差值法减小实验中的加性误差

对于实验中存在的某些加性误差，可以用差值法减小这种误差。文章阐述了差值法的原理。推导了电热法测热功当量实验中，用差值法减小加性误差的结果。讨论了用单摆测重力加速度时减小加性误差的问题。     

基于背景差值法的运动物体检测

从图像预处理、背景差值和区域生长3个方面阐述了基于背景差值法的运动物体检测方法。     

强直流传感器校验中电压差值法系统误差

分析了强直流传感器校验中电压差值法产生的系统误差，针对电流－电压传感器和电流－电流传感器，均推导出系统误差的表达式，讨论了系统误差的主体及方法误差的确定，对校验系统所用的设备，给出了参数合理选择的依据。     

强直流传感器校验中电压差值法系统误差

分析了强直流传感器校验中电压差值法产生的系统误差，针对电流－电压传感器和电流－电流传感器，均推导出系统误差的表达式，讨论了系统误差的主体及方法误差的确定，对校验系统所用的设备，给出了参数合理选择的依据。     

差值法减小实验中的加性误差

对于实验中存在的某些加性误差，介绍了用差值的思想进行减小这种误差的方法。     

电平的应用与测量

简要分析了电平在电子测量领域中的应用，介绍了电压电平和功率电平的测量方法。     

螺纹测量中单一中径与中径差别的探讨

本文通过三针法和影像法等不同螺纹测量方法测量的实际中径进行比较，对螺纹的中径，单一中径，作用中径和实际中径从概念和实际上，进行了较为深入的讨论分析。     

浅谈数字化测图中简码法测量

着重论述了简便快捷的简码成图法的测量方法、作业流程和在应用中的体会，以便简码法数字化测图广泛应用。     

激光束斑半宽度测量的新方法

本文介绍一种激光束斑半宽度测量的新方法，其依据是推广的朗奇法，并详尽讨论该测量系统组成．该测量系统可通过计算机控制，与传统测量方法相比，具有简便易行、测量精确、通用性强的特点．这种测量方法已成功地应用于氦氖激光束斑测量．     

电力电子高频磁件损耗的量热法测量技术

研究了电力电子磁性元件损耗的量热法测量技术 ,通过直接测量磁件的发热量来得到损耗 .该方法克服了传统测量方法在高频和大信号激励下磁件损耗测量误差较大的问题 ,是一种简单实用的高精度磁件损耗测量方法 .介绍了量热法测量系统的设置 ,测量系统的定标 ,测量方法以及注意的问题 .     

遗传算法在PCB板元件检测中的应用

介绍了一种基于图像模板匹配算法的PCB板元件自动快速检测方法．从实际应用出发，找到了一种合适的图像相似性度量方法．提出利用代间差分遗传算法优化其搜索匹配速度，给出了算法实现的全过程．用实际拍摄的PCB板元件进行了性能测试，验证了代间差分遗传算法能提高检测速度．     

地空数据链通信差分解调算法研究

地空数据链通信具有传输速率快、抗干扰能力强、数据通信量大等优点,在民航领域得到了广泛的应用。VDL A模式报文信号以ARINC—618协议为依据,采用MSK编码方式。差分解调技术因其较强的抗干扰能力而在MSK中广泛使用。然而,传统的差分解调需要低通滤波器,算法无法满足实际要求。因此,设计了无低通滤波器的简化差分算法,采用Ts邻域实现了抽样判决,确保解调算法的稳定性。仿真实验证明了算法的有效性和实时性。     

一种新的微分方程数值解法及在Poynting效应中的应用

提出了一种新的计算约束条件下常微分方程组的数值解法及与之对应的高精度预估校正算法。此方法比以往的方法大大提高了运行速度，具有很高的精度，从拖带坐标方法和ＳＲ分解定理出发，导出了弹性杆大扭转的基本方程，并应用新算法进行了计算，所得结论与实际结果极其吻合。     

一种改进的求解N-S方程的高精度紧致算法

给出了一种改进的求解二维定常不可压N-S方程的差分算法,该算法时间精度为三阶,空间精度为六阶,并对其稳定性进行了分析,通过数值算例验证该算法的有效性。     

差分进化算法研究及其应用

针对一种新兴的进化算法--差分进化算法,介绍了该算法的基本原理、算法流程和控制参数选择, 然后利用差分进化算法求解了多元函数的极值问题.差分进化算法具有随机选取初始值的优点,数值实验结果表明了该方法的正确性和有效性.     

基于双种群差分进化算法的输电网规划

提出双种群结构的差分进化算法,子种群通过个体迁移实现信息共享,达到平衡算法探索与开发能力的目的。将所提双种群差分进化算法用于输电网规划的结果显示,该算法能够快速精确搜索到输电网规划全局的最优解和最优方案。     

基于跳距修正与差分进化优化的改进DV-Hop定位算法

为了提高传统DV-Hop(distance vector-hop)算法的定位精度,提出一种基于跳距修正和差分进化优化的改进DV-Hop(differential evolution distance vector-hop,DEDV-Hop)算法。由DV-Hop的算法原理可知,锚节点间的距离测量误差是算法定位误差的主要来源,由此根据锚节点间的不同跳数引入权重因子,从而减小平均每跳距离误差,并且利用差分进化算法对最小二乘法计算出的节点坐标进行二次优化,最终提高系统的整体定位精度。为了验证算法的有效性,在相同实验条件下,通过设置不同的定位参数将提出的算法与同类的经典算法进行实验对比。实验结果表明,DEDV-Hop算法可以有效减少节点平均定位误差,其定位精度明显优于其他几种算法。     

解高维复杂函数优化问题的混合差分进化算法

鉴于传统方法用于高维复杂函数优化很容易陷入局部极小,为此提出了一类通用、易实现、具有全局优化特性的混合优化算法（CHADE算法）．该算法将混沌优化的随机性与差分进化算法（DE算法）相结合,利用混沌扰动算子增强算法的局部搜索能力;同时,随着搜索过程的进行随机地调整缩放因子和差分进化模式．多个典型高维复杂函数的数值仿真结果表明：CHADE算法寻优效率高、收敛速度快,尤其是具有避免局部极小的能力,其优化性能优于单一的DE算法．     

混合差分进化-和声搜索算法在结构工程中的应用

为了增强HS算法跳出局部最优的能力,将差分进化算法(DE)的变异和交叉引入到了HS算法中.这种改进的HS算法被称为混合差分进化-和声搜索(HDEHS),它既具有很强的收敛性,又能有效地防止自身陷入局部最优.实验结果表明,与文献中算法比较,HDEHS算法在解决结构工程优化问题中能够找到更好的解,它是解决结构工程优化问题的一个有效的选择.     

融合对数交叉概率因子和随机迁移的差分进化算法

针对差分进化算法在后期收敛缓慢和易陷入局部极值缺点,提出了一种带有对数递增交叉概率因子和随机迁移算子的差分进化算法。这个算法增强了收敛速度和精度,同时也提高了全局寻优能力。数值实验结果表明,所提出的算法LMDE比基本DE和带混沌差分进化算法CDE在收敛性和稳健性以及全局寻优能力方面更好。