基于多信号流图的飞控系统实时故障诊断

针对飞控系统构造复杂、解析建模困难的特点，给出一种基于多信号流图模型进行实时故障诊断的方法。该方法首先建立系统的多信号流图模型，然后根据模型得出相关矩阵，在相关矩阵和各实时测试结果基础上按照实时故障诊断基本算法进行诊断推理，判定系统各模块所处的状态。对某型飞机飞控系统的建模以及模拟诊断结果表明，该方法能隔离多故障，同时降低虚警率，是一种十分有效的实时故障诊断方法。     

基于自适应方向导数滤波器的彩色边缘检测

传统彩色边缘检测算法在提高边缘检测准确性时可能将噪声检测为边缘,而在提高噪声鲁棒性时会将部分边缘当作噪声进行抑制,导致部分边缘信息丢失。为解决传统彩色边缘检测算法在边缘检测准确性与噪声鲁棒性之间的矛盾问题,提出一种基于自适应各向异性高斯方向导数（ANDD）的彩色边缘检测算法。通过彩色图像的微分自相关矩阵构建反映边缘类型的度量准则,以自适应地确定每个像素处ANDD滤波器的形状,从而准确提取不同类型的边缘特征,采用ANDD滤波器组对图像进行平滑处理,提取在三个通道上的ANDD特征。在此基础上,利用奇异值分解得到最优融合权值,并融合三个通道的ANDD特征,以增强彩色边缘强度。实验结果表明,该算法在无噪声和含噪声环境下的Pratt品质因子分别为0.849 6和0.791 4,与彩色Canny、RCMG-MM和FRPOS算法相比,在保持较高边缘检测准确率的同时具有较优的噪声鲁棒性。     

机会发现中简单场景构造方法研究

场景构造是机会发现过程中的关键活动之一。对机会发现场景的结构进行形式化描述,提出基于布尔相关矩阵并利用聚类分析的方法构造事件簇,进而实现机会发现简单场景构造的思想并给出实现方法。对机会发现场景构造方法性能的评估进行探讨,明确以效率系数作为机会发现场景构造方法的评估标准。实验表明,该方法的效率系数较高。     

分布式目标下行波束形成

研究了智能天线在下行链路的应用。利用上行链路接收数据，建立分布式目标信道模型。估计移动用户的发射角、扩展角度和发射功率以及下行信道相关矩阵，确定下行链路的波束形成方法。即对频分复用（FDD）系统进行上行相关矩阵变换，构建下行信道协方差矩阵，利用最大合并比准则获得下行链路权值。计算机仿真证实了这种方法的有效性。     

基于证据空间有效性指标的聚类选择性集成

首先针对距离空间在描述数据复杂结构信息方面的不足给出证据空间的概念。然后基于证据空间扩展有效性指标Davies-Bouldin,同时利用聚类成员的类别相关矩阵度量差异性。最后以较高有效性和较大差异性为目标选择聚类成员并用于集成。实验结果显示所提方法能够有效提高聚类集成算法的有效性。     

一个基于CMSP方法的快速隐线消除算法

本文提出了自相关矩阵、轮廓多边形等概念,使得基于CMSP方法的快速隐线消除算法的处理过程简化,执行速度提高.这个算法的执行分多面体自身隐线消除和多面体间遮挡隐线消除两步.该算法已在IBM PC/AT机上使用BASIC语言实现,并从实践的角度验证了它的合理性,可行性.     

我国信息化程度与经济发展状况的相关分析

应用相关分析理论对我国各地区信息化程度与经济发展状况进行了研究，建立了皮尔逊相关矩阵，根据信息化指标与经济发展指标的相关系数，分析了其相关程度，论证了网络经济是以网络技术为先导，促进整个社会经济发展的经济形态，指出了发展经济过程中信息化建设的重要性。     

POD方法在双坡屋盖风压场预测中的应用

应用本征正交分解(POD)技术对双坡屋盖的随机风压场进行了预测。结合风洞试验同步测量的风压数据,采用了两种方案预测屋盖上未布测点位置的风压系数时间序列。预测出数据的统计特性(均值、均方根值及极值)和功率谱等与实测数据进行了比较,发现所预测风压系数时间序列的均值和均方根值精度较好。虽然预测的风压极值大部分被低估,但是预测数据的功率谱在低频段与实测数据相吻合。因此将预测的数据应用于结构的风致响应计算是可行的。     

匙孑L效应及其对MIMO信道容量的影响

摘要：MIMO系统的提出是为了进一步提高无线通信系统容量，它可以在不用增加系统带宽的情况下改善系统性能，从而有效地提高数据速率。文章研究了天线间的相关性对MIMO信道容量的影响，并对匙孔效应进行了分析，最后，探讨了其对MIMO信道矩阵和信道容量的影响。     

基于六度分离理论的机会发现场景构造方法

场景构造是机会发现过程中的关键活动之一.文中基于六度分离理论对事件的相关矩阵进行了p阶扩展,在对机会发现场景的结构进行形式化描述的基础上,提出机会发现活动中基于事件的p阶扩展相关矩阵,采用聚类分析的方法进行机会发现场景中事件簇构造,进而实现机会发现场景构造的思想与方法.对机会发现场景构造方法性能的评估进行探讨,明确了以效率系数作为机会发现场景构造方法的评估标准.实验表明,基于相关矩阵的机会发现场景构造具有较高的精度和效率系数,而基于3阶扩展矩阵的机会发现场景构造更适合在线机会发现的情形.