为解决信号分量能量不同且时频交叠严重时多分量辐射源信号的检测问题,提出了一种基于乘积高阶模糊函数(PHAF)的检测方法。该方法采用“剥洋葱”的策略,按照能量强弱逐次检测各信号分量。检测时,先检测和剥除能量较强的信号分量,以避免弱信号分量受其它信号分量和交叉项的干扰。将不同时延的高阶模糊函数相乘,以强化信号分量、弱化噪声,有效检测低信噪比信号。分析和实验结果表明:提出的方法能有效检测时频交叠严重的多分量辐射源信号,对强、弱能量信号分量的相对检测误差分别小于2.457×10-4和7.560×10-2; 检测含

水果成熟度作为衡量水果品质和等级的一个重要指标，区分不同成熟度的水果可以降低水果在采摘、包装、储存、运输等物流环节的损失率。高光谱技术是一种新型光谱技术和计算机视觉融合技术，它可以从图像维和光谱维对水果的综合品质进行评价。分析了国内外将该技术应用于水果成熟度检测方面的研究进展，提出了利用高光谱图像技术检测枣和梨成熟度的方法，利用不同成熟度的水果在可见光及近红外波段的反射率，初步确定了利用高光谱成像技术检测枣和梨2种水果成熟度的有效特征波长。

针对近年来市场上不同品种不同级别的鸡肉混杂、以次充好现象,提出一种可以快速、准确判别土鸡和肉鸡的新方法. 采用近红外光谱技术和聚类分析技术建立鸡肉分类判别模型,并讨论了不同预处理方法对模型预测结果的影响. 结果显示:近红外光谱技术结合聚类分析技术能够对鸡肉建立一种快速的分类判别模型,该预测判别模型能够快速准确地对土鸡和肉鸡进行判别,其中数据经过二阶导数+矢量归一化后的模型预测判别率达100%.

针对手工操作CATIA进行标准件间距、边距、排距标注效率低、准确度差的问题,基于CAA 的CATIA二次开发,提出了实现标准件间距、边距、排距自动批量标注的算法,完成了快速标注系统软件,并集成到CATIA环境中。实现了标准件点位间距、边距、沿一定方向上点位间距等的批量快速标注功能。该软件在缩短工程制造周期,提高装配工艺质量方面发挥了重要作用,具有一定的工程实用价值。

设计了一种多点预瞄控制算法，并将该算法应用于具有主动悬架系统的二分之一车辆模型中。采用Pade近似算法描述路面多点预瞄信息，基于最优控制理论，对带有多点预瞄的悬架控制力进行了优化设计。在MATLAB/Simulink环境下，进行了车辆系统仿真，仿真结果显示，带有多点预瞄控制算法的车辆具有优良的行驶性能。对影响预瞄控制算法的主要参数(如预瞄加权系数和预瞄距离等)进行了讨论。

为解决整体叶轮叶片型面的精加工难题，进行了展成电解磨削的机理研究。在分析了展成电解磨削加工中的电极反应和展成电解加工的成型规律的基础上，通过大量的展成电解磨削加工工艺试验，提出了临界展成速度的概念，得到了展成电解磨削加工去除余量的规律。解决了一系列工艺问题，最后加工出了符合设计要求的整体叶轮。加工效率比手工修磨、抛光提高12倍以上。

针对养殖场部分信息监测需要人工测量与人工记录,且监测信息不全面,不能综合反映养殖场环境信息等问题,设计开发了一种基于 ZigBee 无线网络的养殖场信息监测系统.该系统能够对养殖场禽畜舍温度、湿度、NH3 浓度、风速、用水量和用电量进行采集,并通过 ZigBee网络将传感器数据传输到监控室内上位机监测系统,该系统基于 Delphi 和 SQL Server2005 编程,便于养殖场信息存储、查询和分析.实际测试表明:该系统能够有效、准确地监测养殖场内各禽畜舍的环境信息,通过 ZigBee 自组网特性,布线

为掌握静电喷雾润滑液滴的粒径分布特性，将图像识别检测技术应用到荷电润滑液滴的粒径测量中。开展了采集图像中液滴区域的特征抽取和识别分析，建立了液滴的平面二维直径和空间三维直径的转换关系，提出了一种实用的气雾液滴粒径分布特性的检测方法。在建立液滴采集装置的基础上，进行了气雾不同截面液滴的采集和识别试验。实验结果表明，随着静电电压升高，喷雾索特平均直径减小，雾滴颗粒趋于均匀，雾化质量明显改善；在距喷嘴60 mm～140 mm的3个截面上，随着距离的增加，雾滴索特平均直径增大，雾滴趋于发散。

对时敏目标的打击中，攻击机及时出动概率很大程度上决定了其任务完成概率。首先，给出了攻击机“及时出动”的含义，推导了其统计概率计算公式；然后，简要分析了协同式和一体化联合火力打击中攻击机的出动过程，得到了其出动时间的期望值和最大值；最后，基于攻击机出动时间与打击窗口的关系，计算了多种情况下攻击机及时出动的概率。研究结果对于攻击机遂行时敏目标打击任务具有一定的指导意义。

将专家系统用于确定发酵过程生物量软测量混合模型的结构，有利于提高软测量模型的精度，并且使其具有通用性和开放性。在分析发酵过程生物量软测量机理模型结构的基础上，定义了模型复杂度；提出了基于匹配度的广度优先推理方法，给出了匹配度的计算方法；实现了用于确定发酵过程生物量软测量混合模型结构的推理过程。实验表明，与基于穷举法的深度优先推理方法比较，基于匹配度的广度优先推理方法能够有效地减少推理的步数，降低模型复杂度，提高推理效率。