的早期故障特征提取及复合故障的分离。     

基于改进遗传算法的突防突击航线规划

歼轰机突防突击是当前航空兵有效的进攻手段之一。为了增加突防突击任务的安全性,提高突防突击任务的成功率,对航线上我方飞机的被击落概率进行建模,利用改进的遗传算法,以被击落概率为适应度函数,以个体与解空间的距离关系为罚函数,寻找最优解,最终得到被击落概率最小的航线;采用约束的最优保存策略进行选择,防止过早收敛,提出可变算术杂交算子,使得变异个体能够有较大概率落在解空间里。结果表明:通过150代的遗传操作,得到拐点为2时的被击落概率最小的航线为O(120.0,550.0)、A(226.2,495.7)、B(345.8,364.3)、T(330.0,180.0),被击落概率为0.019 3。     

在轨空间机器人参数辨识研究

文章以在轨自由漂浮空间机器人为研究对象,建立了基于空间算子代数的空间机器人运动学模型,研究了机器人本体和所抓取未知目标卫星的参数辨识问题,如本体和未知目标的质心、质量以及惯量张量等参数。首先基于空间算子代数理论建立空间机器人运动学符号模型;然后基于线动量及角动量守恒方程即可对空间机器人本体和未知目标卫星进行未知参数的辨识;随后分析了机器人的参数对辨识过程的影响以及参数辨识对控制规律的影响。在地面实验室中验证了本参数识别方法的可行性以及效果。     

基于改进CHC算法的模糊诊断规则优化方法研究

在故障诊断专家系统的自学习中,同时需要学习大量的模糊规则,造成规则优化算法的运行时间过长,难以满足实际的需要。为了解决这个问题,将特征片断优势重组算子引入CHC算法中,并将之应用到规则优化领域。仿真证明,改进的CHC算法在模糊诊断规则优化方面能以比较短的计算时间达到预期的优化效果,明显优于国内其它改进的遗传算法和CHC算法,具有比较大的实用价值。     

一种新的求解TSP问题的杂交算子

TSP(TravelingSalesmanProblem)问题是最经典的NP-hard组合优化问题之一。长期以来,人们一直在寻求快速、高效的近似算法,以便在合理的时间内解决大规模问题。在文[5]提出的两交换启发交叉算子的基础上,通过分析,发现该算子的杂交结果与所选择的首城市有关,因而不同的首城市的选择会大大影响该算子的效率。为此,提出了一种新的有效利用局部信息的杂交算子,该算子能够有效的保存母体信息,进一步摆脱首城市的选择问题。实例仿真证明该算子的有效性。