为了实现对圆度误差评定过程中评定精度的提高，采用了一种数据前滤波算法。利用函数时域自卷积后对目标函数的逼近性，完成了在图形语言开发环境LabVIEW中对高斯圆度滤波算法的实现，并与典型的圆度数据滤波结果进行了比较分析和讨论。实验证明，该设计可以很好地完成对圆度采样数据的前滤波，使得对圆度误差的测量更加精确，达到了预期的目标。

针对线结构光三维视觉传感器结构参数标定中存在的问题，提出用Ｂ样条神经网络来逼近视觉传感器输入输出之间的映射关系，以简化标定过程。实验证明方法是有效的。

在研究高斯拟合的数学原理基础上,给出了高斯拟合的算法,并将高斯拟合应用于单道扫描ICP-AES(Inductively Coupled Plasma-Atomic Emission Spectrometry)光谱仪的谱峰扫描中.实际应用效果表明,在保证测量精度的同时,利用高斯拟合法测量谱峰,能使测量时间缩短近一半.研究证明,将高斯拟合应用于单道扫描ICP-AES光谱仪是可行的.

为了设计一个实用、高精度的BP网络算法,对双隐层BP网络进行了深入研究。从对双隐层BP网络的设计入手,给出了设计该网络的所有关键因素,并且推导了两输入单输出类型的双隐层BP网络的学习算法。为了分析双隐层BP网络逼近能力,选取了4个具有代表性的函数,同时使用双隐层BP网络和单隐层BP网络进行逼近实验,从而比较双隐层BP网络与单隐层BP网络。实验数据表明,双隐层BP网络具有更高的训练样本的输出精度和更强的泛化能力,为BP网络的使用提供了另一条路径。同时也表明了超过两个隐含层的BP网络的实用性可能不太大。

三角函数加减速算法在高速高精度插补过程避免了柔性冲击,但速度变化缓慢、计算复杂。在构建加加速度三角连续函数基础上,利用切比雪夫逼近,反推加速度、速度和位置,并分别在长线段加减速与短线段加减速两种情况下推出位移公式。仿真实验表明,本算法在满足插补精度和柔性要求下,计算简单、插补速度更快。在减速定位段,根据实际剩余加工长度二次计算减速过程的起始速度,构造连续的加加速度函数,再次反推加速度、速度和位移,消除低速定位段,实现快速定位。

基于函数最佳逼近理论，探讨直线共轭内啮合齿轮副齿廓曲线的设计方法。通过实例，验证本方法的可行性。