异步电动机的最小能量运行点

在异步电动机的一般数学模型基础之上，提出了本文使用的数学模型。和一般数学模型相比，此模型对异步电动机转子电阻的变化较不敏感。借助异步电动机的期望电磁转矩，推导出了参数化的状态运行点(定子电流和磁链在稳定状态下的值)一最小能量运行点，得到异步电动机的最小能量运行条件。     

基于多目标灰狼算法的干扰资源多效能优化方法

依靠经验决策或简单的模板匹配的传统干扰资源决策方式难以适应当前复杂的电磁环境。针对雷达干扰资源决策的智能化需求展开研究,将干扰资源调度建模为多目标优化问题,以最大化整体干扰效能、最小化干扰总功率、最小化作战损失为目标函数建立干扰资源调度模型,利用一种多目标灰狼算法（MOGWO）求解问题模型Pareto前沿,以最优解集代替最优解,再根据战场实际情况选择最佳调度方案,使决策方案更加科学合理。实验结果表明,MOGWO算法能够克服基本灰狼算法（GWO）探索能力不足、局部收敛的缺陷,有较高的搜索效率,算法的寻优能力和稳定性均优于NSGA-Ⅱ算法和MOPSO算法。      

利用最大最小化模型求解地面搜索问题

在搜索人数一定,用时最短的条件下,为了搜索完目标区域,根据搜索完区域的时间即为最后到达的人员所需时间,建立了最大最小化的规划模型,通过lingo程序,进行求解.并对划分的小矩形区域个数和队员人数也做了分类讨论.针对地面搜索问题进行了研究和讨论具有一定现实意义.     

基于支持向量机回归的电力负荷预测研究

不同于传统的基于经验风险最小化的回归方法,支持向量机回归方法基于结构风险最小化准则.与神经网络相比,该方法在解决学习精度和推广性之间的矛盾方面有明显的优势.本文以城市电力负荷预测为应用背景,对比研究了基于统计学习理论的支持向量机回归方法和神经网络方法.预测结果显示支持向量机可能是一种非常有前景的预测工具,其预测精度明显好于神经网络.     

航空公司的成本指数管理

通过平衡燃油成本与时间性成本,进而实现飞行过程中的成本总量最小化是实施成本指数管理的初衷,也是不断优化成本控制的重要手段。在国际油价巨幅震荡的环境下,加强成本指数管理更具有现实意义。     

一种提高景像匹配算法抗灰度畸变能力的方法

为了有效消除巡航导弹景像匹配中制导图度畸变对匹配精度的影响，在定性分析制导图灰度畸变数学误差模型的基础上，给出了图像灰度最小化的定义及实现方法，通过对制导图的灰度最小化预处理，提高了匹配算法的抗灰度畸变能力。结合经典的灰度归一化积相关景像匹配算法，分析并验证了这一处理方法的可行性及有效性。     

什么人能成为首批火星探险者

美国航空航天局(NASA)已经公布了人类及机器人探索太阳系的大致计划及时间表.该计划包括未来30年人类对火星的先期探索,并预期人类首次远征火星可能发生在2035年.第一批火星探险者应该由4～7人组成,根据他们在火星上停留时间的长短,预计整个火星之旅需要450天～2年.从目前对未来的探险队能力、冗余及社会关系的评估来看,最佳人数应该是7人;而从发射有效载荷的最小化考虑,乘员人数越少越好.     

基于增量学习的高光谱图像目标检测

高光谱图像目标检测是高光谱图像分析中的重要研究内容之一。本文从经典有效的约束能量最小化算法出发,提出了一种基于增量学习的高光谱目标检测方法。当获得新的样本时,不需要重新计算所有样本的自相关矩阵即可对检测器模型进行更新,减轻了星上有限计算资源的负担。实验结果表明:本文提出的目标检测算法在压制背景光谱的同时可以更好地适应目标光谱,提高了算法的检测性能。     

多值逻辑函数最小化的McCluskey—Quine方法改进及程序实现

多值逻辑电路的发展，使得以往的化简方式已不能适应电路取值的增高和函数项的增加。本文以三变量三值函数为例，讨论了多值逻辑电路化简的物理背景，采用改进的McCluskey-Quine方法进行最小化的算法，以及质蕴含项覆盖问题的求解，并给出了程序流程。由于该程序采用的面向对象技术，经过适当扩展可以应用于多变量多值函数。