基于神经网络模型的发动机工况识别

提出了利用BP神经网络对发动机工况进行识别的方法。建立了NN识别模型,实现对发动机工作状态的有效识别与预报,为有针对性地对发动机进行适时控制提供了依据。     

基于模糊神经网络和遗传算法的大坝安全监控模型

应用监控模型来监控大坝的工作性态是一条有效途径，但由于大坝工作条件复杂，影响因素繁多，为以精确的数学进行描述带来了很大的困难，而应采用从定性到定量的综合集成的方法，将专家知识，监测数据和各种信息与计算机软硬件技术结合起来，把坝工理论和坝工家的经验结合起来对其进行研究，文中应用模糊神经网络和遗传算法等人工智能技术，依据专家的经验确定隶性函数，从而建立模糊神经网络预报模型，根据专家对实际情况的正确分析，对预报结果进行修正，达到进一步提高预报精度的目的。     

用迭代法消除数字图像放大后的模糊

用迭代法对数字图像经过插值放大后产生的模糊问题进行了研究，把数字图像插值放大造成的模糊看成是点扩散函数与清晰图像卷积的结果，根据插值算法可以得到点扩散函数，由于数字图像解卷积是典型的解线性方程组的问题，用雅可比（Jacobi）迭代法得到了很好的结果。与频谱空间变换的方法相比，迭代法没有分母为0的问题和空间变换过程造成的舍入误差。     

基于Vague集的鱼雷研制阶段年度投资分配模型

鱼雷的研制费用在鱼雷整个寿命周期费用中所占比系不大，但研制阶段决定了鱼雷寿命周期费用的绝大部分，闪此对鱼雷研制费用的研究可供鱼雷武器管理和决策者作经费计划综合平衡时参考。文章基于Vague集，提出了Vague集模糊熵的构造方法，进而提出了运用Vague集模糊熵进行鱼雷研制阶段年度投资强度分配的新模型。实例表明，该方法具有实用价值。     

地震勘探技术在焉耆盆地勘探开发中的合理应用探讨

地震勘探技术应用可以分为以二维地震研究构造为主的地震勘探初级阶段、以地震地层学为主的地震勘探中级阶段、以三维地震油藏静态描述为主的地震勘探高级阶段、以地震储层研究为主的开发地震妆级阶段和以四维地震进行油藏监测为主的开发地震高级阶段。针对5个不同阶段的地质条件和地质任务，选择使用合理的地震勘探技术是有效提高勘探开发效益的重要途径。焉耆盆地的勘探开发体现了以地震勘探为主的思路，在勘探开发过程中重视了针对不同勘探开发阶段和不同的地质 地震技术，因此，在早期勘探开发中取得了很好的经济效益。     

棉织物手感值的模糊综合评判研究

利用模糊综合评判数学模型对棉织物的手感值进行了计算与分析，这种方法简单、可靠，与主观评估结果有很好的一致性，为纺织生产的质量判断提供了便利。     

生物反应池溶解氧的模糊控制研究

主要针对城市污水处理的多个生化反应池风量不同引起溶解氧控制复杂的情况，采用模糊控制方法控制曝气池的溶解氧浓度，在不同情况下采用不同策略实现风量节能的控制方案，对仿真结果和结合现场实际情况对方案进行了分析。     

基于SPA的模式识别

发展和深化了集对分析（SPA）基础理论，并在此基础上探讨了基于集对分析的模式识别方法，给出了集对模式识别的三个判定原则，这对SPA的发展及其在模式识别中的应用提供了理论支持。     

离散随机脉位序列调制的脉冲多普勒引信原理

提出了一种新型的脉冲多普勒引信，即离散随机脉位序列调制的脉冲多普勒引信，给出了原理实现框图。分析了工作原理和数学模型，研究了它的抗干扰特性，给出了离散随机脉位序列调制码的产生方案。分析表明，它具有良好的抗干扰特性，同时不会出现距离速度模糊，能较好地解决引战配合问题，是一种较佳的脉冲多普勒引信。