基于时间序列的火控系统精度分析

对于火控系统动态精度试验所获得的数据.以往的精度检测方法只是说明火控系统在整体误差上是满足射击精度要求的,不能说明火控系统一直工作在很"稳定"的状态,本文在时间序列的基础上对数据进行动态数据建模,运用matlab建立模型进行系统辨识与残差分析后,对火控系统精度进行了鉴定,实验证明这种方法有效可行.     

神经网络规则优化建模与应用

神经网络应用于复杂系统时存在隐含层节点确定和参数随机选择的困难,对此研究探索了一种规则优化建模方法。首先,应用粗决策树耦合算法实现增量式的动态规则提取;其次,基于获取的动态规则计算最简规则数,作为确定网络隐含层节点的依据,实现网络规则建模;再次,优化网络初始参数,规避局部极小问题并提高模型训练速度和精度;最后,将优化模型应用于空气质量预报中,性能测试和对比分析结果显示,该模型收敛速度快且误差控制在4%以内,学习速度和预报精度明显优于传统模型。该研究成果实现了动态增量模式下的规则模型构建与优化,为动态数据处理提供了一种新的研究思路。     

一种用于入侵检测的改进的动态机器学习模型

介绍并改进了一种基于动态模型的，用于入侵检测系统的机器学习算法。该算法抽取出IP分组和TCP连接的23个属性域，经过训练得到规则集。结合改进后的模型，使用该规则集对1999 DARPA入侵检测离线评估数据集进行了测试，取得了较好的结果。     

传感器动态建模算法的仿真研究

研究传感器动态优化建模,传感器存在不同程度的相位滞后和惯性等动态特性,当被测参数随时间迅速变化时,动态测试误差较大,严重影响控制精度,对传感器的这种动态性能进行描述是提高检测精度和控制准确度的重要手段.为了提高传感器系统控制精度,减少传感器建模误差,提出一种基于支持向量机的传感器动态建模算法.采用非线性支持向量机对传感器进行动态建模,描述传感器动态、滞后特性,并采用混沌粒子群算法对模型参数进行优化,进一步提高控制精度.仿真结果表明,改进方法能提高传感器系统控制精度,可以很好的应用于现代工业生产过程中,为传感器动态建模提供了一种新的方法.     

具有动态补偿能力的神经网络模型及其在动态系统建模中的应用

本文在多层前馈神经网络模型基础上，引入误差动态反馈环节，从而形成一种新的具有动态补偿能力的神经网络模型。新模型的训练利用反向传播原理实现。采用该模型对非线性动态系统进行建模时，能显著提高建模精度，特别是在网络模型工作时，对新出现的输出误差具有动态补偿能力，文中给出了新网络模型的结构和学习算法，最后是仿真实例。     

基于灰色神经网络的汽车动态称重数据处理

针对目前汽车动态称重方法称量精度低和所需数据样本数量大的缺陷,提出了一种新的动态称重数据处理方法,通过GM（1,1）模型对车辆动态称重数据进行预处理,获得每个称重数据的误差补偿量,建立了以车辆速度、加速度、动态称重残差序列为输入变量的灰色神经网络模型,使系统称量误差小于1%,称量准确度等级达到1级指标。研究表明,该方法在动态汽车衡数据处理中的可行性强,实现了在贫信息、少数据情况下对动态称重数据的高精度处理,为汽车动态称重系统精度的进一步提高提供了理论与技术支撑。     

基于SVR的非线性动态系统建模方法研究

提出一种基于支持向量回归机(SVR)的非线性动态系统建模方法。用非线性静态子环节和线性动态子环节串联——Hammerstein模型来描述非线性动态系统。然后，通过函数展开将Hammerstein模型的非线性传递函数转换为等价的线性形式，从而建立起线性中间模型。再由SVR算法辨识出中间模型参数。最后，通过中间模型参数与Hammerstein模型参数之间的关系，实现原系统的非线性静态环节和线性动态环节的同时辨识。用非线性动态系统标定实验数据进行测试，建模结果表明所提方法具有如下优点：1)只需进行一次动态标定实验； 2)能给出非线性动态模型的数学解析表达式；3)充分利用SVR的优点，使所建模型具有更好的鲁棒性。该研究为非线性动态系统建模又提供了一种新方法。     

基于神经网络的传感器动态补偿算法及DSP实现

为了改善传感器的动态响应特性,对其输出结果进行动态补偿是一个有效方法;讨论了基于自适应神经网络的传感器动态逆建模方法,采用网络分块训练和可变学习因子的方法来提高训练的精度,缩短收敛时间;研究了在加入不同信噪比的随机噪声下应用该模型实现传感器动态补偿的可行性;对典型的压电传感器模型进行了仿真,仿真结果表明补偿后传感器模型的响应速度加快,同时还可以抑制噪声;研制了基于数字信号处理器的数据采集及补偿系统并运用该系统对传感器模拟器输出的数据进行了采集,试验结果表明该系统能够准确的采集存储数据,同时还能够修正由传感器模拟器引起的动态误差。     

一种基于强化规则学习的高效入侵检测方法

在入侵检测研究领域中，提高检测模型的检测率并降低误报率是一个重要的研究课题．在对归纳学习理论深入研究的基础上，将规则学习算法应用到入侵检测建模中．针对审计训练数据不足时出现的检测精度下降的情况，提出了一种基于强化规则学习的高效入侵检测方法EAIDBRL（efficient approach to intrusion detection based on boosting rule learning）．在EAIDBRL方法中，首先调整传统Boosting算法的权重更新过程在各个预测目标类内部进行，以消除退化现象；然后修改传统规则学习算法中规则生长和规则剪枝过程的评价准则函数；最后使用改进后的Boosting算法来增强弱规则学习器对网络审计数据的分类性能．标准入侵检测数据集上的测试结果表明，EAIDBRL方法能够较大地提高传统规则学习检测模型在小样本条件下的入侵检测性能．     

基于免疫遗传算法的动态递归模糊神经网络在发酵过程中的应用

针对软测量建模数据中过失误差及动态递归模糊神经网络的结构复杂,大量参数难以确定的情况,提出基于免疫遗传算法动态递归模糊神经网络软测量方法。利用样本间马氏距离进行样本相似程度分析,去除样本中错误数据以提高计算速度。此外应用减法聚类确定模糊规则数,以简化网络结构,同时应用免疫遗传算法优化模型参数以提高模型的精度和泛化能力。该方法应用于赖氨酸发酵过程菌体浓度的软测量,仿真结果表明,该方法具有较高的预测精度,满足现场测量要求。     

ASP中实现数据库的动态操作

主要讨论在ASP中实现对某一数据库的某一表的动态操作.不论内容、字段数如何,都能实现打开显示以及对记录进行编辑(主要是修改).     

DF控制器的设计方法研究

基于动态模糊集（Dynamic Fuzzy Sets）理论和动态模糊控制推理模型的相关概念,提出了一种DF控制器的设计方法,给出了DF控制器结构,探讨了DF控制规则库、DF控制推理计算、DF化以及清晰化方法,解决了控制过程中的动态模糊性问题,更符合具有动态模糊性特点的控制系统的控制规律,并通过具体的应用实例体现了此设计方法的有效性和可操作性.     

DF积分的解法研究

We introduce the basic conceptions of DF integral in this paper. And based on the conception,we research on basic theories of DF integral further. Our research provides the foundation of the basic theory frame of DF integral. It helps other scholars to research DF system. In addition ,it enriches and develops the basic content of the DF Set. Therefore,the research achievement of the paper plays a stimulative role in DF system theory research.     

动态表达式的解析和计算

介绍动态表达式的解析和计算的设计和实现,以及为几何作图函数曲线动画的多线程计算提供支持。     

动态模糊逻辑（DFL）的真值域刻画

以往的理论的提出,虽然为研究解决具有动态模糊性的问题提供了一定的理论依据,但从整个动态模糊系统来看,这些还仅仅是一些初步工作,还有许多的内容需要进一步研究,因此,文章基于动态模糊逻辑,结合动态的模糊测度论,对动态模糊逻辑的真值域进行刻画。     

一般意义下动态加载机制的应用研究

本文研究了一般意义下动态加载机制的原理和过程。首先建立了动态加载机制的下载、链接和分解三个基本操作的参数结构并进行分析,然后在此基础上提出了动态加载机制的过程模型并给出模型的运算机理。     

Experimenting with dynamic linking with ADA

An approach to achieving dynamic reconfiguration within the framework of Ada¹ is described. A technique for introducing a kernel facility for dynamic reconfiguration in Ada is illustrated, and its implementation using the Verdix VADS 5.5 Ada compiling system on a Sun3–120 running the 4.3 BSD Unix operating system is discussed. This experimental kernel allows an Ada program to change its own configuration dynamically, linking new pieces of code at run-time. It is shown how this dynamic facility can be integrated consistently at the Ada language level, without introducing severe inconsistencies with respect to the Standard semantics.     

一个支持动态需求集的软件设计模型

就软件在需求变化时的适应性问题提出了一个可以动态演化的软件模型。首先描述了该模型的结构,然后解释了该模型的动态演化特性以及基于该模型的开发方法,最后给出了一个通用报表的实例验证了该模型的有效性。     

基于DFS的专家数据库系统设计

基于DFS,给出了动态模糊专家数据库系统的设计方法,并对系统的功能、系统的结构、DF数据库和规则库进行了详细的描述。     

影视制作中HDRI技术的应用与研究

当前的影视创作中,电脑三维、模型、实拍多元素结合一张画面中来增强视觉感染力,在此创作中使画面看的更为真实,天衣无缝,是影视后期制作者一直在研究的内容。HDRI高动态环境贴图的制作是摹拟真实环境、电脑三维中物体质感体现重要的环节,是影视创作中画面真实与细腻重要的手段。