提出一种基于非下采样Contourlet变换的径向基神经网络(RBF)自适应阂值去噪方法。在NSCT域通过RBF神经网络使目标误差函数GCV(T)的最小化,从而确定最优阂值,再通过软阂值函数去噪。利用NSCT的平移不变性来抑制伪Gibbs失真,从而能完整地保留图像的纹理和边缘等信息。实验结果表明,该方法可以有效去除高斯噪声,提高图像的峰值信噪比。

针对区域制造业信息化工程实施整体效果和实施细节的评估需求，在对区域制造业信息化工程评估目标和特点分析的基础上，建立区域制造业信息化工程多级评判指标体系，提出基于多级模糊综合评判法的区域制造业信息化工程评估模型，采用模糊指标对区域制造业信息化工程的实施效果进行量化研究，使用模糊矩阵合成将各级模糊综合评价所得到的评价结果向量经过归一化处理，逐级往上评判，得到区域制造业信息化工程多级综合评估结果。通过应用实践，验证了该模型的可行性。

为了从整车角度分析悬架运动学外特性，分别利用侧倾中心模型和纵倾中心模型，推导悬架垂直变形量与加速度间力学统一公式；将悬架外特性与整车纵向及侧向加速度联系起来，并用g-g图表示，分析车体俯仰侧倾产生的悬架外特性变化；提出用前束角、外倾角以及主销内倾拖距和后倾拖距来描述悬架对车辆动力学的影响。g-g分析法能够从整车角度综合分析悬架运动学外特性，并能将力学参数不同的悬架统一进行对比分析；利用某A级轿车的悬架K&C试验数据，应用该方法计算出其悬架运动学特性三维场图。

介绍了ISP与LSP的定义，然后重点比较了ISP与LSP二者的相同特性和不同之处。通过仿真实验得到了ISP与LSP参数变化规律图，连续语音帧的ISP与LSP轨迹图，以及LPC谱包络与相应的ISFs、LSFs分布规律图等。实验结果表明，ISP与LSP都能够反映声道幅度谱中的共振峰特征，两者共同的顺序特性可使LPC滤波器的稳定性得到保证，且这两种参数的量化特性和内插特性均优于LPC系数，这为两种参数在语音编码及识别等领域的应用提供了理论基础。

数字图像复原旨在由降质图像重建清晰图像，运动模糊是最常见的降质模式，模糊参数的正确估计是去模糊的前提。文章提出了新的运动模糊角度估计方法，该方法基于Gabor滤波的角度估计，运动模糊尺度采用自相关函数算法求解，进而采用Wiener滤波进行图像复原。对一系列模糊图像进行测试，结果表明，该方法比现有的方法具有视觉上的优越性。

根据叶轮初步设计公式，结合Bezier曲线构造方法依靠NUMECA软件Design3D模块以径流向心式涡轮机效率0．5为目标值，对叶轮子午面型线以及动叶型线进行设计。并通过NUMECA软件对所设计的叶片以及子午流面进行流体计算，得出了符合效率目标值的叶型和子午流面参数，以及子午流面的绝对温度和绝对压力的分布，提出了以径流向心式涡轮机效率为目标值，结合Bezier曲线构造法的叶片型线和子午流面型线的设计方法。

作为新的痕量气体监测分析方法,可调谐二极管激光吸收光谱学的二次谐波技术在大气化学研究和污染 气体监测得到实际应用。本文以 CO气体的中心波长为λ0 =1579.74 nm的P(5)振-转吸收谱线为目标,建立高斯 线型的二次谐波信号数值模型,仿真得到二次谐波曲线,研究了二次谐波信号特性与调制度 m的关系。并对仿真 结果与洛仑兹吸收线型二次谐波信号特性进行了分析和比较。

针对机器人在形状未知接触环境表面上进行柔顺力控制问题，在传统的力/位混合控制模型中采用一种智能预测算法，此算法通过三种预测因子预测并调整未来采样时刻的力/位混合控制模型中的期望轨迹，并考虑环境曲率和刚度变化的特点。为了验证预测算法的有效性，构建了开放式的机器人力控制系统，在不同期望力、不同跟踪速度下对非规则受限表面进行了力控制实验研究，分析了受限系统中未知环境参数对接触力的影响。实验结果证明该方法对未知接触环境的变化具有较强的适应能力。在实验条件下，稳定状态下的力控制误差可以控制在3%之内。

针对实际工程项目中存在的不确定因素,通过对工期、成本、质量3个目标函数相互关系的模糊描述,以工序持续时间为决策变量,建立了基于三者的模糊均衡优化模型。为了求解该模型，在微粒群算法的基础上提出遗传免疫微粒群算法,通过测试函数的Matlab仿真验证了算法的有效性,并用于实际工程项目模糊均衡优化问题的计算,得到多组模糊的Pareto最优解,同时绘制相应的3维散点图,为决策者的选择提供准确和直观的依据。研究结果表明,所构建的工程项目工期- 成本- 质量的模糊均衡优化模型构建的合理性,同时表明遗传免疫微粒群算法在求

对建筑能耗数据进行深人分析,提出了建立建筑电力能耗模型的方法。首先对建筑能耗进行了分项计量,统计了建筑逐时照明能耗数据,办公设备能耗数据以及办公人数,同时调查了建筑管理控制方式。经过分析可知,办公设备能耗数据与办公人数线性相关,而照明能耗数据与办公人数以及太阳辐射强度相关,但为非线性关系。根据不同类型数据的特点,分别建立了线性回归模型以及决策树模型。该模型可以预测建筑能耗并评估建筑管理方式对能耗的影响。