加权数据融合算法及其应用举例

建立了一种基于格罗贝斯(Grubbs)准则和聚类分析的加权数据融合算法，即先用格罗贝斯准则剔除所测数据中的疏失误差数据，再用聚类分析的方法对剔除疏失误差数据后的测量数据进行聚类，并由此确定各类别的权数(加权因子)，最后利用所得权数进行加权融合得出被测对象的融合估计值。实验证明，该算法简单有效，且适合计算机编程。     

回转起重机载荷摆动建模误差及不确定性定量分析

时变的非线性动力学特性和操作环境的不确定性是阻碍起重机自动化的主要因素.本文对回转起重机载荷摆动模型线性化过程中存在的误差进行了定量分析,定量描述了动力学参数对载荷摆动的最大幅值和频率的影响规律,揭示了不确定操作环境的作用规律,从而更精确描述起重机在同时做变幅、回转和起升运动工况下的系统动力学特性,为实现起重机操作自动化提供了理论依据.     

复合求积公式与Romberg算法

首先导出复合梯形公式，复合Simpson公式和复合Cotes公式，然后指出它们的关系式，由此再导出Romberg算法，另外用Taylor公式导出复合Simpson公式，最后给出误差估计式和数值例子。     

φ-半压缩算子不动点和φ-强增生算子方程解的带随机混合型误差的迭代逼近

引入带随机混合型误差的Ishikawa和Mann迭代程序列，在实Banach空间中研究了φ-半压缩算子具有不动点和φ-强增生算子方程解的带随机混合型误差的Ishikawa和Mann迭代程序的逼近问题，使用新的分析技巧，建立了几个强收敛定理，从而统一和发展了Chidume^[1]，Zhouc^[2]，Osilikee^[1]和笔者[4]的最新结果。     

线性开关系统基于梯度的渐近稳定切换算法

给出实现线性开关系统渐近稳定的切换策略·该策略的提出基于以下思想:首先将线性开关系统通过切换渐近稳定到原点问题看成系统误差最小化问题,然后基于梯度优化方法选择要运行的子系统,构成切换序列·另外,提出线性开关系统渐近稳定的充要条件·该方法适合于高阶线性开关系统,且子系统可以是不稳定的·仿真实验证实该方法简捷、有效·     

一种基于最小熵准则的SAR图像自聚焦算法

研究了一种新颖的SAR图像自聚焦算法。该方法从复图像域出发 ,利用最小熵准则盲解卷积原理 ,通过多维搜索完成相位误差校正。同相位梯度自聚焦算法相比 ,最小熵算法无需在图像域分离出强点目标 ,因而特别适用于无任何明显特征的图像。仿真及实测数据处理结果证明了该方法的有效性     

一类非线性算子的具有混合误差项的迭代序列

在Banach空间中 ,研究了带有混合误差项的Mann迭代序列的收敛性问题 ,去掉了通常文献中关于空间X的一致光滑或q-一致光滑的严格要求 ,改进和推广了近期文献 [2～ 6]中的一系列相关结果     

对流-扩散方程算子分裂方法的局部误差估计

考虑对流占优的对流扩散方程的算子分裂方法,给出了此方法的与小粘性参数无关的局部误差估计.     

采样间隔非均匀一阶渐近增长模型及贝叶斯预测

利用贝叶斯预测方法给出采样间隔非均匀情况下的一阶渐近增长模型，当观测误差方差已知时，给出了它的先验分布、预测分布和后验分布的修正递推算法。     

渐近非扩张映象具误差的迭代收敛问题

研究了Banach空间中渐近非扩张型映象不动点的迭代逼近问题，所得结果改进了相关文献的最新成果．