一类非协调元的耦合方法

在区域的两个不同部分分别采用协调元和非协调元来研究二阶椭圆问题．证明了这种耦合方法的收敛性并给出了相应的误差估计．     

饲料分析中粗蛋白检测的误差分析

本文通过选取预混料、全价料、豆粕、菜籽粕、鱼粉五种实验材料，对五种样品进行粗蛋白检测，对在饲料的粗蛋白检测中容易产生的误差，进行了分析。     

矿山巷道与铁路隧道贯通测量误差的对比分析

在贯通测量中,贯通测量误差是否符合限差的规定直接影响工程的质量。为了论证目前的贯通测量规程是否与限差规定中的要求相一致,本文对我国煤矿和铁路贯通测量中重要方向上的贯通误差部分数据进行统计分析,检验实测贯通误差的概率分布是否服从正态分布。     

解最小二乘问题的一种混合方法的误差分析

对于线性最小二乘问题 ,混合方法的提出是企图在法方程法与 QR分解方法之间取得某种平衡 ,希望能够节省计算量又同时保持计算解达到较高精度 ,但后者在理论上并未得到证明 .经对混合方法的详细误差分析 ,证明了这种混合方法不一定能得到比法方程法精度更高的计算解 ,甚至可能要差 .因混合方法的计算量高于法方程法 ,所以该方法并未达到理想的要求 ,不一定是好的选择 .     

基于贝叶斯测距和迭代最小二乘RSS的定位算法

针对基于接收信号强度(received signal strength,RSS)测距定位框架,提出基于贝叶斯测距和迭代最小二乘定位的RSS的定位算法.在测距阶段,先利用贝叶斯概率模型处理测距过程,并采用最小均方误差(minimum mean square error,MMSE)估计距离;在定位阶段,利用迭代最小二乘(iterative least square,ILS)估计节点的位置,最后重点对其定位性能做了理论分析和对比实验.仿真结果表明,提出的MMSE+ILS定位的方案极大地提高了定位精度,并降低了计算复杂度,但运行时间略有提高.     

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...     

时栅传感器信号处理健康状况BP-GA预测分析

BP神经网络收敛效率高,但存在局部最优解的问题,遗传算法最优解精度高,但存在较大的依赖性。结合两者的有点,设计了一种BP-GA预测模型,并成功应用于时栅传感器信号处理领域。研究结果表明,组合模型产生的大部分测试点都比较靠近预测曲线,达到了很高的相关系数,误差也较低。采用此健康预测模式可以实现高可靠性与高精度的预测效果,能够提前掌握电路系统的健康情况。该健康状况预测方法预测精度高,且明显高于单一模型,满足提前准确获悉电路系统健康状况的要求。     

基于误差修正与深度强化学习的原油期货价格预测研究

准确预测原油价格一直都是政府管理决策部门、投资主体和学术界关注的重点.然而由于货币政策、地缘政治等多样化风险因素相互作用,原油价格表现出更加复杂的非线性特征,使得原油价格预测面临着前所未有的挑战.本文以INE和WTI原油期货市场为研究对象,通过基于数据分解、强化学习集成策略和误差修正技术构建的原油价格预测模型(PVMD-QSBT-ECS)开展实证研究.首先运用自适应权重的粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)优化的变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)对原油期货价格序列进行分解;然后利用Q学习算法(Q-learning, QL)确定堆叠式长短期记忆网络(stacked bidirectional long short-term memory, SBiLSTM)、双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent unit, BiGRU)和时域卷积网络(temporal convolutional network, TCN)的最优权重组合以构建集成预测模型,而后对预测结果...     

基于状态变换卡尔曼滤波的DVL/SINS组合导航算法

针对捷联惯性导航系统(strapdown inertial navigation system, SINS)误差定义存在的坐标系不一致的问题,将速度误差统一投影在真实导航坐标系中,基于状态变换Kalman滤波推导了更严密的SINS姿态、速度和位置误差方程。进一步地,在新定义的速度误差和SINS误差方程的基础上,构建了改进的多普勒计程仪(Doppler velocity logger, DVL)/SINS组合导航卡尔曼滤波状态模型和量测模型。仿真和船载实验表明,与常规DVL/SINS卡尔曼滤波模型相比,所提算法可以处理传统DVL/SINS误差模型中坐标系不一致问题的影响,可在一定程度上提高组合导航系统的性能。     

基于IMU体对角线旋转的双轴旋转方案

旋转调制技术可以有效降低惯导系统的导航误差,但目前常规旋转惯导系统的机械结构无法更进一步提升误差调制效果。基于惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)体对角线安装结构,提出了一种改进的双轴旋转方案。方案选取IMU 3个正交惯性器件的体对角线为水平旋转轴,与该轴正交的旋转轴为垂向旋转轴。通过改变水平和垂向旋转轴的旋转速度、方向和次序实现双轴旋转。由于旋转轴与惯性器件均不同向,在旋转的任意时刻,3个方向的惯性器件误差均得到了调制。首先,建立了基于体对角线旋转方案的数学模型,在此基础上推导了坐标变换关系与误差方程,得到了误差传播特性,验证了改进方案的优势。最后,进行了系统综合误差的仿真校验。在相同误差条件下,系统位置误差由传统方案的0.418 9海里/120小时减小到0.120 7海里/120小时,验证了改进方案抑制误差的有效性。