提高MIMO系统容量的检测算法研究

为了满足通信容量的需求，在发射端和接收端设置多元素天线阵列构成多输入多输出系统，可以显著提高频谱的利用率，基于贝尔实验室提出的非线性迫零检测算法，提出了反向迫零检测算法．理论和仿真证明，在相同信噪比条件下，反向迫零检测算法获得的系统容量高于非线性迫零检测以及线性迫零检测算法．与奇异值分解算法相比，该算法虽然得到的系统容量有所减小，但是由于所需的运算量相对较小，因而易于实现．     

基于相似矩阵的折半属性约简算法

针对大多数属性约简算法时间复杂度比较高的问题,利用粗糙集理论提出了一种新的解决办法,该方法基于相似矩阵概念,利用属性在相似矩阵中出现的频率给出了属性重要性的计算公式,以此作为启发式知识来约间决策表中的冗余属性,并将折半查询的思想运用到算法中以加快约简的速度。实验表明该算法是简单有效的.     

一种新填充函数算法优化的小波网络及其应用

小波网络的结构及参数的寻优是小波网络应用中的一个关键问题．为达到寻优速度快、优化效果好的目的，提出了一个新的填充函数，把基于此函数的填充函数法与BP算法相结合，提出一种训练小波网络的全局优化新算法．并将由此算法优化得到的小波网络应用于飞控系统的故障诊断中．计算机仿真结果表明，该算法在训练小波网络时，收敛速度优于采用进化规划算法的训练速度，由此得到的小波网络用于飞控系统的故障诊断具有泛化性强、收敛较快、诊断较准确等优点．     

神经网络在随动系统测试中的应用研究

针对神经网络在故障测试中因训练样本集大而导致的诊断速度慢和性能下降等不足，提出区域法则，即将全系统化解为若干个子模块并用神经网络去分别匹配，以此达到加快诊断速度和提高诊断能力的目的，同时给出了典型训练样本的建立思路和网络结构的学习算法．实验表明，该方法在火炮随动系统测试中体现出了较好的诊断效果，具有一定的工程应用价值．     

非平稳信号的盲源分离在机械故障诊断中的应用

机械设备发生故障时，故障特征的提取很重要．对于多通道的设备故障振动信号，应用非平稳信号的盲源分离算法，可以有效地提取各自独立的非平稳振动源，从而可以准确地进行机械故障诊断。针对不同时频分布的非平稳盲源分离算法，比较了它们的分离效果。以转子的复合故障为例，验证了该算法在故障诊断中可行性。     

基于粗糙集约简的生产成本决策

成本决策是成本管理的重要环节,为了将先进的人工智能方法融入生产成本决策过程中,并使得决策因素最小化,在深入研究粗糙集理论的基础上,提出了一种新的基于区分矩阵的最小属性约简方法,并详细阐述了该方法的含义和性质,以及算法的搜索策略与执行过程,有效解决了任意相容决策表的最小属性约简问题,并结合现有改进的值约简算法,达到了决策...     

大型稀疏矩阵线性方程组的一种稳定解法

在大型稀疏矩阵的线性方程组的高斯消去法中，遇到主元素为零或绝对值太小时，对主元素的修正方法进行了探讨，研究了如何恰当地把这种方法嵌入到高斯消去法中，得到的算法使得高斯消去法总是能稳定有效地求解．     

基于奇异值分解、模糊聚类和粗糙集理论的旋转机械故障诊断

对含有重复和冲突对象的离散决策表,提出了一种基于粗糙集的规则获取方法,使得获得的规则能够涵盖所有的对象。对连续条件属性值和离散决策属性值的决策表,基于矩阵的奇异值分解、模糊C均值聚类和粗糙集属性约简技术,提出连续属性最佳离散数目确定方法。在上述方法的基础上,进行旋转机械故障诊断的规则获取,获得的诊断规则具有很好的知识归纳能力和知识泛化能力。利用获得的诊断规则进行旋转机械故障诊断,建立了待诊断对象和诊断规则的弹性匹配模式,使得诊断结论的获取取决于不同的诊断要求。     

MMAS与粗糙集在齿轮箱故障诊断中的应用

粗糙集理论是一种新的处理含糊和不确定性知识的数学工具,属性约简是粗集理论研究的重要内容,属性约简算法有很多种,而计算一个最佳约简是NP难问题。为了能够有效地获取信息系统的约简,提出了一种新的约简算法。该算法选择最大-最小蚂蚁系统(MMAS),以Fisher准则作为启发式信息来提高搜索效率,将蚁群优化算法引入属性约简中,利用粗糙集理论对故障诊断决策表进行约简,形成清晰、简明的故障诊断规则,为下一步的故障诊断打下了坚实的基础。     

基于贝叶斯网络的计算机网络端到端服务故障诊断

研究了利用贝叶斯网络不确定推理技术实现端到端服务故障诊断的方法，详细描述了贝叶斯网络故障诊断模型的建立方法，设计了基于Pearl信念传播机制的故障诊断算法，并对其进行了改进，以提高诊断效果．最后，通过仿真验证了该方法的有效性，并提出了下一步的研究方向．     

求鳞状因子循环矩阵的逆阵及广义逆阵的快速算法

利用多项式快速算法，给出了求鳞状因子循环矩阵的逆阵、自反g-逆、群逆及Moore-Penrose逆的快速算法。该算法避免了一般快速算法中，要计算大量的三角函数等可能带来误差及影响效率的问题。该算法仅用到鳞状因子循环矩阵的第一行元素及对角阵D中的常数d1，d2，…，dn进行计算，在计算机上实现时只有舍入误差。特别地，在有理数域上用计算机求得的结果是精确的。     

网络入侵检测的快速规则匹配算法

在分析入侵检测系统的基础上，指出现有规则匹配算法的不足．提出一种新的规则匹配算法，该算法主要利用非精确匹配技术，缩小入侵分类的检测范围，达到快速匹配的目的．根据不同的安全性要求设置不同的门限值，该算法可用于预测适合不同门限值的可疑入侵行为。     

关于M线性系统的迭代判别和求解

针对Z线性系统，提出了一种新的迭代算法，该算法能在对M线性系统作出判别的同时，得出该．M线性系统的解；此外还论证了该算法是收敛的。     

一种改进的全景图生成算法

介绍了全景图的生成过程，对目前常见的几种图像拼接算法进行了分析和比较，在此基础上，提出了一种改进的全景图像生成算法．该算法通过对初始图像进行预处理、改进特征点选取方法以及优化特征点匹配过程，提高了全景图像生成的效率和准确性．实验结果也表明，该算法可广泛应用于基于图像的虚拟场景构造等方面．     

基于正方形星座图划分的水声信道盲均衡算法

本文提出了一种适用于高阶QAM信号的盲均衡算法，该算法分别对QAM信号的同相分量和正交分量进行均衡，其收敛后的性能优于常数模算法CMA和基于判决圆划分的算法，因而误码率较低．采用分数间隔系统进行水声多途信道的仿真实验验证了该算法良好的收敛性能．     

一种较优的W-A抗误判互连诊断算法

针对电路板线与(W-A)互连故障诊断问题,提出了一种较优的W-A抗误判互连诊断算法.该算法借鉴线或(W-O)互连诊断算法的研究经验,从数学的角度进行严格的分析证明,得到了一种与较优W-()抗误判互连诊断算法对等的适于W-A故障的互连诊断算法;另外,在保证W-A互连故障诊断能力不变的前提下,较目前较优的等权值互连诊断算法缩短了测试时间.论文给出了算法的详细描述、算法抗误判验证,最后将该算法与两个相近算法进行了性能比较,证明了该算法的有效性.     

基于图元识别的OCR文本图像倾斜矫正快速算法

提出了一种基于文本图元识别以跟踪字符中心线的高精度矫正OCR图像倾斜的快速算法，该算法思想虽然简单，却具有高效和高精度的特点，同时还具有高可靠性和良好的抗噪特征．实验表明，该方法完全满足实时应用的需要．     

温度程序控制的智能控制

基于人工智能和ＰＩＤ控制，提出了一种ＰＩＤ参数自整定算法和智能控制算法．该算法已成功地应用于电加热炉的温度程序控制．     

基于邻域粗糙集与RVM的制粉系统故障诊断

针对火电厂制粉系统的故障征兆参数复杂、不易诊断的特点,提出一种基于邻域粗糙集(NRS)与相关向量机(RVM)的故障诊断方法。该方法首先利用邻域粗糙集约简输入的特征向量,并将约简得到的最优决策表作为RVM的输入,采用组合核函数代替传统的单一核函数,利用网格搜索和交叉验证的方法确定最佳的核函数参数和组合核系数,建立二叉树RVM多分类模型,从而进行制粉系统故障识别和诊断。实验结果表明,该方法故障诊断准确率可达95%,且泛化能力强。     

基于输出响应矩阵特性分析的模拟电路故障诊断

针对现有模拟电路故障诊断方法的人工神经网络、支持向量机(SVM)等人工智能算法需要大量的训练样本和时间的问题,该文提出一种利用矩阵特征分析进行模拟电路故障诊断方法.该方法建立一个输出响应方阵,当电路发生故障时,方阵中的元素会发生变化,根据矩阵理论,利用矩阵谱半径和矩阵模的扰动矩阵最大奇异值来描述这种差异.Sallen_...