基于模糊神经网络的目标识别

提出了一种用于常规雷达目标识别的模糊神经网络．先将目标回波用树状小波变换进行特征抽取，然后用该网络进行识别．最后，给出了５类空中目标的识别实验结果     

论薛定谔方程建立过程中的理论直觉判据

本文通过回顾分析薛定谔导出著名的定态薛定谔方程的过程，剖视理论直觉判据在科学发现中的作用。特别是通过理论直觉判据在上述方程的实际导出中非逻辑成分和成分的不同影响，以及与矩阵力学形式导出背景的比较，对理论直觉判据在新理论建立过程中的正负面影响作出分析。     

二维小波变换理论在地震信号去噪中的应用

针对地震信号随机干扰和规则干扰的特点，运用二维小波变换的理论，设计了相应的变换域去噪滤波器。理论记录和实际野外记录试算表明，二维小波变换具有较强的信噪分离作用。只要运用得当就能取得满意的效果。     

基于模型变换的系统参数快速辨识方法

研究了系统参数辨识的一种间接方法，该方法将要估计的系统模型转换为一种容易估值的高阶系统模型，然后再将高阶模型降阶得到所要的模型参数。证明了该方法与预报误差法具有相同的渐近和统计性能。仿真结果表明该方法比预报误差法具有更高的计算效率。     

一阶线性随机系统解过程的小波特性

研究了一阶线性随机系统小波变换的一些性质,得到了一些新结果。     

连续小波变换在机械故障定位检测中的应用

本文从实用角度介绍连续小波变换的主要特性。实例表明在故障定位检测中，其性能优于谱分析，ＡＲ（Ｐ）建模及匹配滤波。     

一类非线性时滞系统的稳定化控制器设计研究

针对一类单控制滞后的非线性时滞系统,利用非线性状态变换的方法进行非线性变 换,得到一线性时滞系统模型;然后利用一带控制记忆的积分变换进行精确无滞后化变换,得 到一无滞后的线性能控标准型系统,从而利用分步设计的思想.实现非线性时滞系统的稳定 化控制.一数值例子的仿真研究说明了该方法的有效性.     

光束变换光学和光束质量研究的某些新进展

本对光束变换光学和光束质量研究的某些新进展，包括二维和三维非高斯光束通过一阶光束系统的传输，一般光束的分类及其光束质量的描述作了评述和分析，并对这一领域中需要解决的困难和问题作了讨论。     

用改进的前向神经网络实现离散Hough变换

介绍了用前向单层神经网络实现离散Ｈｏｕｇｈ变换（ＨＴ）的方法，并且通过对其权值矩阵的修正以及神经元输出函数的修正，改善了ＨＴ的性能，提高了ＨＴ的分辨率。     

频率域上的分形图象编码

研究了频率域上的分形图象编码，与空间域上的分形图象编码相比，它有两个突出的特点：分阶的亮度变换和几何变换的简化与合并。本文的理论分析和实验数据都表明，无论是在编码时间和压缩比方面，还是在解码的收敛性和图象保真度方面，频率域上的分形图象编码都要优于相应的空间域上的分形图象编码。