关于矩阵方程（AX，XC）=（B，D）的对称解

借助于矩阵的广义逆，给出了线性矩阵方程（AX，XC）=（B，D）有对称解的充分必要条件；在有解的情况下，给出了通解的显式表示；作为特例，讨论了一类逆特征值问题。     

25Hz相敏轨道电路预叠加ZPW-2000A电码化的应用分析

随着铁路的不断提速，提速区段对机车信号和列车超速防护的要求越来越高。为了保证列车接收地面信息在“时间和空间”上的连续性，一种基于“叠加发码”的“叠加预发码”方式应运而生。现针对该技术在北京南站的应用进行分析，并在此基础上提出一点设想。     

基于模糊线性回归分析的编组站运营指标预测方法

运用模糊线性回归分析方法,建立编组站运营指标的模糊预测模型。利用该模型,对向塘西编组站中时进行了预测。在对中时影响因素分析的基础上,选取办理车数、有调中转车数、无调中转车数、折角车流量、货物列车到发列数和到发均衡程度等6个影响因素,结合车站近几年相关历史数据,确定了中时与6个影响因素之间的模糊函数关系。依据此函数关系对未来时期的中时进行了预测,预测结果表明所提出的运营指标预测方法有较好的适用性。     

论完全方向组

任何测角方法经测站平差后能否表示为完全方向组，取决于经测站平差后方向值之间的独立性和等权性。根据线性空间和线性变换理论，简捷地证明了方向法和全组测角法经测站平差方向值的独立性。全圆方向法经测站平差后方向值的相关性，以及完全方向组中相邻角度的相关性。     

数字高程模型(DEM)在公路辅助设计中的应用

介绍数字高程模型在公路设计中的一些应用,DEM是一种很重要的数字地形模型,它能够很好的反应地面信息,因此研究DEM在公路设计的应用具有很总要的意义.文中主要在数字高程模型上绘制等高线、辅助公路线型设计以及地面模型和公路模型的叠加与渲染方面做了一些探索.     

基于高阶CMAC网络的机器人自学习控制器

提出了将CMAC网络与PD控制器相结合的机器人在线自学习控制器，通过引入高阶网络的概念，采用简单的叠加处理法将多维输入空间的CMAC神经网络化为多个一维输入子网络，从而简化系统的网络结构．同时对进行叠加的一维输入CMAC网络选取不同的学习步长，提高了学习的收敛速度和模型的逼近能力．计算机仿真结果表明，所提出的新型机器人自学习控制器具有很好的控制性能．     

运用线性兴波理论进行船型设计与改进

通过导出简化的兴波阻力理论公式,提出一种运用线性兴波阻力理论进行船型设计与改进的方法。实际应用结果显示,该方法对船型改进很有效,可供船型设计部门及人员应用。     

船舶浅水线性位置导数实用估算方法

本文以浅水中船体各横剖面附加质量的计算为基础,根据细长体理论计算了浅水中船舶斜航时的线性位置导数,计算中对粘性影响作了适当修正。计算结果与试验值吻合较好,其精度较某些细长体处理方法有较大的提高。本法简单,便于在船舶设计初始阶段对浅水线性位置导数的估算。