提出了基于模糊神经网络的新的地图匹配算法.该算法综合了数字道路信息和GPS/DR定位信息,提取两个重要参数作为输入变量,即定位点到候选路段的投影距离及定位航向与候选路段方位角差.设计出了四层模糊神经网络及改进的收敛学习规则.实验结果表明所提出的算法能很好地匹配车辆行驶路段位置

（1）信息不对称问题 （2）外部性 （3）产权界定

为了解决社交网络中用户申请加入群组的合适性判断问题，将安全多方计算技术中的求和协议与秘密比较协议相结合提出了保护私有信息的合群判定协议.其中基础协议解决一维线性模型下问题的安全求解，扩展协议对基于圆边界的多维模型情况进行判定.针对单一申请者与网络群组多用户的特点，将问题转换为两方计算模型可实现的形式，在证明了协议正确性的基础上分析协议的复杂度，并且利用安全视图的方法逐步验证了在协议执行过程中不会泄露任何个人的隐私数据.实际使用中协议能够有效地回避盲目的系统推荐和管理员离线所产生的判定时延，同时保护申请者和群组成员的隐私数据

为了解决多芯电缆的非侵入式电流测量由于被测对象信号微弱、系统灵敏度高、易受环境因素干扰，造成测量误差较大的问题，采用磁阻传感器的非侵入式电流测量系统为研究对象，在分析系统测量方法及硬铁、软铁和比例因子等误差构成的基础上，提出一种基于二步法的误差校正方法，该方法通过对传感器输出信号进行非线性变换，构造了与误差相对应的矩阵方程，并在对方程求解后进行非线性回归计算，从而实现对多芯电缆的电流测量值的动态误差修正.实验结果表明，该方法可以同时校正非侵入式电流测量系统的线性误差与部分非线性误差

多色测温仪是近年来国内外进行了较多研究的课题之一,它对于削弱表面辐射系数对测温精度的影响有较好的效果。本文设计了一种多色辐射测温仪。运用经典的普朗克公式,由表面黑度系数的幂级数形式,从理论上推导了多色辐射测温公式。并讨论了这个公式对于克服黑度系数影响的作用以及它的测温误差。多色测温仪设计中采用光导纤维光学系统,实现了被测辐射信号的传输及对四个光电元件的分叉耦合。利用单板计算机进行回色信号处理。仪表经黑体炉标定,并针对不同金属耙面,研究了四色温度与比色温度的误差。仪表经计量部门标定及实验室试验,认为多色测温技术是消弱表面黑度系数对测温精度影响的有效方法之一

针对滚动轴承的内圈、外圈和滚动体故障提出了一种新的诊断方法,该方法融合了集总经验模态分解(EEMD)、形态谱和支持向量机(SVM)三种方法的优势.首先,利用经验模态分解对滚动轴承故障振动信号进行分解,得到若干个具有物理意义的内禀模态分量(IMF);其次,基于最大能量法筛选出含有故障特征信息最丰富的一个内禀模态分量为故障诊断数据源;再次,对数据源在选定尺度范围内进行形态谱的提取,从而构造故障特征向量;最后,利用支持向量机对滚动轴承的三种故障进行诊断.研究结果表明,该方法能够有效地诊断出滚动轴承的三种故障,且具有很高的故障诊断正确率

本文提出了辨识非线性动态系统的两个方法。非线性系统近似由线性动态系统和非线性部件组成。在所提出的二个方法中,m序列和逆重复m序列用于输入信号或相关信号,这些方法可用于估算高阶多项式非线性部件的全部系数,并有足夠多的脉冲响应栅点值。此外,所提出的方法还适于存在缓慢随机漂移干扰时的在线辨识。由辨识试验的数字模拟可以证实所提方法的正确性

5G标准下的蜂窝网络正在向异构化、超密集化的方向发展，传统的基于六边形网格模型的研究方法较为理想化且并不精确，越来越不适用于如今的异构网络.针对这个问题，目前常用的方法是使用基于随机几何的泊松点过程来研究异构网络的基站部署，这种方法假设基站的空域分布完全随机，因此得到了覆盖概率的理论下界.但是由于宏蜂窝边缘（盲区）以及热点地区（忙区）等特殊区域中，站点的分布可能形成簇，此时，基于泊松点过程的空域分布将不再准确.针对这个问题，本文使用泊松簇过程研究三层异构蜂窝网络的基站部署与规划.首先，提出基于泊松簇过程的基站部署系统模型，讨论了基于簇分布的基站形成过程；其次，在充分分析用户受到的聚集干扰基础上，采用基于瞬时信干噪比的小区选择机制，推导出了中断概率模型，并讨论了三种特殊条件下的中断概率；最后，通过仿真对比分析了基于泊松簇过程与泊松点过程的中断概率的差异以及信干噪比阈值变化时的中断概率的变化曲线，证明了基于簇的空域基站部署具有更低的中断概率

1. 答： I/O 接口应具有以下主要功能： (1) 数据缓冲与锁存。 (2) I/O 端口寻址。 (3) 信号转换。 (4) 提供联络信号

提出可在稀疏角域以及多普勒域下对天线阵列信号向量进行接收和分析的方法,讨论在多普勒频域范围内的DOA估计问题,并在有效的频带范围内提取信号冲激响应较大的值.在稀疏DOA的恢复过程中采用的是L2,0估计算法,并在多路天线频谱感知的架构下充分利用DOA所固有的稀疏特性,对其进行稀疏恢复.对于在测试环境中不可避免的噪声问题,分析三种不同噪声分布下的DOA估计误差问题.仿真结果显示频域范围内的L2,0-DOA估计算法具有较低的计算复杂度和较高的准确度,并且算法对噪声不敏感,鲁棒性较高