基于系统期望状态的迭代学习控制

针对一类非线性系统在有限时间内的精确跟踪问题，给出了基于系统期望状态的迭代学习控制算法，并对学习过程的收敛性给出了数学证明，证明表明，在设计学习律时，只需考察希望状态。     

基于神经网络的VQ图象编码

文章给出将神经网络与矢量量化相结合的两种编码方法，介绍了其原理和实现的算法。经计算机模拟表明，在比特率低于０．３ｂｐｐ时仍可得到高质量的编码图象。     

跟踪系统中跟踪器延迟的自适应预测补偿方法

跟踪系统中跟踪器的延迟会对系统的稳定性和跟踪精度产生不利影响。为此以典型Ⅱ型系统为例，理论上定理地分析了跟踪器延迟对跟踪系统的影响，并提出了将采用LMS算法和横向滤波器结构的自适应滤波器用于延迟预测补偿的方法。仿真结果验证了方法的有效性。     

泥沙输移矢量式及其应用

本文基于Parker等人泥沙输移矢量式的分析和研究，增加了上举力的作用，并考虑了泥沙颗粒受力非平衡条件，采用牛顿力学的矢量分析法，推导了泥沙输移的通用矢量式。经对公式简化，且用Ikeda和笔者试验资料的验证，证明计算值与试验值吻合较好。     

改进的拉普拉斯算法初轨计算的收敛问题

首先分析了人造卫星初始轨道计算的改进拉普拉斯算法,指出了该算法中存在的不可解和不收敛问题,并对这两个问题给出了解决的方法:半步后退法和增加惯性项,从而较好地解决了问题。     

基于小波变换的医学图象压缩编码

本文研究了医学图象小波变换系数的统计特征。根据医学图象的特点，提出了基于小波变换的医学图象编码方法。实验表明，这种方法具有较好的压缩编码性能，优于JPEG标准。同时，它支持逐次浮现式传输，从而能满足医学图象存储、通信、检索的需要。     

有效的三维一步深度偏移

我们提出一种替代分裂法的三维一步深度偏移算法。该算法用一个时间相关修改算子（我们称之为膨胀度）对ｋｙ分裂法进行扩展。根据膨胀度以及切片中向下延拓的并行算子求得的深度偏移算法比分裂法更有效、更精确。ｋｙ膨胀偏移可对三维数据体进行一步偏移，独立地对每个切片向下延拓，并且，任何基于三维波动方程的向下延拓算子都可使用。在三维数据分裂前，我们用膨胀度调整横向速度变化。膨胀度是一个时间相关修改算子，它将随时间     

用矢量对平面轮系进行速度分析

本文介绍一种对平面轮系进行速度分析的矢量法。此方法原理简单，比较容易理解和掌握。     

改进的衡疏分布存储器模型及其学习能力分析

Kanerva的衡疏分布存储器模型（SDM），由于其读写规则采用外积法，因此限制了它的应用，本文对该模型进行改进，改变了原来的读写规则，保留其衡疏分布式存储的特点，得到一个与小脑模型（CMAC）相似的新模型，但它不存在分块效应、不需要HASHING技术。理论分析和示例表明了该改进模型的合理性和有效性。