分层递阶智能控制任务转换模型的研究现状

分析了分层递阶智能控制任务转换模型的研究现状，较为详细地讨论了国际上在这一领域的最新研究成果－Ｐｅｔｒｉ网任务转换模型。     

应用MSS图象对成昆铁路北段水系、植被与泥石流分布规律的判释

水系为泥石流发育之环境及其运动之通道;植被的发育程度又与生态平衡及山体稳定密切相关。水系及植被的分布和发育情况与泥石流的分布和发育情况存在着一定的规律性,本文通过对成昆铁路北段的卫片判释,仅就这一宏观规律加以阐述与探讨。     

基于UML状态图和基本Petri网生成测试用例

结合UML状态图和Petri网提出了一种生成测试用例的方法。将UML状态图转换成对应的EN-系统模型，利用EN-系统的性质检测并排除UML状态图中的不可达状态和事件的冲突和冲撞；再应用与合理的UML状态图对应的EN-系统生成可达状态图，利用可达状态图生成测试用例。该方法一方面可以很好地实现并行子状态的嵌套问题，避免了将并行的UML子状态展平成EFSM时引起的状态爆炸问题；另一方面，由于测试用例的覆盖标准是基于可达状态图的基路径、事件和可达状态覆盖，所以还很好地解决了对系统的不同测试要求和状态的可达性问题。     

基于前馈补偿的路网规划方法

交通需求与交通供给之间的正反馈效应，使得路网规划方案难以适应交通需求的变化。在研究交通需求与路网容量关系的基础上，提出了采用前馈的手段，把交通需求的变化预载到规划模型中，规划模型是以建设成本、建成后的运营成本和未满足的交通需求所造成的机会损失成本之和的年平均值最小为目标，并让总成本具有时间性来克服规划方案与未来实际情况之间的偏差，达到对当前的规划工作采取前馈控制，使规划方案兼顾未来的需求和规模上的控制，在一定程度上克服交通需求的不确定性。     

一种基于petri网的信号交叉口控制方法

在分析现有信号交叉口控制算法的基础上,提出一种基于petri网的信号交叉口控制方法,此方法基于一典型信号交叉口的混合petri网模型,采用遗传算法,对信号配时进行优化。用M atlab对方法进行编程和仿真,得到最优配时方案,结果显示此算法可一定程度上减少交叉口延误,有较好的实际应用效果和通用性。     

基于BP神经网络的某挖掘机故障诊断知识库设计

针对传统知识库存在知识获取困难、表达复杂、推理容易产生组合爆炸等缺陷,提出了一种基于神经网络的知识库建构方法,建立了某型挖掘机的神经网络知识库。研究了BP网络的结构及训练算法,阐明了知识库的实现过程,并以液压泵故障诊断为例,证明了神经网络知识库具有知识获取简单、表达清晰、推理逻辑性强等特性。     

一种多阀值神经网络盲信道均衡技术在海上通信系统中的应用

盲信道均衡技术利用信号的统计特性来估算多经信道的特征系数,并且会自适应对系数进行调整。海面无线通信系统由于存在多经干扰及海面噪声的多重影响,通信信道色散特性变化较快,利用盲信道均衡技术能较好的适应海面复杂的通信环境。而神经网络能够很好的处理复杂的统计学数据及非线性数学模型,本文研究了现有的基于神经网络的盲信道均衡技术,在此基础上提出一种新的多阀值神经网络盲信道均衡算法,最后给出算法的仿真结果。     

基于Petri网的UUV水下回收协调控制研究

水下无人潜器（UUV）水下回收是一个复杂的过程,它既有连续动态又有离散事件。针对UUV多变量、非线性、强耦合的特点,在其回收过程中针对不同的状态,提出一种基于Petri网的协调控制方法。采用混杂系统理论来分析动态过程和设定离散事件,并运用Petri网技术对回收过程的动作细节进行划分,通过实时测量和判断,分析和监控回收状态,以达到实时控制的目的。水池试验验证了Petri网技术对复杂过程描述分析方面的优越性,并成功解决了UUV回收过程运动中的逻辑协调问题。     

贵港二线船闸泄水阀门体型研究*

贵港船闸是西江航运干线的咽喉,航运地位十分重要。通过建立比尺为1:15的泄水阀门非恒定流常压模型,对6种动水关门事故工况条件下贵港船闸泄水阀门3种体型的动水启闭力特性进行了系列研究,获得阀门底缘形式、阀门下游侧面板是否封闭对动水启闭力的影响规律：阀门下游侧面板不封闭将使下游河道水位的波动直接传播到阀门门井中,导致阀门启闭力反复波动;当阀门底缘朝下时,底缘斜面压力小,底缘受力主要表现为下吸力,因此对应开门过程启门力大、闭门过程闭门力小;阀门底缘朝上,底缘斜面压力大,底缘受力主要表现为上托力,因此对应开门过程启门力小、闭门过程闭门力大,采用底缘朝上型阀门时,应考虑阀门配重。     

基于聚类的干扰资源优化分配研究

对雷达网干扰资源的优化分配,是一个重要而又难以解决的课题.首先,在对雷达干扰资源优化分配模型研究的基础上,提出了基于聚类的干扰资源最大化算法.然后,对算法在雷达网干扰资源分配上的技术实现上进行了计算机仿真.仿真结果表明：基于聚类的算法能很好地解决雷达网干扰资源优化分配问题,具有较好的资源分配效益.