关键词： 弹道导弹防御系统   美国   反导系统   现役   高超声速   弹道飞行   数学算法   飞行器  

摘要： 美国导弹防御促进联合会主席近日表示，美国现役弹道导弹防御系统经过适当升级改进后可拦截“高超声速助推滑翔飞行器”（HGV）。目前来袭的弹道导弹大多按照可预测的弹道飞行，因此美国导弹防御系统可以使用数学算法预测弹道导弹的弹道并进行拦截。

关键词： AutoLISP   数字地形图   数学精度   检测  

摘要： 介绍了测绘产品质量监督检验工作中对数字地形图产品数学精度检测的一种算法。该算法通过遍历展绘的检测点坐标,依次定位显示检测点视图窗口,然后采用人机交互操作方式实现地形图数学精度的快速检测统计与评分。文章结合地形图产品质量检验项目,以LISP语言为例,对算法的基本设计思路进行了说明与实现。最后通过工程实例对程序的实用性和有效性进行了测试,达到了预期结果。

关键词： 士气测评   模糊集  

摘要： 针对士气测评中"作战单元一士气表征—原因症结"之间关系的复杂性和模糊性的特点,根据模糊数学的有关理论和方法,将模糊集合的概念引入士气测评,建立一种测评模型并提出相关算法,用来处理"作战单元—士气表征—原因症结"之间的关系,查找作战单元中士气问题存在的主要原因。本文还通过测评的模拟算例说明了该模型的应用。

关键词： 独立分量分析   FastICA算法   数学形态学   图像分割  

摘要： 介绍了一种改进型快速独立分量分析(FastICA)算法与形态学相结合的图像分割方法.该方法把图像的特征分量看作是边缘图像分量与其它背景图像分量的结合,把快速ICA对图像分量的提取,变为对边缘图像分量的提取,得到边缘图像的独立分量,再通过数学形态学的方法对边缘图像进行增强处理,从而实现图像的分割.实验结果表明:与传统的图像分割方法相比,该方法具有良好的图像分割性能,可以清楚地观察到图像轮廓,图像边缘的连通性较好且保留了原图像的很多细节,分割效果较好.

关键词： LMS算法   控制通道   数学模型   辨识  

摘要： 对基于LMS自适应算法的压电驱动器控制通道数学模型辨识方法进行系统研究。压电驱动器控制通道数学模型是基于FX-LMS控制算法的各类主动隔振或主动控制系统开发所必须的条件。首先对其进行详细的理论推导,并对其工程实现进行分析;在此基础上,开发基于LMS算法的压电驱动器控制通道辨识系统;最后应用该辨识系统对某基于压电堆驱动器的一维微振动主动隔振平台的控制通道数学模型进行辨识,以检测所研制辨识系统的可行性和有效性。测试结果表明所辨识的控制通道数学模型可以用于基于LMS自适应算法的控制系统的开发。

关键词： 数学教学   算法   多样化   定义   意义  

摘要： ＂提倡算法多样化＂是数学课程标准的重要理念之一,其实质是尊重学生的个性发展。提倡个性化学习,支持并鼓励学生用自己喜欢的、熟悉的思维方式去解决问题,有利于张扬学生的个性。算法多样化的实施不但有利于教学面向全体学生,而且有利于因材施教,促使学生个性化发展,更有利于培养学生的创新思维。下面,笔者结合教学实践,谈谈小学数学算法多样化的意义。一、算法多样化的定义由于学生认知水平、思维方式等存在差异,

关键词： 数学公式   抄袭检测   二叉树   归一化   结构码  

摘要： 提出了一种基于二叉树的LaTeX格式数学公式抄袭检测算法。在待检测文档中提取数学公式,根据数学公式的LaTeX格式生成其二叉树表示,对树形结构作归一化处理得到结构码;在公式检测库中查找文件名为该结构码的数据表,若该数据表存在,则在数据表中查找与二叉树根结点公式元素和变量名归一化的先序遍历序列都相同的记录;根据查找结果确定数学公式是否为抄袭。实验结果表明,该算法准确地实现了数学公式的抄袭检测,是一种较实用的算法。

关键词： 工业分析   数学模型   穷举搜索法   粒子群算法  

摘要： 求解变循环发动机（Variable Cycle Engines，VCE）数学模型问题是近几年国内航空和军工领域开始重点研究的课题，其核心问题是首先通过建立合理的数学模型模拟其工作状态，然后提出适当的算法求解维持其工作状态的非线性平衡方程组。\n 本文通过分析气体流动和能量消耗两个方向，整理各部件的特性量及关系，建立了VCE部件级模型;对于提出算法求解非线性平衡方程组问题，近些年来许多学者提出了很多非常重要的方法，例如，使用传统的牛顿-拉夫森（Newton-Raphson）迭代算法、遗传算法(GeneticAlgorithm，GA)、混合遗传算法以及BP神经网络算法解决此类问题等等，在本文中，我们在目前解决此问题较为前沿的方法——粒子群算法(Particle Swarm Optimization，PSO)基础上，提出了混合混沌粒子群算法(Hybrid Chaos-Particle Swarm Optimization，HCPSO)，即，在解决本问题时，针对PSO算法对初始值较为依赖的特点，采用带随机初始值修正的穷举搜索法确定初始值的具体范围;针对PSO算法初期收敛快后期陷入局部最优的特点，将混沌的思想引入模型，使PSO算法在后期局部收敛后能够跳出稳定状态，继续寻找更优解;同时在混沌与稳定状态之间加入半混沌状态，使得算法在混沌程度相对较低时也能进行很好地计算。最后我们将通过实际数据实验验证该方法的可行性与有效性。从数值实验中我们可以看到，上述方法的全局寻优能力很好。