矩阵方程组[A1XB1,A2XB2]=[C,D]的最小二乘解

一类复合线性系统的数学模型归结为求解线性矩阵方程组[A1XB1，A2XB2]=[C，D]，但该方程组在一般情况下未必相容，因此研究其最小二乘解与研究其相容条件下的准确解同样具有重要意义，利用矩阵对的广义奇异值分解及Frobenius范数正交矩阵乘积不变性，给出了实矩阵方程组[A1XB1，A2XB2]=[C，D]的最小二乘解的求法及其解的表达式。     

组合预测模型的回归分析方法

给出求解组合预测权系数的回归分析方法，文章首先给出了基于最小二乘和最小一乘准则的线性回归组合预测模型，然后应用最小二乘原理得到权系数最小二乘估计值。由于最小一乘准则下，目标函数不可微，传统的优化规则方法无法求解，故文中提出用基于最小二乘的逐步变权方法进行求解。同时，还给出了百分误差绝对值最小为目标的组合预测模型及权系数求解方法。通过实例分析，表明组合预测模型的预测精度很高，回归效果很显著。     

线性方程组几种解结构

本文对线性方程组的一般解,最小二乘解、极小范数解和极小范数最小二乘解分别进行了讨论,并得出它们的表出形式。     

80位并行3—DCT硬件核解决方案

提出一种使用三维离散余弦变换（3D－DCT）对运动图像进行压缩解压的新算法。在此算法的基础上构造了一个80位3D－DCT硬件核，通过并行连乘连加运算加快计算速度、三维转置存储体消除矩阵转置耗时、中间寄存器消除中间计算结果的存取时间等综合手段，达到高速处理目的。FPGA实现的时序模拟表明，采用这种算法可以对现有制式的电视图像进行实时压解处理。     

RTK快速求解整周模糊度算法及应用

分析了GPS-RTK测量速度的关键即解算整周模糊度，通过对RTK整周模糊度算法原理的分析，提出了快速RTK求解整周模糊度算法．该算法首先确定未知点的初始坐标，进而得到初始模糊度；然后以初始值为中心建立一个搜索空间，应用最小二乘原理搜索出准确的模糊度值．     

80位并行3D-DCT硬件核解决方案

提出一种使用三维离散余弦变换 ( 3D DCT)对运动图像进行压缩解压的新算法 .在此算法的基础上构造了一个 80位 3D DCT硬件核 ,通过并行连乘连加运算加快计算速度、三维转置存储体消除矩阵转置耗时、中间寄存器消除中间计算结果的存取时间等综合手段 ,达到高速处理目的 .FPGA实现的时序模拟表明 ,采用这种算法可以对现有制式的电视图像进行实时压解处理 .     

有限信念集上修正的一种方法

讨论了信念集是有限子句集时的信念修正方法，首先给出了一阶逻辑上求所有极小不协调子集的一个过程，证明了该过程的正确性，讨论了由所有极小不协调的子集来实现信念修正的方法，介绍了我们开发的信念修正的原型系统，最后和相关工作进行了比较。     

关于平面点集的凸分解

给定处于一般位置的平面点集S，可将S划分为若干空凸子集使得这些子集的并形成一简单多边形P，并且S的每一个点均位于P的边界上．称P中这样的空凸k-子集为-k-胞腔．令f(S)为S的划分中所含胞腔的最小数，F(n)=max{f(S)：S包含于E^2,|S|=n,无三点共线}．利用构造法将F(n)的下界改进为[n 1/4].     

AR模式误差修正方程参数抗差估计

把抗差理论引入自回归(Auto-Regressive，简称AR)模型的参数估计中，利用抗差系统具有的抗差能力，可以阻止非正常因素进入系统，保证洪水预报精度。为此，首先介绍几种常用估计方案(Huber估计、IGG估计)的抗差特征函数，然后与传统的最小二乘法进行比较，最后给出算例。算例表明：对于正常观测值，采用Huber法、IGG法及LSM法均能取得比较满意的结果；如观测值中存在粗差(非正常值)，则用LSM法估计的结果就很不合理，而用Huber法及IGG法能取得较好结果。     

热水锅炉供暖系统的模型辨识

热水锅炉供暖时只根据锅炉出水温度来决定供暖温度的方法缺少科学的理论依据 .根据热力学定律构建了锅炉供暖系统的基本数学模型 ,并在几个锅炉系统的管网中加入了测点 ,采集到大量室外温度、室内温度、出口温度等数据 ,用最小二乘法辨识出供暖模型中的未知参数 ,绘制出室内温度在1 8℃时的供水温度的函数曲线 ,并以此为基础指导司炉人员根据室外温度合理地控制锅炉的出水温度