多项式回归在TD-SCDMA接收系统中的应用

根据TD-SCDMA接收系统样本数据特点,对多项式回归过程进行了合理组合并将其作为最佳样本数据选择依据.传统多项式回归算法计算量很大,不适合移动通信接收系统芯片的实时处理,分析了相应参数对拟合结果的影响,给出了适用于实际系统的一般算法,给出了减少运算量的途径并指出改进方向.研究表明:采用该算法将提高选中最佳样本的可能性,对提高整个通信系统性能具有重要的理论意义和工程应用前景.     

正则与简单系统算法的优化

改进王东明提出的正则系统算法(简称RegSer算法)及简单系统算法(简称SimSer算法)的效率。提出新的分解策略: 对于任意多项式系统或多项式组［P,Q］,首先计算一组良好三角系统,得到［P,Q］的一种零点分解。其次判断每一良好系统是否是正则系统,若不是则将其正则化,即计算一组正则系统,给出该良好系统的零点分解。最后将每一正则系统简单化,即计算一组简单系统,给出该正则系统的零点分解,得到给定多项式系统或多项式组的简单分解。实验结果表明这种分解策略可以提高RegSer和SimSer算法的效率。     

聚类分析中CLARA算法的分析与实现

讨论了CLARA算法的基本思想,给出了CLARA算法的步骤,并分析其计算复杂性.然后以MapInfo为平台,用MapBasic编程,将算法分为样本数据抽取、聚类划分、代价计算3部分,对CLARA算法的设计与实现进行了系统的分析.     

光盘用户数据标准编码的高速译码算法

提出了不完全定位多项式的概念以取你传统算法中用来指示接收字中全中错误的定位多项式，给出基于此概念的不完全迭代译码算法，改造了著名的ＷｅｌｃｈＢｅｒｌｅｋａｍｐ算法，使译Ｒｅｅｄ－Ｓｏｌｏｍｏｎ码的迭代次数与错型的重量相匹配，大幅度地提高了纠错速度。     

构建复杂Dixon矩阵递归算法的改进

针对多于5个变元的复杂多项式系统的Dixon矩阵的构建问题,基于递归算法提出了一种改进算法.采用动态规划的思想,自下而上地构建Dixon矩阵,避免了Dixon多项式的重复计算,并给出了使用该算法计算Dixon矩阵的具体实例.该算法与递归算法一样,可以在同样的计算平台上处理其他方法所不能解决的一些复杂多项式系统求解问题,但与递归算法相比,减少了须要计算的Dixon多项式的数量,提高了计算效率.     

2-D奇异系统特征多项式与剩余多项式的区域配置

研究2-D奇异系统特征值配置问题中的特征结构配置问题。通过静态反馈，将特征多项式与剩余多项式配置在给定区域。提供设计静态反馈和计算剩余多项式的充要条件，并给出2种将特征多项式与剩余多项式进行区域配置的算法。这些结果可以推广到多输入多输出的2-D奇异系统的特征结构配置在给定区域的问题中。文未对2种算法进行比较。     

平面二次多项式曲线的通用逐点生成算法

给出了一个生成平面二次多项式曲线的快速逐点生成算法,该算法能生成所有的常用二次多项式曲线,并且在逐点生成过程中,只用到加减法,故速度快,效率高,具有一定的应用价值.运用本算法给出了抛物线和圆的生成,并对算法的效率进行了比较,从结果看,本算法提高了二次多项式曲线的生成效率.     

一维固定闭区间上首一最佳逼近多项式的解析

本文通过构造迭代多项式序列,证明了在区间[-1,1]上的"首一"最佳逼近多项式,给出了最佳逼近多项式的解析式,并且将这一结论进一步推广到一般的一维闭区间[a,b]上,并给出了相应的证明。     

多元Tchebycheff逼近交换算法的收敛性

本文给出C~2(D)中严格凸函数二元一次最佳逼近的特征、求二元一次最佳逼近多项式的交换算法并证明该算法的收敛性。     

一类混杂系统的模型辨识

针对一类具有切换结构的混杂系统,提出一种基于仿射传播聚类的模型辨识方法。将模型辨识问题等价成对系统数据的分类和分类数据的回归问题。通过仿射传播聚类算法对样本数据进行聚类划分,并分别采用最小二乘支持向量机算法对子样本分别建立模型。仿真结果验证了该方法的有效性和实用性。     

矿井主要通风机性能曲线的最优多项式拟合

为确定主要通风机性能曲线多项式拟合函数的最优阶数,将回归系数的显著性作为最优阶数的判定依据。分析了基于最小二乘法的任意阶数主扇性能曲线拟合模型;指出了回归多项式的各项系数应与风压显著相关才是合理的,在合理基础之上阶数最大的即为最优;采用F检验法计算了回归多项式各系数的显著性。对于有m个样点的测定数据,通过m-1次拟合,可确定多项式的最优阶数。编制了相应的程序,实现了最佳阶数回归函数求解与曲线可视化,结合一包含13个测点的实例显示了这种方法的优越性。     

基于LabVIEW光纤模斑测量构件表面应变的方法

提出利用多模光纤模斑测量构件表面应变的方法,分析测量原理,设计测量装置,介绍利用LabV IEW软件实现测量数据的采集、多项式拟合和应变值的计算,经实验得出测量结果,并进行了分析.结果表明:利用文中提出的方法能够实现对构件表面应变的检测,测量系统构成简单,工作可靠,具有良好的应用前景.     

函数型线性回归模型的三角样条估计

函数型数据的回归分析研究主要集中在函数型线性回归模型,基于三角样条估计的方法对模型中未知参数进行了估计.通过仿真实验验证了三角样条估计的均方误差比传统的多项式样条估计的均方误差更小,且在计算上用时更少,由此得出三角样条估计在部分函数型线性回归模型中具有一定的优越性.     

右删失数据下回归函数的局部组合分位数回归估计

本文研究右删失数据情形下的组合分位数回归模型,采用局部多项式逼近来估计回归函数,得到回归函数在某一点的估计量的渐近正态性和区间估计,并通过蒙特卡洛模拟验证了所提方法的有限样本性质。     

地面沉降模拟计算的灰色模型

地面沉降的模拟计算属于灰色问题,灰色系统模型有多种,选择合适的沉降量与时间的关系模型对模拟计算而言是很重要的,将某市地面沉降数据分为大样本和小样本序列,分别使用GM(1,1)和灰色线性回归组合模型进行了建模、预测和精度分析.研究结果表明,利用小样本数据和灰色线性回归组合模型进行模拟计算精度更好.     

面向不平衡数据的逻辑回归偏标记学习算法

偏标记学习是近几年提出的新机器学习框架,已有的逻辑回归偏标记算法尚不能解决数据不平衡问题.建立了一种可以解决数据不平衡的逻辑回归模型偏标记学习算法.基本思想是在多元逻辑回归模型中定义新的似然函数以达到处理不平衡数据的目的.算法先根据训练集中各个类别样本所占比例定义了一个新的似然函数,之后通过逼近和求导等数学手段推导得到了能够求解的光滑的逻辑回归偏标记学习模型.在UCI数据集和真实数据集上的仿真实验表明,所提算法在数据存在不平衡问题时提高了样本的平均分类精度.     

基于移动GIS和GPS集成的绿化调查关键技术

以掌上电脑为移动设备,采用GPS（全球定位系统）、RTK（实时动态定位）技术,实现了移动GIS（地理信息系统）和GPS的集成.对移动GIS空间数据组织、GPS采集数据的GIS表达、GPS坐标转换等关键技术进行了研究,提出了一种适合于移动环境的GPS坐标转换模型,利用最小二乘法进行了坐标转换参数的求取与平差.构建了应用于绿化调查的移动GIS和GPS集成系统,利用该系统对上海某区进行了绿化信息调查试验.结果表明,所提出的GPS坐标转换模型和所实现的绿化调查系统,在移动环境下具有较好的高效性和实用性.     

分组陪集码的归一化重量分布

本文讨论了分组码组合编码调制中最常见码—陪集码的归一化重量分布多项式.导出了采用部分正交码时这一多项式的计算公式.例子表明在适当选取正交部分时,归一化重量分布多项式的计算可以大大简化.     

基于自适应最优模糊逻辑系统的移动通信话务预测

移动通信话务数据具有强非线性,传统的预测技术很难准确预测其变化规律．文中根据移动通信话务量的特点,对移动通信话务数据进行分块建模——采用最近邻模糊聚类算法对周期分量模块进行建模,采用线性回归方法对趋势分量模块进行建模,并据此设计了一种智能型的自适应最优模糊逻辑话务预测系统,进而对广东某地区的话务数据进行了预测．现场调试结果表明,该预测系统能有效预测移动通信的话务量．     

室内移动机器人路径规划研究

路径规划是自主移动机器人的研究重点。针对传统的A*算法搜索出的路径存在途径危险区域,未考虑机器人外形尺寸、路径不平滑等问题,提出了一种改进A*算法的路径规划方法。在新的栅格化环境地图中,通过改进的搜索策略进行路径搜索;并对路径点删减和优化,通过分段多项式曲线平滑路径。实验仿真结果表明,新方法生成的路径满足移动机器人的动力学和运动学特性,且更符合室内移动机器人的轨迹跟踪和运动控制,该方法简单有效。