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101.
针对基于线性表示理论的子空间分割方法没有考虑高维小样本数据的非线性性质,借鉴核理论,提出核最小二乘回归子空间分割方法,使子空间分割方法适合高维小样本数据的非线性性质.经6个基因表达数据集和4个图像数据集上的实验,表明该方法是有效的. 相似文献
102.
设整数k0,n≥2,简单正交多阵SOMA(k,n)是一个n×n的方阵A,它的每一个单元格包含kn-元集S的一个k-元子集且满足:1)S的每个元素在A的每一行和每一列恰好出现一次;2)S的每个2-元子集至多出现在A的一个单元格中.总结了SOMA(k,n)存在的最新结果,并且阐述了它和相互正交拉丁方之间的关系,同时通过直接构造的方法证明了n≥5,SOMA(4,n)的存在性,并且提出了进一步研究的问题. 相似文献
103.
推导了倾斜仪与盾构的严密标定模型;将倾斜仪采集的双轴角度数据视为平面点云,推导了倾斜仪角度数据的稳健估计方法;在前述模型方法的基础上,利用最小二乘配置方法建立了倾斜仪与棱镜数据融合的严密联合解算模型.最后,通过试验对上述模型方法进行了分析验证.结果证明,提出的盾构姿态解算模型正确可行. 相似文献
104.
基于移动最小二乘法的轨迹拟合切线方位角计算 总被引:1,自引:0,他引:1
基于移动最小二乘法,提出了轨迹切线方位角算法.利用实测数据验证了算法的可行性,并对算法关键参数(紧支系数与权函数)的设置进行了讨论.结果表明:该方法简单易行,适用于形状弯曲较小的轨迹;移动最小二乘法中的紧支系数应满足计算的需求,但不宜过大;权函数能提高拟合精度,但对轨迹切线方位角的精度几乎没有影响. 相似文献
105.
针对货车整车质量辨识问题,分别对基于车辆纵向动力学和基于运动学的两种整车质量辨别方法进行仿真和实车试验研究。阐述了两种整车质量辨识方法的原理,在TruckSim软件平台上建立车辆模型并在多种工况下基于这两种方法进行仿真分析。根据仿真结果进行实车试验,提出了一种车速冗余计算和加速度计算的方法,利用带时变遗忘因子的递推最小二乘法(RLS)对实车质量进行估计。研究结果表明,所提出的车速冗余计算方法和加速度计算方法准确有效,同时减少换挡次数能够显著提高辨识算法的收敛速度。相比于运动学整车质量辨识算法,基于车辆纵向动力学整车质量辨识算法能够有效地估计货车整车质量,鲁棒性好,估计准确,收敛速度快,具有很好的工程应用价值。 相似文献
106.
针对行人再识别过程中存在获取的训练样本较少,真实样本分布不一定线性可分和算法识别率低的问题,提出基于卡方核的正则化线性判别分析行人再识别算法(KRLDA,kemel regularized linear discriminant analysis)。该算法首先利用核函数将样本从线性不可分的原始空间映射到线性可分的高维特征空间,然后在高维空间中构造描述数据之间邻近关系的散度矩阵,再利用正则化线性判别分析获得高维到低维空间的投影矩阵,使得数据在低维空间能够保持高维空间的可分性,从而提升行人再识别算法的识别率。在VIPeR、iLIDS、CAVIAR和3DPeS数据集上,实验结果表明所提出的算法具有较高识别率。 相似文献
107.
分析了古巴比伦人求算术平方根的算法,证明了其正确性。然后将其算法推广到求n次算术根,并证明了其正确性。 相似文献
108.
设U是一个 2-无挠的三角代数,D ={dn}n∈N是U上一个Lie积为平方零元的非线性Jordan高阶可导映射。证明了三角代数U上的每一个Lie积为平方零元的非线性Jordan高阶可导映射都是高阶导子。作为结论的应用,得到套代数或 2-无挠的上三角分块矩阵代数上的每一个Lie积为平方零元的非线性Jordan高阶可导映射都是高阶导子。 相似文献
109.
为了提高风电功率预测精度,提出一种参数自调整风电功率预测模型.通过加权递推最小二乘(SWWRLS)方法建立预测模型,侧重当前数据对预测结果的影响,排除了历史数据对预测结果的干扰.模型通过加权递推的方法节省了存储空间,并且提高了模型对外界环境数据变化的自适应性.最后,分别采用支持向量机(SVM)方法、卡尔曼滤波(KF)方法和本文SWWRLS方法,以辽宁省某风电场的真实历史数据进行风电功率预测对比实验,实验结果表明,本文方法建立的模型具有较高的预测精度. 相似文献
110.
通过数值仿真与冲压实验研究了差厚板方盒形件的起皱缺陷,分析了差厚板方盒形件起皱缺陷的发生机理,讨论了压边力对差厚板起皱缺陷的影响.研究表明:差厚板方盒形件最容易发生起皱的部位是薄板侧的法兰直边区以及过渡区法兰部位,当厚板侧压边力过小时,厚侧法兰直边部分也有可能产生褶皱;在保证零件不产生破裂和较大的厚度过渡区位移的前提下,采用较大的压边力对于提高差厚板的抗皱性是非常有利的;而恒定的压边力类型对于抑制差厚板起皱是最为理想的. 相似文献