改进的Parks聚类分析距离算法

经研究发现现有聚类分析算法普遍存在聚类盲目性，而这又直接影响着聚类的质量。针对这一问题，本文以Parks距离算法为例，提出了一种改良的Parks聚类分析距离算法，并将此距离算法应用在船舶装配产品归类中。通过对改良前后算法的比较，验证了新算法的优越性。     

基于二阶段的模糊C—均值算法的模糊聚类分析研究

对模糊聚类分析算法进行研究，在模糊Ｃ－均值算法的基础上加以改进，形成二阶段模糊Ｃ－均值算法，使其对Ｉｒｉｓ数据聚类，研究表明，二阶段的模糊Ｃ－均值算法比模糊一算法性能优越     

改进QuickBundles算法在船舶轨迹聚类中的应用

对船舶AIS数据聚类进行研究，可以挖掘出船舶航行过程中有效或潜在的信息，对于提高船舶海事交通管理和水路交通运输的智能化水平具有重要意义。传统的聚类算法在面对大量的AIS数据样本时通常表现出很低的执行效率。因而，提出一种改进QuickBundles算法，并对船舶轨迹采样方法和距离度量方式进行改进，选取长江南京航段板桥汽渡水域的船舶AIS数据作为试验依据，最终实现船舶轨迹的有效聚类。试验结果表明，与原QuickBundles算法和DBSCAN算法相比，改进QuickBundles算法在算法执行效率和算法准确性方面优于前两种算法，证明改进QuickBundles算法可有效应用于船舶轨迹聚类。     

DOA估计中MUSIC算法与ORPD算法的联合应用

ORPD算法是一种对来波方向（DOA）估计的最佳分辨方法，但这种算法需要预知信源的大致方位。多信号分类（MUSIC）算法对DOA估计稳定性较好，伪峰情况基本不存在，精度较高，但其分辨能力不如OIWD算法。利用MUSIC算法较好的稳定性，首先预测信源的大致方位，然后利用OIWD算法对DOA进行估计。仿真结果表明，这种方法是比较有效的。     

分布式系统级故障诊断算法在船舶动力定位系统中的应用

为解决船舶动力定位多处理机系统的故障诊断问题，在分析实际系统总体结构的基础上，确定了系统故障测试关系图，提出了一个基于改进型二值PMC测试模型的分布式系统级故障诊断算法（SELF算法），详细介绍了算法中的报文种类、故障向量与算法描述；最后，采用软件故障注入法对诊断算法与模型进行了故障诊断验证。结果表明：模型适用、算法正确，所开发的分布式系统级故障诊断软件包可靠、实用。     

TMS320DSP算法标准(XDAIS)及参考构架RF5综述

主要介绍了TMS320DSP算法标准和TMS320DSP算法参考架构RF。作为eXpmssDSP软件关键组件的算法参考架构RF和TMS320数字信号处理器算法标准（XDAIMS）定义了一系列编程准则和建议，标准化了算法和系统软件的接口，使得算法使用者的系统集成任务大为减轻，产品开发周期相应大为缩短。     

基于无味粒子滤波和交互多模型算法的多机动目标跟踪

闪烁噪声是一种非高斯噪声．为了提高闪烁噪声下多机动目标跟踪的精度，在交互多模型IMM（Interacting Multiple Models）算法的基础上将非线性非高斯系统滤波算法——粒子滤波与IMM算法相结合，采用无味粒子滤波UPF（Unscented Particle Filter）代替IMM算法中各模型的卡尔曼滤波，提出了一种UPF—IMM算法，并应用该算法代替传统IMM_JPDA数据关联方法中的IMM部分，解决了闪烁噪声环境下的多目标跟踪问题，实验结果表明该算法可以明显地提高跟踪精度．     

求解旅行商问题的模拟退火算法

旅行商问题TSP是一个典型的NP完全问题，模拟退火算法是求解此问题的一种理想方法。模拟退火算法是依赖邻域结构的迭代方法，模拟退火算法对选择试验解比较敏感。本文针对找领域解，提出6种策略。算法的分析和测试表明，策略F是一种简单有效的算法。     

混合智能控制技术在船舶电站励磁控制中的应用

将混合智能控制技术应用于船舶电站同步发电机励磁控制，通过一种结合自组织学习和BP学习的混合学习算法，学习并调整控制器参数和结构，该算法比通常的BP算法收敛性好，速度快。仿真结果表明，该算法能很好地稳定机端电压。     

ERT成像算法在管道泥浆浓度测量中的应用

电阻层析成像（ERT）技术的非侵入性和可视化特点在管道泥浆浓度检测中具有独特的优势，作为ERT技术的核心，成像算法的选择对于检测水平有很大影响。采用LBP算法、Newton-Raphson迭代算法和Landweber迭代算法对3种管道泥浆流型进行反演成像，并从成像精度、成像速度和抗噪声能力3个指标定量评价了3种算法的适用性。计算结果表明，LBP算法具有最快的成像速度和最强的抗噪声能力；Newton-Raphson算法具有最高的成像精度。根据成像实时性的要求确定选用何种算法。     

改进最短路径算法在最佳航线选择中的应用

最佳航线选择不仅是船舶驾驶员经常关注的问题之一，而且还是船舶经营公司时常面临的重要问题之一。现利用改进的最短路径算法对该问题作出定量描述。较详细地阐述了Dijkstra算法和改进算法，并通过最佳航线选择示例说明了算法的应用。通过比较，改进算法在搜索效率上优于Dijkstra算法。     

基于多传感器信息融合的焊缝跟踪系统设计

针对埋弧焊（Submerged—Are Welding，SAW）控制系统，提出一种用于焊缝跟踪的仿人智能控制算法。该方法根据专家知识和操作人员的经验，给出了基于规则的仿人智能控制器的设计方案。通过比较模糊控制算法和仿人智能控制算法的仿真结果，可以得出：仿人智能控制算法在焊缝跟踪中是可行的，且与模糊控制算法相比，其具有更好的动态性能和控制精度，且还具有较强的鲁棒性。     

一种新的变步长LMS自适应滤波算法

提出了一种新的变步长算法，理论分析与仿真结果表明，该算法的性能要优于传统的LMS（Least Mean Square)算法和SVSLMS（Sigmoid Variable Step-size Least Mean Square)算法。     

神经网络在舰船噪声识别中的应用

本文基于多层前馈型网络模型发展了一种利用声纳信号进行目标识别的技术，并在对传统BP算法局限性详细分析的基础上，对其稍作改进，提出了BP－选择学习算法。实验表明，此算法对噪声信号的识别效果好于BP算法。     

神经网络在薄膜厚度控制系统中的应用

讨论了薄膜厚度控制的非线性和耦合性，应用神经网络申行解耦算法，解决多变量非线性耦合问题，同时还采用了改进的学习算法——动量法，并与传统算法做了仿真比较。仿真结果表明该算法能较好地解决上述难点，从而更好的控制薄膜厚度的均匀性。     

改进MUSIC算法对相关信号源DOA的估计

MUSIC算法能有效地估计独立信号源的DOA，并且在模型准确的前提下，对DOA的估计可以达到任意精度；MMUSIC算法可改善MUSIC算法对相关信号源的DOA估计性能，且不影响对非相关信号源DOA的估计；但对相干信号源和相隔比较近的小信噪比信号源，MMUSIC算法就不适用了，这里提出一种新的改进MUSIC算法，该算法既能有效估计独立信号源的DOA，也能有效地估计相关信号源和相隔比较近的小信噪比信号源的DOA。计算机仿真结果验证了上述理论分析的合理性。     

模糊推理规则的学习算法A

针对模糊推现规则的学习问题，基于Ｂ－Ｐ学习算法的思想，本文提出了模糊推理规则的学习算法Ａ。对于给定的训练集，学习算法Ａ能通过迭代学习到模糊推理规则，ｉｆＸｉｓＡｔｈｅｎＹｉｓＢ（α，β）中的α，β学习算法是Ａ具有易于实现之优点。     

改进的BP网络及其在电路故障诊断中的应用

针对标准BP算法收敛速度慢、容易陷入局部极小值的缺点，提出了改进的BP算法——Levenberg-Marquardt算法，并将其应用到电路故障诊断问题中。实例仿真验证了改进算法在训练次数和训练时间上具有明显的优势，同时也能保证故障诊断准确率，具有良好的效果。     

一种改进的步长自适应EASI算法

首先定义了描述信号分离状态的一种测度，并在认真分析相关固定步长和变步长EASI算法的基础上，将其加以运用，提出一种新的步长自适应EASI算法。由于该算法步长是基于分离状态的，其学习速率由信号的分离程度自适应的选取，因而能很好地解决收敛速度和稳态误差之问的矛盾。计算机仿真结果与理论分析相一致，证实了该算法明显优于其它的EASI算法。     

基于小波包变换的DSSS窄带干扰抑制算法研究

提出一种直接序列扩频系统（DSSS）中基于频移非抽取性小波包变换（SUWPT）的窄带干扰抑制算法，该算法在非抽取性小波包变换的基础上，利用频移将干扰更好的集中在某一子频段，并参考能量聚集度原则，对DSSS中的窄带干扰进行定位和抑制。对算法性能进行分析，并通过计算机仿真对算法进行了验证，仿真结果表明，该算法的窄带干扰抑制能力满足设计要求。