基于CRC的ASM信号维特比纠错算法

为提高甚高频数据交换系统(very high frequency data exchange system, VDES)中应用特定消息(application-specific messages, ASM)的解码性能, 提出一种基于循环冗余校验(cyclic redundancy check, CRC)的改进维特比纠错算法。通过合理降低符号状态数和使用部分CRC参与纠错, 使该算法平衡了纠错性能和计算量, 同时提出了新的分支度量以解决过于理想化的传统分支度量导致的性能损失。仿真表明, 新分支度量相比传统分支度量提升了1 dB的误帧率(packet error rate, PER)性能, 在用12个CRC寄存器参与纠错的条件下，该方法比相干解调算法提升了1 dB的PER性能, 同时通过合理的符号状态数降低策略将计算量降为传统算法的1/4。     

多任务深度卷积网络的CT图像方向校正

针对医学电子计算机断层扫描(CT)图像方向校正问题,提出一种并行卷积回归(PCRN)多任务深度学习网络.通过侧旋角度正回归和翻转概率逻辑回归,求得校正参数来精准地校正图像.进一步,针对医学图像训练样本稀缺的情况,提出一种串行回归(SCRN)的深度学习架构,弥补并行卷积回归网络在小样本情况下校正精度不足的问题.实验结果表明:在样本充分,并行卷积回归网络和样本稀缺情况下,串行卷积回归网络对小角度偏转、大角度偏转和翻转的腹部CT图像校正结果都优于传统的配准方法.     

基于曼哈顿距离构建非参数Q矩阵修正方法

将被试得分、理想反应距离和被试得分异常原理相结合,并加入属性计分下的被试得分特性,开发了用于多级评分情境下属性计分曼哈顿距离法(SA-MD),在不同条件下验证了SA-MD的稳定性和适宜性.通过模拟研究和实证研究表明:(i)从逻辑推导出SA-MD用于多级评分情境下Q矩阵修正更合理;(ii)在多种条件中,SA-MD 均有较优的修正效果,适用范围更广,稳定性更高;(iii)当小样本测验进行Q矩阵修正时,使用SA-MD方法可获得更优的效果.     

Short‐term salmon price forecasting

This study establishes a benchmark for short‐term salmon price forecasting. The weekly spot price of Norwegian farmed Atlantic salmon is predicted 1–5 weeks ahead using data from 2007 to 2014. Sixteen alternative forecasting methods are considered, ranging from classical time series models to customized machine learning techniques to salmon futures prices. The best predictions are delivered by k‐nearest neighbors method for 1 week ahead; vector error correction model estimated using elastic net regularization for 2 and 3 weeks ahead; and futures prices for 4 and 5 weeks ahead. While the nominal gains in forecast accuracy over a naïve benchmark are small, the economic value of the forecasts is considerable. Using a simple trading strategy for timing the sales based on price forecasts could increase the net profit of a salmon farmer by around 7%.     

基于非线性修正策略的空气质量预警系统研究

建立科学、有效的空气质量预警系统,对于保护人们的身体健康和促进社会和谐稳定具有重要的科学价值和实际意义.为此,本文首先利用孤立森林(isolationforest,iForest)算法进行空气质量指数(air quality index,AQI)离群点分析,然后建立了一种空气质量预警系统,该系统由数据预处理模块、优化模块、预测模块和修正模块构成,融合了时变滤波经验模态分解(time varying filtering based empirical mode decomposition,TVF-EMD)、改进的蝴蝶优化算法(modified butterfly optimization algorithm,MBOA)、离群鲁棒极限学习机(outlier robust extreme learning machine,ORELM)和非线性修正策略,该预警系统成功地实现了空气质量的有效预警.同时,以污染程度不同的5个城市作为实验地点对预警效果进行检验,结果表明:1)与经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)相比,TVF-EMD可以更为有效地降低原始数据的非线性和非平稳性特征;2)基于MBOA的误差非线性修正策略比其他误差修正策略更胜一筹,可以显著提高预警系统的性能;3)建立的预警系统的性能要优于其他对比模型,可以对污染程度不同的城市进行有效预警.     

A Layer-Stripping Method for 3D Near-Surface Velocity Model Building Using Seismic First-Arrival Times

In order to improve the efficiency of 3D near-surface velocity model building, we develop a layer-stripping method using seismic first-arrival times. The velocity model within a Common Mid-Point (CMP) ...     

变速轧制下超快冷系统工艺温度在线实时修正策略

结合某现场超快速冷却系统，具体分析了带钢运行速度变化对轧后冷却过程换热系数与冷却时间的影响规律.根据速度运行机制，开发了速度在线修正计算策略，实现了轧后冷却区带钢速度计算值与实际值的吻合;并在此基础上开发的工艺温度在线循环计算策略，消除了速度波动对温度控制的影响，提高了温度控制精度.将该温度在线实时修正策略应用于现场，实现了超快冷出口温度与卷取温度的精确控制，工艺温度命中率在96%以上，有效消除速度对温度波动的影响，完全满足新产品、新工艺的工业化试制及大批量生产.     

QPE产品的误差评估和订正检验——以伊宁县为例

以新疆伊宁县为研究区,运用2013-2017年定量降水估测(Quantitative Precipitation Estimetion, QPE)小时产品以及区域自动站小时降水数据,通过相关分析法和多元线性回归模型对QPE数据进行误差订正,并从不同降水量级、高程以及空间分布对订正前后的QPE小时产品进行误差评估.经误差分析得出,订正前QPE小时产品大多存在低估现象,随着降水量级的增加,误差依次增大,空间误差分布四周低,且东北方向的误差要大于西南方向;利用海拔、经度、距雷达距离3个对研究区降水影响较大的要素,建立多元线性回归订正模型,订正后的QPE小时产品在不同降水量级、不同高程以及空间分布上的估测能力较订正前均有不同程度的提升.     

基于PCA和相位差校正法的风切变预警算法

为了提高相干激光雷达风切变预警算法的预警率，提出一种基于主成分分析（principal component analysis，PCA）和相位差校正法的风切变预警算法。首先，利用PCA对雷达回波信号进行低阶主成分向量提取以实现信号重构，提高信噪比。其次，采用基于快速傅里叶变换的相位差校正法对回波信号峰值频率进行校正，降低回波信号能量泄露。然后，分别利用旋转电机实验数据和小型飞机实验数据对所提算法进行性能评估。结果表明，采用所提算法估计相干激光雷达回波信号峰值频率的平均绝对误差为0.26 MHz，对实际低空风切变的预警率为92.31%。所提算法可以有效降低相干激光雷达回波信号频率估计误差，实现低空风切变预警。     

基于弹跳射线技术的三维GTD模型构建方法

传统的基于弹跳射线(shooting and bouncing ray, SBR)技术的散射中心提取方法只考虑了理想点模型, 但理想点模型无法描述散射中心的频率依赖特性。对此, 提出一种基于弹跳射线技术的三维几何绕射理论(geometrical theory of diffraction, GTD)模型构建方法, 在通过传统方法获取的理想点模型的基础上, 利用射线管数据正向推算散射中心的频率依赖参数并修正其径向位置, 实现了高精度三维GTD模型构建。仿真结果表明, 点频、单视角下构建的三维GTD模型不仅能准确重构相同条件下的雷达散射截面(radar cross section, RCS), 还能实现宽带RCS外推, 能够满足目标宽带散射数据高效压缩和快速重构的应用需求。