两传感器按对角阵加权信息融合稳态Kalman滤波器

应用现代时间序列分析方法,在按对角阵加权线性最小方差最优信息融合准则下,基于Riccati方程,提出两传感器信息融合稳态最优Kalman滤波器.与按矩阵加权最优融合.Kalman滤波器相比,可减少计算负担,与单传感器情形相比,提高了滤波精度.一个仿真例子说明其有效性.     

面向网格简化的STL拓扑信息快速重建算法

以STL模型为研究对象，针对网格简化要求的显式、完整拓扑关系，提出了一种快速构建拓扑信息的新算法．在优化选取拓扑信息构建顺序的基础上，一方面针对各种几何元素的特点选取有效的数据结构，在数据组织层次上保证顶点归并的效率和几何元素的检索效率；另一方面，充分利用顶点与其邻接点和邻接面的关系，将边归并的比较范围控制在顶点的邻域，并在全局遍历时选择数据规模最小的顶点．算法具备优良的时间效率性，提高了网格简化预处理的效率．     

高速线阵CCD的驱动分析与设计

在CCD探测中,高速CCD驱动电路的设计是CL-7)相机成功捕获目标的关键技术之一.不同CCD的驱动时序也不同,通常是为周期性且关系比较复杂的脉冲信号,应匹配以合适的驱动器才能使性能达到最优化.因此,必须根据不同CCD的工作时序来设计不同的驱动电路.文章通过对几个常用的CCD进行驱动时序分析,总结归纳了一些常规CCD驱动电路的实现方法.     

曲面投影轮廓线在奇点光滑时的曲线特征

对凹回转面可见轮廓线的投影在奇点附近仍光滑的情况下,分析了可见轮廓线本身与奇点对应点处的曲线特征以及可见轮廓线在其对称平面的投影图上与奇点对应的点的特征. 对凹回转面可见轮廓线在奇点附近形状作了进一步的分析与研究.     

剑杆织机打纬引纬系统结构尺寸误差对打纬和引纬运动的影响

本文用矩阵法分析了剑杆织机系统结构尺寸误差对打纬和剑头引纬运动的影响,建立了打纬和剑头运动两者的误差与系统各结构参数误差之间关系的矩阵方程。以1511普及型剑杆织机为实例进行了分析计算,得到了较满意的结果。本文所述及的方法具有一般性。     

高速网络分布式抽样中的统计随机性分析

针对当前分布式抽样方法不能较好地解决抽取样本的随机性和估计无偏性的问题,采取对被抽样的数据包头中没有实际意义的Flag预留位做标记的方法,以保证各测量点抽取样本的一致性;在入口点处采取泊松抽样保证样本的随机性和估计无偏性.理论推导和实验验证均表明:所提方法实现简单、准确性高,抽取样本能较为准确地估计出流量总体特征,并且部署灵活,适合于工程应用.     

工时定额动态参数建模及可视化研究

工时定额数据获取的快速基于动态参数的工时定额计算方法.对影响工时定额计算结果 的诸多参数进行分析,根据参数的性和准确性影响着制造成本和作业计划.传统计算方法效率低、准确性差,为解决这一问题提出了信息表达方式进行分类,建立动态参数计算模型.利用VRML技术构造可视化加工特征模型,将动态参数映射到加工特征模型上,实现工时定额计算参数的图形化拾取.该技术已应用于企业生产过程中,取得良好的效果.     

An Adaptive Identification and Control Scheme Using Radial Basis Function Networks

1.INTaODUCTIONThemultilayerfeedforwardneuralnetworks(MFNN)hasbeenwidelyappliedinmanyfieldssuchaspatternrecognition,nonlinearoptimization,systemidentificationandcontrol.Thesimpleback-propagation(BP)learningalgorithmisusuallyadoptedtoupdateitsweights.TheBPalgorithm,however,suffersdrawbacksofslowconvergenceandunpredictablesolutionsduringlearning.Althoughmailyapproachessuchasvariablestepsize,conjugategradient,pseudo-Newtonmethods[4]andothermethods[3,10],havebeendevelopedtoovercometheproble…     

XP开发方法透视

文章介绍了XP这一轻量级的开发方法的思想、活动、核心价值和方法,并对XP与重量级开发的方法论作了比较,最后讨论了XP方法带来的优点和缺陷。     

Model Averaging Multistep Prediction in an Infinite Order Autoregressive Process

The key issue in the frequentist model averaging is the choice of weights. In this paper, the authors advocate an asymptotic framework of mean-squared prediction error(MSPE) and develop a model averaging criterion for multistep prediction in an infinite order autoregressive(AR(∞)) process.Under the assumption that the order of the candidate model is bounded, this criterion is proved to be asymptotically optimal, in the sense of achieving the lowest out of sample MSPE for the samerealization pred...