递归算法的设计方法和技巧

编写递归算法时，应将原问题转换为１个或多个子问题，并找出停止条件，给出了３个设计的递归子产便，将堆排序调用的筛选过程ｓｉｆｔ改写为１个递归过程是其中１便。     

基于相对可计算性理论的过程模式可计算泛函

研究了无穷计算的基本性质,引入基于相对可计算理论的过程模式可计算泛函概念。通过可计算性基本性质比较,证明了过程模式可计算泛函概念是部分递归泛函概念的扩展,即部分递归泛函类是过程模式可计算泛函类的真子集。     

基于相对可计算性理论的过程模式可计算泛函

研究了无穷计算的基本性质，引入基于相对可计算理论的过程模式可计算泛函概念。通过可计算性基本性质比较，证明了过程模式可计算泛函概念是部分递归泛函概念的扩展，即部分递归泛函类是过程模式可计算泛函类的真子集。     

神经网络算法在海上自适应通信的应用研究

首先分析递归神经网络的结构特点,并且以此为出发点说明串行和并行输出的自适应学习特点。最后通过实验仿真进行算法有效性的验证,实验结果表明与自适应监督学习算法相比,递归神经网络自适应学习算法改善信道误码率的效果更好,在突发干扰情况下恢复正常工作状态的时间短,抗干扰能力强。     

应用双向递归神经网络的船舶轨迹修复迭代算法

为了解决船舶轨迹修复算法修复效果差、修复偏差大的问题,应用双向递归神经网络实现船舶轨迹修复迭代算法的优化设计。从位置坐标和速度2个方面转换收集的船舶轨迹数据,判定当前轨迹是否存在缺失或异常。以已知端点加速度的计算结果为输入项,应用双向递归神经网络得到实时船舶轨迹的预测结果,最终完成对船舶轨迹的修复。通过测试实验发现设计修复方法得出的轨迹位置与理想轨迹基本重合,且修复后的速度和航向偏差分别为0.1 km/h和0.1°,满足设计与应用要求。     

递归知识的表示及其推理方法

知识表示是研究工程规范管理系统首先要解决的问题，笔者提出了用状态知识元与决策表相结合的方法来表示递归知识，并介绍了相应的推理方法。     

多孔钛摩擦磨损信号的递归图特征研究

为了定量描述一维的多孔钛干摩擦信号,采用递归定量分析方法,把摩擦信号扩展到高维,定量分析其中信息.首先,利用经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)对摩擦信号进行预去噪;然后,采用自相关法和假近邻法计算各组摩擦信号的延时与嵌入维数;最后,分析递归图及其对应的平均对角线长度与熵值,通过这些能够直观观察不同环境下多孔钛摩擦信号的变化特性.结果表明,递归图能够一定程度上反应多孔钛的磨损情况,通过递归定量分析能够对多孔钛摩擦系统复杂性状态进行描述,且在压力为8～10 N时磨损系统稳定性最好.     

花草植物的分形图像

利用分形几何可产生许多自然景像的图像，本文给出一种递归算法，用来生成花草植物的图像，并给出了几个生成有立体感的逼真花草植物的例子。     

基于递归图理论的舰船辐射噪声的特征量分析

水下目标特征值提取技术一直是研究船舶辐射噪声及水下目标识别的主要方式。舰船辐射噪声是一种非线性时变时序,一般利用非线性系统的状态迁移来描述并构建空间投影。递归图理论是一种混沌特质分析方法,利用信息特征熵概念来研究船舶辐射噪声关联维度。本文研究了船舶噪声辐射噪声空间的特征值及特征向量,给出了基于递归图理论的混沌特征量的维度计算方法,确定了辐射噪声空间矩阵的递归率和信息特征熵,最后进行了仿真。     

神经网络在自适应船舶操作系统中的应用

首先在RBF-Elman神经网络结构基础上,设计带输出反馈RBF-Elman递归神经网络,通过实验验证该算法具有收敛速度快、自适应能力强、自学习能力以及固有的非线性等特点。最后将利用带输出反馈RBFElman递归神经网络作为分类器进行船舶运动状态的辨别,实验结果表明此算法高效、可行。