美金刚衍生物的合成和表征

以不同的L-α-氨基酸为原料,经氨基的保护,与盐酸美金刚缩合、脱保护和成盐4步反应制备一系列美金刚衍生物,其结构均经1HNMR、IR和HR-MS表征。     

基于ANFIS的图像预测编码

提出了一种利用神经模糊推理系统(ANFlS)构建预测器的图像压缩预测编码算法.该算法以模糊系统为平台,利用自学习算法训练建立推理规则,采用并行自适应遗传算法进化调整系统内部参数,实现了完全智能的非线性自适应预测编码.通过仿真试验,并与传统预测编码方法、神经网络预测编码方法进行比较,结果证明该算法具有预测精度高、恢复图像效果好、编码时间较短、内部参数调整智能化等突出优点.     

基于模式识别技术的股票市场技术分析研究

研究从统计模式识别的角度出发,智能的利用技术指标作股市技术分析。利用处理后的一些技术指标形成特征空间,在特征空间上用聚类技术寻找股市规律。所用聚类算法是根据股市特点设计的一种较适宜的模糊主轴核聚类算法。通过大盘和个股实例分析,该方法能降低传统技术分析的难度和潜在主观性,并能较充分利用历史数据包含的信息,对市场趋势作出客观分析。     

基于非单点模糊网络的制导炸弹智能控制研究

提出并设计一种具有抗干扰能力的制导炸弹智能控制系统。该系统采用非单点模糊正则网络为核心，在自学习建立规则库的过程中，能够自动滤除训练数据中的噪声，获取准确的控制信息。通过计算机仿真，并与基于ANFIS的制导炸弹智能控制系统进行比较，证明该系统抗干扰能力强、控制精度高。     

混沌序列构造方法研究

针对扩频通信中运用神经网络方法产生的混沌序列性能难以调整的问题 ,提出并设计由遗传算法搜索调整系统适配参数的神经模糊推理系统 (ANFIS)生成混沌序列。在该系统训练的过程中 ,将其产生的序列的Lyapunov指数与平衡性、自(互 )相关性、数量的加权平均函数作为适应度函数 ,通过遗传算法调整系统参数 ,产生出符合扩频通信应用要求的混沌序列。通过计算机仿真试验 ,并与Logistic混沌映射 (教师值 )相比较 ,结果表明该方法能产生出随机性能良好的混沌序列 ,适合于CDMA系统中的多用户通信     

盘龙铅锌矿采空区治理研究与实践

针对盘龙铅锌矿井下采空区的特点,通过采空区治理方案选择研究,确定了充填法治理采空区为主,辅助封闭周边小采空区的方案。经过几年的治理工作,井下采空区存量明显减少,井下生产的安全性明显提高,地表塌陷问题得以解决,另外,充填采空区给矿柱回采提供了条件,间柱采场的回采率由原来的45%提高到约85%,资源回采率极大提高,实现了利润最大化。     

S-(+)-布洛芬衍生物的合成

一些非甾体抗炎药可减少阿尔茨海默症脑内老年斑的形成和炎症,但其长期服用会产生严重的胃肠道副作用。将S-(+)-布洛芬与L-氨基酸连接,设计了一系列布洛芬衍生物。以S-(+)-布洛芬为原料,与草酰氯反应生成酰氯,再与L-氨基酸反应,共合成了5个标题化合物,其结构均经1HNMR、IR和HR-MS确证。     

改善复数LMS算法收敛性能的方法

在分析复数LMS算法内部信号流程的基础上,指出复数LMS算法存在梯度噪声交叉耦合干扰的特性,提出对复数LMS算法应该分实部和虚部独立调整学习步长,并具体给出了一种复数LMS算法的变步长方法.仿真实例支持了本理论的分析结论,并证实了所提出的变步长方法的有效性.     

采用SRM准则的盲均衡器

提出了一种新的采用结构风险最小化（SRM）准则的盲均衡器（SRM-BE）。该方法根据信号的特征恢复思想,以SRM为准则构造具有时间去相关特性的代价函数,采用静态迭代学习算法在线跟踪信道。通过仿真实验,并与采用最小均方误差准则的盲均衡器（LMS-BE）和采用神经网络的盲均衡器（NN-BE）进行比较,结果表明该方法的非线性均衡性能最佳。     

结合小波变换的结构风险最小化空时均衡器

提出了一种结合小波变换的结构风险最小化空时均衡器(WSRM STE),WSRM STE采用小波变换技术可提高收敛速度. 该方法在多维小波基上张成的空间中,综合利用通信信号中的学习信息和滤波器自身的结构信息,可自适应调整最佳小波系数和容量控制作用. 通过仿真实验,并与结构风险最小化空时均衡器(SRM STE)和结合小波变换的支持向量机空时均衡器(WSVM STE)比较,得出结论：WSRM STE收敛速度快,跟踪性能好,在复杂环境下的无线移动通信中具有一定的应用前景.