遗传算法在两相伺服电动机优化设计中的应用

阐述两相伺服电动机最优化设计中数学模型的建立和遗传算法的有关问题。     

变焦遗传算法及其并行实现研究

遗传算法(Genetic Alogrithm,GA)以其简洁及适应性而获得广泛应用.通常遗传算 法由于串格式及串长的限制,搜索空间及分辨率是有限的,因而往往收敛于局部最优.文中 提出了适宜串、并行计算的变焦(Zooming)遗传算法及多任务并行策略,采用了解码因子、搜 索中心、快速变异等策略来解决搜索空间与分辨率的矛盾,并在工作站及transputer上分别 以串行、并行方式实现了变焦遗传算法.     

基于人工神经网络的地形线性化方法

地形线性化方法对地形辅助导航系统性能有重要的影响。本文采用人工神经网络这一新技术来分块记忆地形数据，给出数字地图上任意位置的线性化参数，并用于系统状态的扩展卡尔曼滤波，与其他传统地形线性化方法相比，用人工神经网络来处理地形函数，系统滤波性能得到改善，提高了导航精主工，并可减少地图的存贮量，适用并行处理。     

信息融合的一般过程及在故障诊断中的应用

对多源信息融合了简要的综述，根据现有的结论描述了信息融合一般过程，并进一步将信息融合分为数据融合与规则融合２个方面，最后，利用信息融合的思想，对故障诊断这一典型的信息融合过程进行了分析，提出了故障诊断的局部－全局分层诊断融合框架。     

返回坐标系中捷联惯导方程

分析了返回坐标系的特点，以返回式飞行器的导航背景，导出的返回坐标系捷联惯导系统的导航方程及解算步骤。