基于改进四元数阻尼误差模型的SINS初始对准算法

针对传统捷联惯导系统(strapdown inertial navigation system, SINS)四元数非线性误差模型存在坐标系不一致的问题, 对姿态误差模型和速度误差模型进行改进, 将误差矢量统一投影至计算导航坐标系下。此外, 引入全球定位系统阻尼信息, 在阻尼SINS解算基础上, 结合四元数无迹估计器提出了一种改进四元数阻尼误差模型对准算法, 可应用于系泊状态下的SINS初始对准。仿真和车载试验结果表明, 在不同的大失准角下, 该改进算法相比传统四元数阻尼误差模型对准算法和欧拉角阻尼误差模型对准算法, 具有更好的对准精度、收敛速度以及稳定性。     

螺栓连接大变形梁非线性振动特性的实验研究

柔性机械臂、大型可展开天线等机械结构的动作精度受运动过程中大变形几何非线性和连接处接触非线性的影响十分显著。以含螺栓连接结构的大变形梁作为研究对象，针对动力学建模和振动特性开展了实验研究，通过数值计算验证了实验发现的非线性振动特性。搭建了含螺栓连接柔性大变形梁的实验台架，开展了敲击和正弦激振的实验测试。实验结果表明，螺栓连接的柔性梁较连续梁的（无螺栓连接）模态频率降低，阻尼增加，反映出随着激励能量增大，模态频率降低的非线性模态特征。改变螺栓连接位置会显著影响结构的模态频率，其变化规律可由求解线性矩阵特征值定性反映。     

基于三阶泰勒展开逼近目标函数的无约束最优化算法

针对基于二阶泰勒展开逼近目标函数精度低的牛顿法优化问题,研究基于三阶泰勒展开逼近目标函数的最优化算法意义明确,算法归结为多元二次方程组的求解,应用非线性方程组的牛顿法求解,在目标函数中加入二次函数辅助项,提出两个改进的最优化算法,改进的算法1可保证牛顿法的雅可比矩阵非奇异,改进的算法2可保证牛顿法的雅可比矩阵正定,所提出的无约束最优化算法可推广到高阶泰勒展开情形,数值分析例验证了所提出的最优化算法的有效性.     

加速寿命数据的贝叶斯建模与分析

在加速寿命试验的可靠性设计中, 随机化设计的限制以及删失数据不可避免地导致低分位数估计出现较大的偏差。针对上述的问题, 结合贝叶斯抽样技术以及非线性混合模型(nonlinear mixed model, NLMM)提出了一种可靠性改进的分析方法。首先, 需要检验所收集的数据是否服从威布尔分布以及验证形状参数是否是恒定常数。其次, 考虑随机效应对尺度参数和形状参数的影响, 运用NLMM构建了尺度参数和形状参数与试验因子之间的函数关系。然后, 利用贝叶斯方法估计低分位数的可靠性寿命。最后, 实际案例研究表明, 在考虑删失问题和未完全随机设计的影响时, 所提方法能够获得更为稳健和可靠的估计结果。     

基于比特负载的非线性虚拟光网络映射机制的研究

光网络虚拟化技术的发展促进了在不同用户和应用程序之间的光纤网络物理基础设施共享。然而,光纤传输链路的非线性损伤对于系统的频谱效率、网络利用率等性能有一定影响。本文首先介绍了一种集成式虚拟网络映射机制,描述了该机制的实现原理。接着,在考虑了光纤传输非线性损伤的情况下,设计了一种基于OFDM比特负载的虚拟光网络嵌入算法(BL-VONE),并将其与基于单一调制机制的虚拟光网络嵌入算法(UM-VONE)进行比较。仿真结果表明提出的算法相较于基于单一调制机制的算法,可以提高约9%的频谱利用率和约9%的传输效率。     

结合流形结构与柔性嵌入的多标签特征选择

将线性回归模型与流形结构相结合,构成了弱线性多标签特征选择的联合框架。首先,用最小二乘损失函数来学习回归系数矩阵;其次,通过标签流形结构来学习数据特征的权重矩阵;再次,用L2,1-范数来约束回归系数矩阵和特征权重矩阵,这样既能引导稀疏性,又有利于特征选择。此外,设计并证明了具有收敛性的迭代更新算法来解决上述提出的问题。最后,所提出的方法在多个经典多标签数据集上进行了验证,实验结果表明了所提算法的有效性。     

基于XGBoost的房价预测优化（英文）

客观来说，房价受到诸多因素的制约，正因如此，房价预测仍然是数据分析中一个非常经典且具有挑战性的问题.本文针对房价数据冗余，在实际场景中很难确定重要特征，提出了一种创新的数据预处理方式，并通过双模型迭代拟合的方式进行数据预测.首先从数据意义、数据形式和数据关联性三个方面进行初始数据预处理，然后根据数据选择适合的模型进行训练.在传统机器学习中，Random Forest和XGBoost是两种常用的方法.RF模型通过其Bagging过程，能够准确地评判“冗余”特征，而XGB模型在提高预测效果的同时，也囿于其泛化能力下降，无法稳定地反映特征重要性.因此，本文利用RF模型处理冗余数据，并使用XGB模型对新数据集进行拟合提高预测效果.本文在Kaggle竞赛的数据集（"House Prices-Advanced Regression Techniques"）上进行了实验，测试结果显示，XGB回归模型最终的回归精度R²为87%,而单独的RF模型或XGB模型的R²分别为79.2%和78.7%.实验证明，该数据预测方法能够明显提高房价预测效果.同时，为充分体现模...     

新零售目标产品的精准需求分析与预测

首先,借助SPSS软件、R软件,结合单因素方差分析法和深层次回归分析法研究了零售商品单款单色(SKC)销售量的影响因素及其作用效力;然后,借助R软件灰色预测了某目标小类的销售量,借助Excel软件结合平均绝对百分比误差法得到了预测数据的精准度;最后,将预测模型用于预测某目标小类未来的销售量和库存量.结果 表明,销售方式对零售商品SKC销售量具有显著影响;零售商品SKC销售量各影响因素按影响程度由大到小排序为库存、折扣和售价;目标小类各用平均绝对百分比误差大多小于1,最小为0,可认为模型的预测精度较高.对某目标小类未来的销售量和库存量的预测结果显示,该小类存来明显的供大于求现象,需要适当调整库存管理策略.     

微藻培养的LED光源设计

本文以雨生红球藻为研究对象,研究LED灯对红球藻的影响,并进行了光照测量实验、光照均匀性对比实验等。此外,以LED光照强度与雨生红球藻增殖阶段藻细胞半径作为研究对象,建立两种回归模型,并对两种模型进行了分析,并最终确定两者之间的数学模型,为日后的科学研究奠定基础。     

缺失数据假设下的灵活贝叶斯分位数回归分析

考虑缺失数据假设下,响应变量为有序分类变量的灵活贝叶斯分位数回归分析.对有序分类变量添加一潜在变量,并假设潜在变量服从广义偏斜拉普拉斯分布,由此建立起有效的贝叶斯后验推断程序.与传统的贝叶斯分位数回归方法相比,本方法的主要优势在于广义非对称拉普拉斯分布的尾部灵活,具有高度的适应性.最终,以云南省某医院生殖遗传中心的试管婴儿数据为例来说明本方法的有效性和适用性.