序列运算离散化过程中的误差成因及补偿

为了减少序列离散化过程导致的误差,提出几种概率补偿的方法。由误差的成因入手,分析了离散化过程的误差机理,将利用随机变量的概率分布函数离散化后所得序列,分别以修正公式、平均补偿法及比例补偿法进行补偿,推导出各种误差补偿方法下序列期望值及方差的误差估计公式。结果表明:经误差补偿后,算例中序列期望值误差下降为原误差的8%以下,而方差误差至少可降为原误差的91%。     

离散雅可比多项式序列预报控制理论与算法

本文提出一种用于微机加工误差实时预报控制的新方法;构造了离散雅可比多项式序列的计算通式及其递推格式;证明了其离散正交性;开发了用于微机在线预报与控制的递推公式及算法.本文所提出的理论与算法对加工误差的实时补偿控制是适用有效的.     

基于启发式信息熵的粗集数值属性离散化算法

在一致性假设前提下,以数据集的统计性质作为启发式知识,从候选离散点集中选择离散点,根据数据集的期望值和方差来确定搜索最优离散点的区域,提出一种新的基于信息熵粗集数值属性离散化算法,并采用UCI国际标准数据集来验证新算法.新算法与已报道的算法所得到的离散断点集完全一致,决策表的离散化结果也相同,但时间代价不同,新算法比其计算效率提高40%～50%.     

机床热误差的检测与建模方法

热误差作为影响机床加工精度的主要因素,通过误差补偿可以对其进行有效控制.在误差补偿法中,获得机床热误差并建立热误差模型是整个补偿过程的核心与关键.综述了机床热误差的检测方法和建模方法,包括直接、间接检测法,和多元回归分析法、人工神经网络法、支持向量机法、灰色系统理论法及贝叶斯算法.并结合目前的研究现状,展望未来的发展.     

优化的灰色离散Verhulst模型在基坑沉降预测中的应用

基于传统的灰色Verhulst模型在基坑沉降预测中精度较低的问题,提出优化的灰色离散Verhulst模型。在基坑沉降监测中,由于有新的监测沉降值不断补充到原始数据序列中,各种因素会带来新的扰动,原来的模型精度降低,为避免由此产生的误差,用新陈代谢方法建立优化灰色离散Verhulst一维、二维新陈代谢模型。将传统Verhulst模型、优化的灰色离散Verhulst模型及优化灰色离散Verhulst一维、二维新陈代谢模型进行比较。研究结果表明:该模型通过采用离散化思维对原数据序列进行倒数变换,从连续形式向离散形式变化,减小了传统Verhulst模型建模过程中从微分方程到差分方程带来的误差;采用新陈代谢方法的优化灰色离散Verhulst模型精度更高,可选用该模型对基坑进行沉降预测。     

循环平稳过程与其离散化后过程统计量的关系

探讨了连续循环平稳过程的离散化问题,详细推导了其离散化后过程的时变统计量及循环统计量的表达式,比原有表达式更为简单和明确。根据这些表达式所得到的样值序列统计量和原连续过程统计量的定量关系,在满足不发生混迭的条件下,可由离散过程的统计量得到连续过程的统计量,在实际中有着较好的应用价值。     

突变参数过程最小均方误差预报的外插演算

本文研究一类突变参数过程｛Ｘ，｝其中｛ｅｔ，｝是ｉ．ｉ．ｄ．白噪声序列，Ｚ是整数集．得到计算最小均方误差预报Ｘｔ（ｌ）的外插公式，并导出预报误差的条件方差的递推演算公式．     

应用模糊推理的计算机辅助位置误差补偿

提出一种基于模糊推理的计算机辅助位置误差补偿方法。该方法根据实验规律和人的经验总结出语言规则,构成模糊推理机。将伺服机构的位置误差和位置误差变化率作为模糊推理机的两个输入变量,把模糊推理机的输出变量作为误差补偿校正量,并把校正量经直线拟合生成误差校正曲线,利用脉冲合成误差补偿法对伺服机构的位置误差进行补偿。误差校正曲线的生成具有学习功能。实验及应用结果证明该补偿方法具有可行性和良好的效果。     

一种感应电机直接转矩控制

根据感应电机直接转矩控制的特点,对低速下磁链观测误差产生的原因进行了分析,给出了一种磁链观测的改进方法--低通滤波器补偿法.这种方法在采用低通滤波器代替纯积分环节的基础上,根据定子磁链的实际值与估计值之间的关系,推导出估计磁链的补偿公式,给出了原理框图,并对观测结果进行了仿真比较.仿真结果表明,采用低通滤波器补偿法,直接转矩控制系统的低速性能有十分明显的提高,证实了该方法的有效性.     

正则q-树根图的可靠性研究

对根图的顶点的幸存概率进行了期望值研究,得出一个重要的定理,即减-缩边公式.由此,得到一些特殊根图的期望值计算公式及正则q-树根图和正则q-树整子根图的期望值计算公式.讨论了根图的均值和方差的后验计算公式,以及整体优化的思路.     

一类随机规划的蒙特卡罗回溯优化求解方法

针对一类随机规划问题构造了基于蒙特卡罗的回溯优化求解法,该方法本质属于一种动态搜索算法,通过迭代求解一系列样本确定性优化问题并经样本容量逐渐增加过程而逼近随机问题的最优解,而迭代终止条件由需求的计算精度确定,并具体给出了近似解的计算方法及迭代终止条件.最后,通过算列验证了该方法的有效性.     

基于模糊区分矩阵的区间值信息系统属性约简

首先分析了区间量的测量过程,根据误差理论定义了一种能够合理反映两个区间量相似程度的相似关系.在区间量的相似性度量基础上,将属性集映射到论域笛卡尔积上的一个模糊集簇,建立了基于模糊区分矩阵的属性约简理论,讨论了其特点,提出了将区分度离散化的观点,探讨了它对于系统鲁棒性的意义.最后设计了基于属性重要度的约简算法并通过实例验证了其有效性.     

面向轮廓精度控制的误差补偿方法

在分析了常用几种误差补偿方法的基础上,指出基于轮廓度误差的误差补偿方法的不足.从轮廓精度与位姿误差无关的特性出发,提出了一种直接面向轮廓精度控制的误差补偿方法--几何自适应误差补偿,论述了该方法的两个组成部分--轮廓匹配和误差预估,推导出效率很高的轮廓匹配公式.仿真结果表明:所提方法可以减小轮廓误差,提高轮廓精度,并能实现高精度轨迹控制.     

有限元可靠度分析中随机场离散方法

用随机场模型描述随机结构参数的空间变异特征 ,讨论了可靠度随机有限元分析中随机场的离散方法。提出了选择随机场离散方案的 4个基本要求 ;利用线性回归理论建立基于优化的随机场离散方法。该文采用的离散方法独立于有限元的单元离散过程 ,并适用于非正态随机场。分析表明 :线性回归理论建立的随机场离散方案比其他方法有更大的灵活性和更高的效率     

光纤陀螺漂移误差的T-S模糊建模补偿算法

基于G-K聚类算法辨识T-S模糊模型前件参数理论,并采用最小二乘法辨识T-S模糊模型后件参数的误差模型,研究了一种光纤陀螺温度漂移误差的非线性补偿算法。在建立该模型的基础上对光纤陀螺零位输出进行了补偿,计算结果表明采用该种方法能够在不完全了解陀螺误差机理的情况下对其进行有效的补偿。其绝对误差与未补偿相比较降低了99%,同线性拟合补偿相比降低了96%和神经网络补偿比较降低了10%,其误差方差分别减少99%,98%,20%。     

连续性健美操动作图像视觉误差校正方法分析

为了解决传统方法校正后图像容易出现模糊或锯齿效应,视觉误差校正效果不好的问题,研究了一种新的连续性健美操动作图像视觉误差校正方法。通过JAI相机(丹麦)逐行扫描电荷耦合器件(CCD)相机转换成视频信号,得到的信号通过图像采集卡采集,转化成PC机可处理的数字信号,通过全息投影获取连续性健美操动作图像。按照视觉误差完成对图像像素集视差函数的配准,通过向量量化技术实现对图像的亚像素级模板匹配,对经处理的连续性健美操动作图像进行分形编码处理,为视觉误差校正提供依据。对连续性健美操动作图像进行编码和解码处理,求出和原始图像间的误差,获取误差图像,对其进行插值处理,获取误差补偿结果,实现连续性健美操动作图像视觉误差校正。结果表明:经所提方法处理后的图像无显著的视觉误差,峰值信噪比和结构相似性很高。可见所提方法主观和客观评价结果好。     

噪声环境下语音识别方法研究

研究了6种噪声背景下与说话人有关的孤立词语音识别方法。它们是：线性预测误差法,单边自相关线性预测法,语音前端声学处理法,正则相关分析的谱变换补偿方法,特征综合法和同模极点增加法。实验结果表明,这6种方法都有效地提高了噪声环境中语音识别率,其中较好的方法在强噪声环境中(信噪比为0dB)的语音识别率达到80%以上,为信噪比较低的噪声环境中自动语音识别展现了美好前景。     

分数阶控制器离散方法的评估策略研究

针对分数阶控制器数值计算和应用难的问题，提出了分数阶微积分算予数字实现方法的评估策略，分析了分数阶微积分算予的多种数值计算法的机理和实现步骤．引入一个位置控制系统作为分数阶控制对象，将Mittag-Leffler函数的全记忆长度分数阶控制系统作为评估基准，提出了一种离散算法的近似性能函数，通过时域误差分析以及近似性能分析，对比研究了分数阶微积分算子的数字实现方法．研究结果表明，幂级数直接离散法得到近似离散模型需要记忆长度为100方可获得较好的近似，而连分式直接离散法近似离散模型为10阶时就可以获得较好的近似，因此连分式直接离散法比较适合于分数阶控制算法的实际工程应用．     

变长码的抗误码扩散能力分析

给出了一种基于离散无记忆信源模型的分析变长码抗误码扩散能力.该方法通过分析序列中某一时刻某个码字出现的概率,以及该码字发生错误后正好变成与该码字同码长的另一码字的概率,得到该时刻不发生误码扩散的概率.而整个序列不发生误码的概率为该概率的序列长次幂.模拟计算结果显示,该方法可在不增加平均码长和码方差的情况下,选择出抗误码扩散能力最好的码组.