五轴联动刀具路径NURBS插补技术

针对复杂曲面五轴加工直线圆弧插补的不足,对五轴加工NURBS插补算法进行相关研究,同时对NURBS插补过程中插补点的曲率分析计算,推导出插补误差与进给速度的关系,实现用进给速度对插补误差自适应地调整。最后,针对双转台五轴数控机床,基于IMSPOST开发了具有NURBS插补的专用后置处理器,实现了NC 程序的输出。实验结果表明：该技术方法提高了刀具运动平稳性和加工精度,优化了加工精度与加工效率,为五轴NURBS插补加工提供了理论指导。     

一种改进的TDOA无线定位算法研究

本文提出一种有效传输速度的概念,针对TDOA中的部分不足进行弥补和改进,对样本数据进行非视距场景进行分析,最终,对移动终端定位结果进行误差分析,并与原TDOA结果进行比对。本文有效速度在单位固定的情况下,考虑到终端在地面的高度几乎不超过50米,因此,本算法对有效速度进行限定高度误差修正的方式获取,并选取小数点后两位结果。本文提出的改进TDOA无线定位算法可得到较为精确的定位结果,样本五组数据,每组1100个终端数据,最终误差均值可在0.5米以内。如果对高度限定更加严格,或者对有效速度更多有效位数的保留,将得到更为精确的定位结果。     

基于多对非对称直方图修改的可逆信息隐藏

传统基于非对称直方图修改的图像可逆信息隐藏算法存在大量像素无效修改的问题.针对此问题,提出了一种基于多对非对称预测误差直方图修改的可逆信息隐藏方案.该方案结合了非对称直方图修改算法的优势和多直方图修改算法的特点,选择图像的平滑区域进行非对称直方图修改以嵌入信息.在达到发挥非对称直方图补偿还原效应的同时,能进一步减少像素...     

基于D-S证据信息融合方法的全地形车行驶工况辨识

磁流变阻尼器的全地形车智能悬架可以使车辆面对不同行驶工况下提供更好的减振效果,为了解决在传感器存在噪声或异常等情况下车辆行驶工况辨识困难的问题,文中提出了一种基于D-S(Dempster-Shafer)证据理论的多传感器信息特征值的融合技术提高行驶工况辨识的准确性。通过改进的距离评估方法对全地形车行驶工况的传感器敏感特征值进行了提取和筛选,采用区间估计将传感器的噪声和异常值当做不确定性信息。利用D-S合成对特征层的辨识结果进行决策层融合,基于可行区间的决策规则完成对车辆行驶工况的辨识。最后使用Carsim整车仿真试验平台,验证了基于D-S证据理论的决策层融合方法的有效性。     

基于模型的工业机器人误差参数标定技术研究进展

 为提高机器人末端控制精度,围绕基于模型的工业机器人误差参数标定技术,总结了其应用在高精度机械加工制造领域时存在的误差参数不完整、标定成本高和标定精度不满足工业需求等关键问题;综述了误差参数标定模型建模方法、机器人末端位姿测量技术、误差参数辨识技术和误差补偿技术4个方面的进展,分析了处理复杂标定任务时基于模型的误差参数模型标定技术的主要难点进行总结,针对传统建模方法不再满足标定需求、现有自标定技术测量精度不够、传统线性辨识算法在辨识矩阵奇异或存在冗余参数时无法得到准确的辨识结果、如何高效获得和处理测量得到的误差数据等难题,提出了可行性解决方案及发展方向。     

FORECASTING ：EXCHANGE RATES： AN OPTIMAL APPROACH

This paper looks at forecasting daily exchange rates for the United Kingdom, European Union, and China. Here, the authors evaluate the forecasting performance of neural networks （NN）, vector singular spectrum analysis （VSSA）, and recurrent singular spectrum analysis （RSSA） for fore casting exchange rates in these countries. The authors find statistically significant evidence based on the RMSE, that both VSSA and RSSA models outperform NN at forecasting the highly unpredictable exchange rates for China. However, the authors find no evidence to suggest any difference between the forecasting accuracy of the three models for UK and EU exchange rates.     

基于LSTM-HFTS-EC的PM2.5区间多尺度组合预测研究

针对PM2.5传统点值预测会损失浓度值的波动信息,进而无法充分表示和估计其波动和变化的区间范围,提出了一种基于长短期记忆模型(LSTM)-混合模糊时间序列(HFTS)-误差修正(EC)的PM2.5区间多尺度组合预测方法;在结合深度学习和区间多尺度分解方法的基础上,进一步考虑预测误差中隐含的有效信息,建立区间时间序列组合...     

大地形场景构建技术研究

大地形场景是视景仿真中的关键步骤,直接影响到系统的真实感。针对其关键技术进行了研究。     

重庆奉节某矿山地形测量中RTK与全站仪结合测量技术应用研究

RTK具有全天侯、无需通视、定位精度高、测量时间短等优点,本文以重庆市奉节某矿区地形测量为工程背景,详细探讨了地形测量中RTK技术的应用思路,给出了详细的工程操作实施流程,相信对同行能有所裨益.     

一般岭估计及其相对效率

讨论了下般Gauss-Markoff模型中未知参数向量的最优线形无偏估计的改造问题，引入了一般岭估计的概念且证明了其优良性，提出了关于优化无偏估计的三种估计的相对效率，并给出了它们的上界线下界。