为了有效改善传感器温度补偿特性，提出了基于傅立叶基函数神经网络算法的温度特性曲线拟合模型。分析厂算法的收敛性，为学习率的选择提供了理论依据。给出了对掺杂苯的Sno2纳米传感器的灵敏度一温度特性曲线进行拟合的实例。结果表明基于傅立叶基函数神经网络算法的传感器温度特性拟合曲线具有高的光滑性和高的拟合精度（10-6），因而是一种有效的温度特性曲线拟合方法。

基于加权余量法和采用移动最小二乘近似函数作为试函数,研究了无网格局部 Petrov-Galerkin方法在瞬态热传导问题中的应用。阐述了该方法应用于瞬态热传导问题的过程和基本理论,并编制了相应的计算程序进行计算。算例表明该方法用来求解瞬态热传导问题是有效的。

统计学t检验结合引入的变量筛选方法―遗传算法一偏最小二乘法(GAPLS )对卵巢癌SELDI-TOF MS数据进行特征筛选,从15154个原始变量中筛选得到4个特征质荷比值,采用支持向量机(SVM)模型的留一法交叉验证结果为95.26%．结果表明这4个质荷比值具有重要的生物学意义,它们或许可以作为卵巢癌的生物标记物,同时GAPLS可以作为一种有效的蛋白质组数据的特征筛选方法．

在自由度冗余的机器人末端连杆上安装激光位移传感器可实现灵活的非接触测量。针对该机器人的手眼标定问题，提出了一种定点变位姿标定方法（FPDP）方法。该方法采用多次改变机器人位姿对同一点进行测量，并利用机器人运动学方程和最小二乘原理，快速计算机器人末端坐标系与激光位移传感器坐标系的齐次变换矩阵。基于此标定方法，实现了机器人对凹坑深度的测量。实验结果表明，定点变位姿手眼标定方法有效、快速，可用于三峡水轮机叶片蚀面检测。

2007年东北大学博士入学考试试题-计算机网络

针对低信噪比信号的去噪问题，提出了一种基于经验模态分解的小波阈值去噪方法，并与小波变换去噪法的效果相比较。试验结果证明，当信号的信噪比较小时，基于经验模态分解的小波阈值去噪效果是相当有效和稳定的，为研究环境脉动下结构的输出信号去噪处理提供了新的手段。

利用常用的GM(1。1)灰色预测原理,建立了一个预测降水量的数学模型。通过对某一地区历年的降水量进行分析计算,得出的结果较好地预测了下一个洪涝年份(超过一定标准的降水量)。

粒子群优化算法是一种基于群体智能的随机全局优化技术,尽管其原理简单易、于实现且功能强大,但目前研究人员还没有对它的工作原理做出足够的解释。将群体优化过程看成一个动态系统的演变,采用线性离散时间系统的分析方法对算法的收敛性进行了分析,导出了简化PSO算法的收敛条件。考虑到参数是影响算法性能和效率的关键因素,利用标准测试函数对算法的参数选择进行了详细的分析,并给出一些指导性原则。

仿真系统采用 MATLAB图形用户界面( GUI)设计实现,参数设置灵活,界面友好,并且能够模拟硬件方 案中脉宽( PW)和到达时间( TOA)的测量和提取方式,使系统能更有效地用于研究雷达脉冲分选的过程和验证 各种常用算法的可行性。通过比较各算法的性能,挑选出最优方案,指导硬件系统设计,达到节约成本的效果。 实践证明,该系统能很好地应用于雷达脉冲信号的分选研究。

文中基于OpenGL对舰船目标进行红外热像模拟，根据红外物理和传热学知识，综合考虑面元之间辐射、传导、对流以及面元与周围大气、海面、太阳之间的辐射、对流，建立较为完善的舰船目标红外物理模型，计算出舰船各部分的温度分布及辐射亮度分布。根据辐射亮度量化为灰度信息，经过建模、视点变换、环境设置等一系列处理并渲染输出红外图像，并利用双缓存技术实现动态红外图像的生成。