移动通信信道的研究及模拟

本文研究和模拟了建立移动信道自适应三状态Ｍａｒｋｏｖ模型的全过程，根据所建模型的参数，用软件实现方法生产出描述移动信道长突发错误特性的信道差错序列，并提出了一种门限电平法检验了所建模型的精确度。     

Chrestenson函数序列的生成方法及其数学分析

本文提出了适于三种序号的Ｃｈｒｅｓｔｅｎｓｏｎ函数序列的复制方法，对其复制过程进行了数学分析，并指出当Ｃｈｒｅｓｔｅｎｓｏｎ函数退化为Ｗａｌｓｈ函数时，此方法即为复制理论中的平移复制方法。     

用非线性模型对循环水pH值动态预报控制

在用线性时间序列模型对循环冷却水ｐＨ值动态变化规律研究的基础上［１］，作者对水质各种参数进行了研究，为了提高预报精度，讨论了几种典型的非线性时间序列模型，并提出一种复合自回归时间序列模型，其平均相对预报误差可达２％左右。     

256比特的混沌分组密码

由于密码分析研究的进展及DES自身的弱点,原64比特的DES将不能作为数据加密的标准算法而长期存在。在原来工作的基础上,本文提出了256比特的分组密码方案。密码算法由基于混沌映射的数字滤波器构造。     

非对称参数细胞神经网络中的混沌与分叉

研究了由３个细胞组成的细胞神经网络中的混沌与分叉现象。主要讨论了细胞神经网络中的一类特殊奇异吸引子，它由两个稳定平衡点和一个不稳定平衡点及其流形形成。通过取不同的初始值，可以在同一组参数焉获得３种不同的相轨线图，也可观察到一个稳定极限环的存在。     

基于Volterra模型的月径流预测研究

引入低维混沌动力系统相空间坐标重构的Volterra自适应模型，对多年月均径流序列采用二阶Volterra自适应滤波器进行预测，以大渡河石棉水文站33年的月径流量预测为例进行验证，预测相对误差〈10％的月份占73．3％，相对误差〈20％的月份占90．0％，与人工神经网络预测结果进行对比，表明该方法准确率较高。     

生产技术中心，汉诺威，德国

新的生产技术中心为机械工程学院的教学，研究与工业应用相结合提供了实际的志气。建筑物以其结构和外观反映了教育-研究-应用的过程序列。在大约11hm^2的场地上，一座透明的联络大厅连接着用于各种用途的建筑物，     

前向人工神经网络模型用于时间序列分析

介绍前向人工神经网络模型，并与传统的统计学线性模型进行比较。为了适应时间序列变量的特点，对逆传播模型进行了改进，并对太阳黑子活动的观察值这一典型的时间序列进行了分析，并检验了模型的预测能力，取得了较好的结果