自校正信息融合Kalman预报器

对含未知噪声统计的多传感器系统,用现代时间序列分析方法,基于滑动平均（MA）新息模型的在线辨识和求解相关函数矩阵方程组,可在线估计噪声统计,进而在按矩阵加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了自校正信息融合Kalman预报器。证明了它的收敛性,即它具有渐近最优性,且自校正融合Kalman预报器比每个局部自校正Kalman预报器精度高。一个目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。     

广义系统多传感器分布式融合降阶Kalman滤波器

对于带多传感器的广义线性离散随机系统,应用奇异值分解,将其变换为等价的两个降阶多传感器子系统,提出了基于变换后的状态融合器构造原始状态融合器的新的融合方法。应用Kalman滤波方法,在线性最小方差按矩阵加权、按对角阵加权和按标量加权融合准则下,分别提出了三种最优加权融合降阶广义Kalman滤波器。可统一处理融合滤波、平滑和预报问题。可减少计算负担和改善局部滤波精度。证明了三种融合器和局部估值器之间的精度关系。为了计算最优加权。提出了局部滤波误差协方差阵的计算公式。一个Monte Carlo仿真例子说明了其有效性。     

辨识动态系统噪声方差Q和R的新方法

对于带未知噪声方差的线性离散定常随机系统,引入左素分解可得到一个新的观测过程,它用两个滑动平均（MA）过程之和表示。用解相关函数矩阵方程组得到了噪声方差Q和R的估值器,进而基于新的观测过程的采样相关函数及其遍历性可得到噪声方差Q和R的强一致估计。算法简单,便于实时应用。一个目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。     

智慧社区服务平台便民服务数据普查系统及应用

智慧社区服务平台便民服务数据普查系统,采用Trimble MX7车载移动测量系统和自主研发的SMUC城市部件普查系统等先进的技术手段,采集社区名称、类型、定位精准,基本信息确保智慧社区服务平台基础数据准确严谨,平台中能够支持商家和市民实时语音、图片、文字互动,社区便民服务机构能够融入社区服务,为社区居民提供便利.     

浅谈省级科技信息研究所的科技信息管理工作

讨论了科技信息管理工作的规范化和标准化问题,阐述了科技信息管理工作的要点,探讨了信息无偿服务和有偿服务的关系。     

3-羟基根皮苷对小鼠血糖及糖异生关键酶G-6-Pase的影响

探究湖北海棠(Malus hupehensis(Pamp.)Rehd.)叶中主要成分3-羟基根皮苷对小鼠血糖及糖异生关键酶葡萄糖-6-磷酸酶(glucose-6-phosphatase,G-6-Pase)的影响,为稳定血糖提供可行方案.采用葡萄糖氧化酶法测定胰岛素抵抗模型HepG2细胞的葡萄糖摄取;注射链脲佐菌素建立二...     

室内人体移动过程对热舒适的影响研究

使用计算流体力学(CFD)技术,结合动网格技术和刚体运动学理论,对室内人体移动进行了动态模拟,得到了人体移动过程中不同时刻室内流场分布.分析了移动过程中的平均温度、平均速度、温度和速度不均匀性指标,并预测了有效吹风温度(TEDT)、空气分布特性指标(ADPI)和吹风感的不满意率指标(PD),比较了不同人体移动速度对以上指标的影响.模拟结果表明,人体移动对室内气流分布和热舒适有短期影响,能提高室内风速的扰动,造成吹风感.     

基于连通图动态分裂的聚类算法

当前大部分的聚类算法都难以处理任意形状和大小、存在孤立点和噪音以及密度多变的簇,为此,文中提出了一种基于连通图动态分裂的聚类算法.首先构造数据集的l-连通图,然后采用动态分裂策略对l-连通图进行分割,把数据集分成多个互不相连的连通图子集,每个连通图子集为一类.实验结果表明,所提出的算法能够有效地解决任意形状和大小、存在孤立点和噪音以及密度多变的簇的聚类问题,具有广泛的适用性.     

数乘变换下GM(0,N)模型中的参数特征

在灰色系统理论中 ,生成是一个重要的概念和方法 ,而数乘变换则是灰色建模的基础。讨论了原始数据的数乘变换对GM( 0 ,N )模型的影响问题 ,指出了系统的预测值只与系统主行为原始数据的数乘变换方式有关 ,而与系统行为因子的数乘变换无关。该结果对评价系统的参数变化有重要意义。     

一类非线性系统仿真模型的建立及线性化

以惯性导航平台漂移误差模型为例,研究了一类非线性系统仿真模型的建立及其线性化的过程。我们把引起平台漂移的各种误差因素综合考虑在内,建立了描述平台漂移的比较完整的动态模型。该模型既便于随着所选择误差参数的增减进而行扩充或简化,也便于根据平台型号的不同做相应的修正,从而保证较好的可移植性。