基于随机共振的微弱信号检测适应性研究

复杂性科学的经典读物，以下评论引自张江的“复杂系统科普读物综述” 目前讲复杂系统大部分的思路都是来源于John Holland（荷兰德）的复杂适应系统。而《隐秩序》就是介绍复杂适应系统最好的读物！之所

隐秩序-适应性造就复杂性, 关于人工智能的经典作品

基于阵列级联FHN神经元的弱信号随机共振复原研究

本文考虑设计一个微弱振动信号自适应采集系统,能够根据被测信号的振幅实时地调节放大器的增益,从而检测出微弱振动信号。

基于自适应多尺度随机共振的机械故障诊断方法研究，胡兵兵，何正嘉，为了克服传统随机共振只能处理小参数信号的限制，自适应多尺度随机共振被广泛应用于机械故障诊断领域。然而，已有的方法在选择参

对已知参数的随机信号检测问题进行了仿真,给出了理论分析过程。针对缺失的复信号能量检测器,推导了检测阈值(门限)和检测概率。蒙特卡洛仿真结果验证了理论推导的正确性。

基于多Agent技术的考试系统的自适应性的研究，陈钒，赵庚，本文提出了一基于多Agent技术的考试系统模型。通过应用智能Agent技术的原有特性，并对其进行丰富和改进，完成了工作在本文设计的考��

题目来源（生产实践） 随着现代化进程的加快，国民经济的增长对公路运输产生了较大的需求，同时也促进了公路建设的快速发展。目前我国社会经济己经向着现代化水平迈进，因而要让区域公路网能够更好地发展、完善以适

甘肃红豆草在甘肃高寒地区的适应性研究，刘秀梅，张榕，本文针对目前高寒地区草地退化，豆科牧草缺乏的现象，与2004-2007年在海拔3050m的甘肃高寒地区夏河县开展了连续四年的甘肃红豆草适应�

CoSaMP算法需要信号稀疏度为先验信息，而在实际问题中信号的稀疏度往往是未知的，因此，CoSaMP算法在解决实际问题上体现了较弱的一面。为了解决这一问题，本文结合CoSAMP算法和SAMP算法的优势