基于改进共轭梯度算法的二维PSD非线性修正

分析了二维PSD的非线性特征及其误差产生的原因,总结了二维PSD的非线性特性对测量结果的不利影响,提出了改进的神经网络共轭梯度算法,利用目标函数的梯度逐步产生共轭方向,并运用函数的导数方法进行快速搜索和插值运算.通过Matlab仿真,证明了该算法在不增设备复杂程度的前提下,提高了PSD边缘区域的线性度、测量数据的准确性及测量速度,扩展了PSD在精密测量领域的应用.     

二维PSD的非线性畸变校正算法

光电位置敏感探测器(PSD)用于焊缝跟踪系统时,由于其非线性畸变问题,导致系统跟踪精度降低。本文在分析双三次插值算法原理的基础上,提出了适用于二维PSD在离散标定中出现的非均匀网络的改进双三次插值算法,并通过仿真和实验进行算法验证。仿真结果表明,采用改进算法对二维PSD全感光面上的非线性畸变进行校正后,误差均值为1.2μm,这与其他几种经典插值算法相比有明显优势。实验结果表明,PSD光敏面中心1mm×1mm范围内静态光斑点的非线性畸变经过改进算法校正后的误差均值为4μm;同时该算法对于PSD采集的动态光斑点也取得了比较好的校正效果,验证了其在焊缝跟踪系统中的适用性。     

NURBS插值曲面构造方法

探讨了NURBS插值曲面的构造方法,导出了两种插值曲面算法;第一种算法是将传统的B-Spline插值方法推广到四维空间而得到的算法;第二种算法是通过重新处理节点向量值得到的一种不使用边界条件、稳定性好、计算量小、对任意阶曲面都有效的方法.两种算法均能满足曲面性态要求,还给出了两种算法的运算结果,并对两种插值算法进行了比较.     

一维PSD背景光补偿的研究

分析了PSD的背景光非线性成因,并根据PSD的背景光非线性特点,提出了用神经网络的BP算法对PSD的背景光非线性进行了补偿,从而使PSD的背景光非线性获得了与线性近似的线性度．计算机仿真表明,该方法能有效地消除背景光的影响,在神经网络的输出端得到期望的线性输出．     

基于分形插值与机器学习模型的股指分析和预测

股票市场预测一直是金融市场分析中的热点和难点,一些传统的预测模型很难对股票市场做出有效的预测;针对这一问题,将分形插值方法与机器学习算法相结合,提出了分形插值与SVM以及分形插值与BP神经网络两种混合模型;所提的混合模型利用机器学习算法首先计算出分形插值所需要的插值点,然后建立分形插值外推模型对所需其他值进行预测;实证结果发现两个混合模型的预测效果均比单独使用分形插值模型预测效果更佳,预测精度更高;因此分形插值方法与机器学习算法相结合所得到的混合模型,能较好地预测诸如股票市场指数等非平稳金融时间序列。     

耦合布料模拟滤波与径向神经网络DEM自动生成研究

DEM插值指利用已知的采样点数据重构整个区域的三维结构.其中DEM插值方法的选取是当前DEM快速生成的研究热点之一.选取具有代表性的地貌数据进行实验.首先,利用布料模拟滤波将SfM与SGM技术生成的密集点云过滤出地面点;其次,利用简单克里金插值算法、自然邻域插值算法、不规则三角网、径向神经网络4种方法重构DEM;最后,将平均绝对误差及均方根误差作为本文的精度评价指标.试验表明,耦合布料模拟滤波算法和径向神经网络的方法相比于传统方法,其平均绝对误差及均方根误差分别提高了0.11 m和0.28 m,适用于低空摄影测量DEM快速生成.     

二维PSD非线性修正共轭梯度算法

根据光电位置敏感器件的原理和光点位置方程分析了PSD的非线性成因,并根据PSD的非线性特点,提出用神经网络的共轭梯度算法对PSD的非线性进行补偿·利用神经网络共轭梯度算法具有逼近任意非线性函数的特点,通过神经网络建立PSD实际输出与其理想值之间的非线性映射关系,实现光电位置敏感器件非线性补偿·计算机仿真表明,该方法不仅能有效地消除非线性的影响,而且在神经网络的输出端得到期望的线性输出·从而使PSD的B区获得了与A区近似的线性度,故在不增加成本,不改变测量设备复杂度的情况下,扩大了测量范围,提高了B区的测量准确度及数据的置信度·     

样条插值的MATLAB实现

插值法是工程实践中最常用的函数逼近方法,其方法就是利用有限个数据点来实现对整个函数的拟合.本文介绍了插值法的概念,进而对样条插值的概念和条件进行了阐述.三次样条插值和B样条插值是最常用的两种样条插值方法.本文着重对这两种方法进行了数学分析并基于MATLAB工具箱对其进行仿真实现.     

基于混合双立方法的MPMAP超分辨力图像插值处理算法

对超分辨力插值获得高分辨力图像的方法进行了研究,分析了通常的插值方法和超分辨力插值算法,并根据对MPMAP算法理论的研究提出了一种新的结合传统线性插值和MPMAP理论的插值算法.通过在初始高分辨力图像预处理和MPMAP迭代过程中分别运用双立方插值代替原成像过程的逆过程运算,相对于双线性插值算法可提高图像的峰值信噪比2 dB以上.结果表明,运用此算法对红外热图像进行处理,同样可以有效地提高峰值信噪比,并可获得很好的图像复原效果.     

广义回归神经网络残余Kriging方法预测地表高程

以广东省番禹区沙洲和石楼镇岛地区的1 657个高程点为样本点,把其分为A、B、C组各200个高程点,A+B组400个高程点,A+B+C组600个高程点作为训练数据集,在Matlab 7.1和ArcGIS 9.2平台上分别应用广义回归神经网络(GRNN)、普通克里格(O-Kriging)、广义回归神经网络残余Kriging方法(GRNNRK)进行高程估值和成图,最后计算出三种方法的均方根误差.结果表明,如果插值样本数据量不变,样本的空间分布格局对GRNNRK插值精度的影响不大,且其插值精度要优于GRNN和O-Kriging方法的插值精度.随着插值样本数据量的增加,三种方法的插值精度都有显著提高,但GRNNRK方法的插值精度仍优于另两种方法.这表明GRNNRK方法在地形高程预测中的应用是可行的.     

关于网络道德建设的思考

网络已经对传统道德造成多种冲击，网络道德建设应当着眼于做好两方面的基础性工作，通过加强网络道德规范建设，实现自律与他律相结合，从而规范人们的网络行为，通过各种途径，积极开展网络道德宣传教育。     

连续Hopfield网络指数稳定的两个判据

根据连续Hopfield网络方程的特点,利用Lypunov函数,得出了两个连续Hopfield网络指数稳定的判据,所得结论推广了文献中的一些结果,并且证明过程简捷.     

基于径向基函数神经网络的工程造价估算

提出了一种更有效的前向网络——径向基函数(RBF)神经网络,以多、高层办公楼为例,建立了工程造价的估算模型,运用MATLAB语言程序实现,同时采用同样的样本对BP网络进行训练,两者结果比较表明,这种方法弥补了BP网络存在的收敛速度慢,易陷入局部最优等缺陷,从而大大提高了其实用性,是对造价估算方式的又一新的尝试。     

数字微波通信的发展趋势及我们的对策

微波通信与光纤通信是当代两大地面传输手段,数字微波通信是微波通信的发展方向,大有发展前途。本文从五个方面综述了国外数字微波通信的发展动向,着重论述了新一代数字通信系统的技术特点,并联系我国数字微波通信的现状,就发展策略提出了一些建议。     

网络环境下学生实施自主学习模式的探讨

网络环境下学生自主学习模式是在先进的教育思想和理论指导下,把以计算机技术为核心的信息技术作为促进学生自主学习的认知工具,学生借助于网络,通过有效的学习方法独立获取知识和技能。网络环境下自主学习有两种基本模式:自主——探究型学习模式和自主——研究型学习模式。     

网络监督开辟了权利“联合”权力监督的反腐新路径

监督分为基于权力的监督和基于权利的监督两种。随着网络的发展,网络舆论监督日益成为人民群众进行监督的手段之一。本文在对权力监督和网络舆论监督的分析之上,探讨把二者结合进行监督,开辟反腐新路径。     

Integration of Sensor Network Synthesis and Steady-State Online Data Reconciliation

IntroductionWe need to analyze,simulate,optimize,control,and upgrade the chemical processes to increaseprofit.The basis of these efforts is the processdata,and the validity of process data has directinfluence on the efficiency of these efforts.Generally,the validity of process data refers to:( 1 ) The observability of variables,which meansthat a variable can be measured directly or beestimated through the process constraints[1] ;( 2 )The reliability of estimating a variable,which isdefined as…     

用神经网络进行投标报价中的变量选择

针对在建筑行业的投标报价过程中，如何在众多的信息中选出对最终报价影响较大的几项因素以及如何确定这些因素与最终报价这间的关系这两大难题，提出了一种基于神经网络的变量选择方法，其基本思想是：经过两次选择，消除了两个多余的变量，将最初的10个变量缩减为8个，并以这8个变量作为输入建立新的报价模型，从网络的泛化结果可以看出，经过变量选择后，网络的泛化能力有了较大的提高，表明了该方法的有效性。     

基于NDIS的网络监视实现技术剖析

从构造一个高性能网络监视系统的角度,介绍了NDIS（Network Device Interface Specification)及其在Windows网络协议栈实现中的地位和作用,剖析了采用核心态NDIS协议驱动程序实现与底层网络接口设备具体细节无关的网络监视技术,给出了在内核和核外使用这项技术的基本方法;建立了基于NDIS的网络监视系统的基本构造模型和性能分析模型,给出了系统典型的构造过程和操作过程,展示了系统所具备的良好的结构性、扩展性、并行性、效率性和可编程性,评估了其性能参数,给出了实验方法和实验数据。     

电流模式双二次滤波函数的AOA实现

为获得高精度电流模式双二次滤波器,以双VFA电压模式二阶通用滤波器为原型,用伴随网络的概念设计出AOA电流模式双二次滤波函数的新电路.通过改变输入信号的作用点,该电路可分别实现低通、带通和高通输出.该电路不仅具有电流模电路的特点,而且其无源灵敏度低,电路简单;品质因素、极点角频率取决于电容比值和电阻比值,从而可实现二者的独立、精确调节.计算机仿真与理论分析一致.