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61.
高集体 《科学通报》1992,37(18):1726-1726
考虑回归模型 y_i-x_iβ+g(t_i)+σ_ie_(is)i-1,2…,n, (1) 其中σ_i~2-f(u_i)>0,(x_i,t_i,u_i)是固定非随机设计点列,β是未知待估参数,g(·)和  相似文献   
62.
63.
本文研制了一种测力—落刀装置,对积屑瘤和鳞剌的某些问题进行了试验研究。结果表明:在积屑瘤存在的区域内,由于刀具实际前角的增加,以及切屑与积屑瘤的接触长度小于自然接触长度,从而导致了切削力的降低。积屑瘤不是整体稳定不变的,也不是高频地整体脱落后再重新生长。而是基体比较稳定,头部产生高频的分裂、成长,其分裂的部分留在工件表面成为鳞剌,同时,引起了切削力的较大波动。切削力动态分量越大,相应的鳞剌高度越高。  相似文献   
64.
给出了Poisson方程的一种Mortar型广义差分法,试探函数空间取为一次有限元空间,检验函数空间取为与对偶单元相对应的分片常数空间,并给出了一个相应的误差分析结果.  相似文献   
65.
资产估价的预期理论研究   总被引:7,自引:1,他引:6  
本文结合资产估价的实践,运用理性预期理论研究了资产收益估价,建立了资产预期收益率估测公式CAPM及APT模型,运用随机过程理论建立了估测资产预期收益的时间序列模型,这将为资产收益价值评估奠定理论基础,本文还进行了一个案例研究。  相似文献   
66.
针对具有执行器故障且状态方程和输出方程同时受到外部扰动影响的离散系统,研究了降维观测器设计方法和基于多胞体理论的区间估计方法,并在此基础上提出了基于区间估计的执行器故障检测方法。首先,通过适当的状态等价变换,将原系统分解成2个降维子系统,使得一个子系统可以直接解耦干扰。然后,在无执行器故障发生的前提下,基于对干扰解耦的子系统,提出了一种降维观测器设计方法,实现了原系统状态的渐近收敛估计。其次,针对具有干扰的子系统,设计了Luenberger型观测器,并结合多胞体理论,提出了一种对可测输出的区间估计方法。之后,基于可测输出的区间估计,提出了一种残差的构造方法,以此提出了一种执行器故障检测新方法。最后,给出了仿真设计和分析,验证了方法的有效性。  相似文献   
67.
该文基于Ⅱ型区间删失数据,在OLLGG分布下提出多参数回归模型,通过线性回归刻画分布参数与协变量之间的关系,并通过极大似然方法给出了模型的参数估计,数值模拟验证了模型参数的估计有良好的性质,将提出的模型应用到血友病患者HIV感染的数据中,发现提出的模型对数据有灵活的拟合效果.  相似文献   
68.
针对脉冲涡流无损检测(pulsed eddy current testing, PECT)系统中获取单一检测信号存在的混叠问题,文章提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)和快速独立分量分析(fast independent component analysis, FastICA)的单通道盲源信号分离算法。该算法首先通过EMD对混合观测信号分解,然后利用奇异值分解(singular value decomposition, SVD)估计源信号数目,根据估计得到的源信号数目将观测信号和对应模态分量构成新的虚拟信号,最后利用FastICA算法分离得到源信号的估计。有限元仿真实验表明该算法能有效分离单通道混合检测信号,并且优于小波分解的单通道盲源分离算法。  相似文献   
69.
刘畅 《科学技术与工程》2024,24(7):2782-2789
为了提高ORB-SLAM2系统的位姿估计精度并解决仅能生成稀疏地图的问题,提出了一种融合ICP算法与曼哈顿世界假说的位姿估计策略并在ORB-SLAM2系统中加入稠密建图线程来实现稠密建图。首先通过ORB特征点法、LSD算法和AHC方法进行点、线、面特征的提取,其中点、线特征跟上一帧匹配,面特征在全局地图中匹配。然后采用基于surfel的稠密建图策略将图像划分为非平面与平面区域,非平面采用ICP算法计算位姿,平面则通过面与面的正交关系确定曼哈顿世界从而使用不同的位姿估计策略,其中曼哈顿世界场景通过位姿解耦实现基于曼哈顿帧观测的无漂移旋转估计,而曼哈顿世界场景下的平移以及非曼哈顿世界场景位姿采用追踪的点、线、面特征进行估计和优化;最后根据关键帧和相应位姿实现稠密建图。采用TUM数据集对所提建图方法进行验证,实验结果与ORB-SLAM2算法比较,最终均方根误差RMSE平均减少0.24cm,平均定位精度提高7.17%,验证了所提方法进行稠密建图的可行性和有效性。  相似文献   
70.
一般生长曲线模型中共同均值参数的线性估计的泛容许性   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文对于一般生长曲线模型中共同均值的线性估计的可容许性。  相似文献   
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