双曲型积分微分方程的最小二乘混合有限元方法

给出了双曲型积分微分方程的最小二乘混合有限元方法,利用该方法将方程降阶,并对方程进行离散,构造了最小二乘混合有限元格式.最小二乘混合元方法可以避免标准混合元格式中的LBB限制条件,从而可以更灵活地选择有限元空间.误差估计表明在H×H1范数意义下这种方法具有最优收敛阶.     

对流占优Sobolev方程的最小二乘特征混合有限元方法

将最小二乘混合有限元法与特征有限元法有效地结合起来处理对流占优Sobolev方程。通过适当选取最小二乘能量泛函, 数值方法可以分裂成2个独立的子格式, 并且数值方法可以同时逼近解及其梯度, 选取较大的时间步长。 收敛性分析表明数值方法关于变量u在L2和H1范数意义下均达到最优收敛阶; 关于变量σ在H(div;Ω)范数意义下达到最优收敛阶。     

Helmholtz方程的一类最小二乘混合有限元解法

通过将Helmholtz方程变化为一阶线性系统,并考虑此线性系统余量与真解的关系,给出了对方程的一类最小二乘混合有限元方法。最小二乘混合元方法可以避免标准混合元格式中的限制条件,从而可以在更广泛的范围内选择有限元空空间。文章提出了解决问题的有限元格式,证明了离散解的存在性唯一性,并给出了误差的H（div）,H^1模估计。     

多变量ARX-like系统的递阶最小二乘估计

利用Kronecker积,推导出多变量ARX-like随机系统的辨识模型,使用递阶辨识原理研制了一个递阶最小二乘参数估计算法.提出的递阶最小二乘算法比现存递推最小二乘算法计算量小.给出了为仿真例子.     

时空分数阶扩散方程的最小二乘混合型有限元方法

本文考虑时空分数阶扩散问题的数值模拟.通过引入通量u=-Dp作为中间变量,将分数阶扩散方程化为一阶微分方程组,构造了相应的最小二乘泛函与变分问题,证明了最小二乘问题与变分问题的等价性.据此,对时空分数阶扩散方程建立了最小二乘混合型有限元离散格式,利用双线性形式满足■不等式,证明了离散格式解的存在唯一性与收敛性估计,并进行了数值实验.     

分数阶系统的迭代最小二乘辨识算法

针对等比例阶次的分数阶系统的特点,提出了一种分数阶系统频域辨识的迭代最小二乘算法,并将运算数据的实部和虚部分离计算引入辨识过程,简化了计算的复杂度。此算法是整数阶系统辨识频域最小二乘算法的推广。通过无噪声和有噪声两种情况下的仿真实验,证明了该算法的有效性。     

ADCINAR(1)模型的加权条件最小二乘估计

用加权条件最小二乘方法, 对基于相依计数序列的一阶整值自回归模型(ADCINAR(1))进行参数估计, 给出参数估计的表达式及其渐近分布, 并推导模型的高阶矩、 高阶累积量、 谱密度和双谱密度. 数值模拟结果表明, 将加权条件最小二乘估计、 条件最小二乘估计和Yule Walker估计进行比较, 验证了加权条件最小二乘方法的有效性.     

CARMA模型离线最小二乘迭代辨识方法

基于迭代最小二乘原理,提出了辨识CARMA模型和输出误差模型参数的最小迭代算法。两个最小二乘迭代算法分别比递推增广最小二乘算法和辅助模型递推算法具有更高的参数精度和具有很快的收敛速度。最小二乘迭代辨识的基本思想是:采用交互估计理论和递阶辨识原理,在每步迭代计算中,参数估计依赖于噪声估计,反过来噪声估计通过前一次迭代的参数估计计算,二者执行了一个递阶计算过程。最后用仿真例子验证了提出的算法。     

二维土壤溶质输运方程的最小二乘混合有限元方法

为了避免标准混合有限元格式中的Ladyzhenskaya-babuska-brezzi(LBB)限制条件,给出一种二维土壤溶质输运方程的最小二乘混合有限元方法.利用该方法将方程降阶后对方程进行离散,构造了最小二乘混合有限元格式.通过分析逼近格式的收敛性,给出相应的误差估计,结果表明,这种数值方法具有最优的收敛阶.     

基于Seislet分数阶阈值算法约束的平面波最小二乘逆时偏移

基于平面波编码的平面波最小二乘逆时偏移存在两个问题,即炮数据混叠引入串扰噪音以及平面波道集数目过多又会降低计算效率。针对上述问题,将适用于地震数据的Seislet变换和应用Riemann-Liouville分数阶积分理论的分数阶阈值函数相结合,并将其引入到平面波编码的最小二乘逆时偏移中,实现基于Seislet分数阶阈值算法约束的平面波最小二乘逆时偏移。在实现该方法的基础上,对简单层状模型和复杂模型进行成像测试。结果表明,地震数据在Seislet域中具有较好的稀疏性,且基于Seislet分数阶阈值算法约束的平面波最小二乘逆时偏移能够有效地压制炮数据混叠引起的串扰噪音,同时能够用较少的平面波道集得到与普通方法相同的成像效果,提高了计算效率。     

基于递阶偏最小二乘回归的数据分析

针对最小二乘法难以克服因子多重共线性对回归模型精度影响的不足和大坝观测数据分析中因变量较多的特征,引进递阶偏最小二乘法,对大坝安全监测变量及其影响因子进行递阶偏最小二乘回归分析,将建模预测分析方法通过递阶分层处理,可同时实现回归建模和数据结构简化,所建立的大坝安全监控模型精度可通过交叉有效性检验来控制.工程应用实例和模型对比分析研究表明,递阶偏最小二乘回归模型能有效克服由于各类因子变量问的多重共线性和因子变量数目较多而对模型拟合精度及其预测能力的影响,相对于传统回归模型有更好的解释能力,因而具有一定的实用价值.     

基于PSO优化LSSVR的三维WSN节点定位方法简

提出了一种基于粒子群优化最小二乘支持向量回归机的三维无线传感器网络节点定位方法。该方法首先运用最小二乘支持向量回归机构建三维节点定位模型,再利用粒子群优化算法对最小二乘支持向量回归机核函数参数和规则化参数寻优。然后,根据若干虚拟节点定位的预测位置与实际位置的均方差构造粒子群算法适应度函数,通过有限次建模参数迭代寻优获得最小二乘支持向量回归机全局最优参数。最后,返回回归模型中进行定位计算,实现节点定位。仿真结果表明,所提出的方法与最小二乘和最小二乘支持向量回归机定位方法相比,可以提高节点定位精度。     

基于PSO优化LSSVR的三维WSN节点定位方法

提出了一种基于粒子群优化最小二乘支持向量回归机的三维无线传感器网络节点定位方法。该方法首先运用最小二乘支持向量回归机构建三维节点定位模型,再利用粒子群优化算法对最小二乘支持向量回归机核函数参数和规则化参数寻优。然后,根据若干虚拟节点定位的预测位置与实际位置的均方差构造粒子群算法适应度函数,通过有限次建模参数迭代寻优获得最小二乘支持向量回归机全局最优参数。最后,返回回归模型中进行定位计算,实现节点定位。仿真结果表明,所提出的方法与最小二乘和最小二乘支持向量回归机定位方法相比,可以提高节点定位精度。     

圆柱度表面形貌重构基准的提纯

除零件截面的尺寸变化及截面的圆度形状误差外，截面间的相互位置内样是影响零件圈柱度形状误差大小的重要因素，因此可以把截面最小二乘圆心的位置作为圆柱度形状误差重构的基准点，由于随机误差的干扰以及截面最小二乘圆心的回转误差运动不具严格的周期性，导致了共面最小二乘圆心并不在某一确定位置上财期性复现。考虑到截面最小二乘圆心的误差运动仅和回转误差运动中的一阶谐波分量有关，提出了一种新的“二乘心提纯法”以获得重构基准，即利用回转误差运动中通常被忽略的一阶谐波分量进行零件圆柱度形状误差的重构。通过实测验证了该方法的有效性。     

Bézier曲线的降阶逼近

为了减少曲线表示的存储量 ,提高曲线计算的效率和稳定性 ,研究了 Bézier曲线的降阶逼近。对离散化降阶逼近、L2 降阶逼近、L∞ 降阶逼近、最小二乘降阶逼近等几种典型方法作了分析 ,并进行了算法效率比较。结论表明 L∞ 降阶逼近的精度最高 ,而 L2 降阶逼近和最小二乘逼近的效率较高。基于对几种典型方法的分析 ,给出了适合于各种降阶方案的统一的算法 ,并给出一种基于 Bézier曲线控制顶点扰动的一次降多阶的方法     

格构式塔架动力风荷载解析模型

基于高频底座天平测力风洞试验, 得到了三种典型的格构式塔架的顺风向、横风向与扭转向一阶振型广义荷载谱与均方根广义力系数.在此基础上,利用最小二乘法拟合,建立了格构式塔架的一阶振型广义风荷载谱解析模型.该模型与风洞试验结果吻合较好,可在此基础上建立格构式塔架二维或三维动力响应的频域计算方法.     

局部区域三维坐标变换的两步解法

在局部区域三维坐标变换中,布尔萨模型的旋转参数和平移参数存在相关性,容易出现解算模型病态问题.为此提出将旋转参数和平移参数分开解算的两步解法,在去掉平移参数后采用最小二乘法估计旋转参数,再用加权整体最小二乘法估计尺度参数和平移参数.该方法既可避免解算复杂的病态整体最小二乘问题,也顾及了原系统坐标误差影响.模拟实验表明:与最小二乘法和整体最小二乘法比较,两步法提高了尺度参数和平移参数的估计精度,特别是尺度参数,外围坐标变换精度明显提高.     

一种基于突变信号分析和最小二乘法的指纹图像分割算法

针对指纹图像分割的问题,笔者提出了一种基于小波变换突变信号分析原理对指纹边缘进行检测。并结合最小二乘法拟合方法的指纹检测和分割算法。该算法首先将原指纹图像利用平滑函数进行平滑处理,然后使用高斯函数的一阶导数卷积计算水平和垂直方向的突变点,最后使用最小二乘法从不同方向拟合突变点。实验结果表明,该方法能够准确地将指纹图像从背景图像中分割出来。     

三维瞬态热传导问题的无网格对称粒子法

为了准确分析瞬态热传导问题,构造了一种三维无网格对称粒子法。首先,基于泰勒级数展开和加权最小二乘方法导出了一阶导数的对称粒子近似。然后,利用得到的粒子近似离散一阶导数,建立了求解三维瞬态热传导问题的无网格对称粒子法。应用该方法计算了各向同性介质中的瞬态热传导问题,得到了典型时刻的温度分布,计算结果与解析解吻合良好,验证了该方法的正确性。进一步将该方法应用于各向异性介质热传导和非线性热传导问题,计算结果与有限元法的计算结果非常接近,说明该方法对于复杂热传导问题的求解也是可行的。     

L1约束的三维人脸稀疏重建

为了提高三维稀疏重建的精细度和鲁棒性,该文在改进模型参数先验分布描述的基础上,推导出一种最大后验概率参数估计方法即L1约束最小二乘重建方法。在BFM三维人脸库上测试重建算法的误差,L1约束最小二乘重建方法的重建结果精度优于无约束和L2约束最小二乘重建结果,也优于文献中的动态成分选择算法的结果,并且重建性能更鲁棒。实验结果表明:该方法与传统的无约束最小二乘或L2约束最小二乘等方法相比,能更可靠地克服实际中三维稀疏形变模型的表示基存在严重的多重共线性的问题,具有较好的重建性能。