三维形体的形态学运算及应用

本文首先讨论了边界表示的物体的形态学运算问题。文中讨论了任意形状的物体，包括凸物体和非凸物体；引入了负形体的概念；并提出了２Ｄ和３Ｄ连续物体的Ｍｉｎｋｏｗｓｋｉ运算的统一算法。利用这一算法，提出了３Ｄ任意形体间的变形新算法，把边界表示的物体的形态学运算的概念扩展到任意曲线和任意曲面上，并且介绍了３Ｄ物空间中曲线的概念和３Ｄ物空间双参数曲面的概念。文中任意形体的３Ｄ变形算法能很好地解决具有不同拓扑结构的３Ｄ边界表示的物体之间的变形问题。     

三维物体红外成象的计算机仿真

将红外光学理论和计算机图形学技术结合起来,提出用于计算机视景仿真的红外成象理想化模型和相应的算法,从而用计算机模拟产生出对应于不同工作条件和三维物体的红外图象.     

鲁棒变结构模型参考自适应控制器的分析与设计(Ⅱ)

对含未建模动态且建模部分相对阶大于 1(n >1) 的SISO定常线性系统提出了一种控制增益可切换的变结构模型参考自适应控制方案 .主要结果是 :得到了系统跟踪误差与辅助误差间关系的明确表达式 ,进而证明 ,对各辅助子系统 (均为相对阶为 1的子系统 ) ,只要按相对阶为 1时所提出的变结构律进行设计 ,使它们满足预先给定的性能指标 ,就可保证系统跟踪误差在预先给定的过渡过程时间内收敛到一个残集内 ;研究结果还表明 ,当n >1时 ,平均值滤波器对系统的影响相当于一个未建模动态对系统的影响     

基于遗传算法的模糊树建模方法

1　引言近年来模糊逻辑理论在非线性系统辨识领域中得到了广泛的应用 .模糊逻辑建模方法的主要内容可分为两个层次 ,一是模型结构的辨识 ,另一则是模型参数的估计 .模糊模型的结构辨识问题是指如何划分输入空间 .模糊树模型 (FT模型 )是一种利用二叉树结构描述输入空间模糊划分     

A neuron model with trainable activation function (TAF) and its MFNN supervised learning

This paper addresses a new kind of neuron model, which has trainable activation function (TAF) in addition to only trainable weights in the conventional M-P model. The final neuron activation function can be derived from a primitive neuron activation function by training. The BP like learning al-gorithm has been presented for MFNN constructed by neurons of TAP model. Several simulation ex-amples are given to show the network capacity and performance advantages of the new MFNN in com-parison with that of conventional sigmoid MFNN.     

基于凸优化和投影原理的降阶控制器设计方法研究

提出一种将凸优化算法和投影原理相结合的降阶控制器设计新方法。证明了了降阶控制器保证系统稳定的一个充分条件,并给出了投影误差引起的系统性能变化的范围估计,该方法为系统的Ｈ∞性能指标与控制器期望阶次间的折中设计提供了一条可行途径。     

平流层通信

平流层通信是一种新型的信息体系，美，日，西欧，韩国先后成立机构开展相关研究，预计３￣５年内将有系统投入应用。针对这种情况，文章对平流层通信的特点，目前的研究概况及主要技术进行了介绍，希望能引起各方面的重视。     

基于多建筑阻挡概率的平流层多径信道模型

本文在单反射几何模型的基础上，提出了用于预测平流层通信信道功率延时扩展和空间能量分布的信道传播模型．一个用于确定空间中不同单反射路径存在概率的地面多建筑阻挡模型在文中被提出，同时给出了确定此概率的计算方法．在所提模型的基础上本文最后给出了一个平流层信道多径分量时空联合分布的典型结果．     

盲信号分离的现状和展望

盲信号分离是近几年才发展起来，用于解决从混合观测数据中分离源信号的一门新技术，已在许多领域获得了广泛应用。本文介绍了盲分离的主要理论和两大类实现方法——独立分量分析和非线性主分量分析，并在此基础上介绍了实现盲信号分离的不同算法、在非线性混合情况下的算法以及盲信号分离将来的发展方向。