带逆断面的纯正半群的最小逆半群同余

纯正半群S的最小逆半群同余为γ={(x,y)∈S×S:V(x)=V(y)},当S带逆断面S0时可表示为γ={(x,y)∈S×S:x0=y0},它对于认识逆断面S0实际上是S的最大逆半群同态像十分有用.另外带逆断面的纯正半群S的逆断面不一定唯一,但从同构意义上看逆断面唯一.     

最小距离法解决电子地图中区域转换问题

利用最小距离判断法解决数字化多边形的折线重新排序和重新调整数字化折线的方向问题,区域生成函数将顺序化、方向一致的折线围合为区域,解决伪节点问题。     

部分线性模型最小二乘估计的强相合性

考虑一类特殊的部分线性模型Y=β ^T₀X+g₀(T)+σ₀(X)ε的估计问题, 给出了最小二乘估计(LSE), 并证明了最小二乘估计的强相合性.     

沂蒙山区不同土地利用方式下土壤理化性质及土壤质量的差异性

基于沂蒙山区祊河流域不同土地利用方式下土壤理化性质分析,采用主成分分析法(principal component analysis, PCA)建立最小数据集(minimum data set, MDS),利用土壤质量指数(soil quality index, SQI)研究了该区不同土地利用方式下的土壤质量状况。结果表明：(1)不同土地利用方式下土壤物理性质变化明显。林地的土壤容重最小,砂粒含量最少,黏粒含量最多,土壤含水量较高,而园地正好相反;耕地土壤容重较大,砂粒和黏粒含量都较少,土壤含水量最高,而草地正好相反。(2)不同土地利用方式下土壤化学性质差异显著。土壤pH值由大到小依次为草地、林地、耕地、园地;林地和草地的土壤有机质、全氮、碱解氮和全钾含量均较高,而速效磷含量均较低;林地的土壤全磷含量最低而速效钾含量最高,草地正好相反;耕地和园地的土壤有机质、全氮、碱解氮和全钾含量均较低,而全磷、速效磷含量较高,耕地的速效钾含量较高而园地的最低;研究区域耕地和园地的土壤有机质、全氮和速效钾含量处于相对缺乏状态。(3)不同土地利用方式的土壤质量指数为SQI_林地(0.6...     

人体全消化道生理参数遥测胶囊体外连续跟踪定位方法

介绍了目前国际上常用的体内目标的定位方法即放射性同位素扫描和电磁场定位,分析了各自的优缺点,在此基础上提出利用目标体内密封的永久磁铁为磁标记物,在体表处检测多点磁场强度,并采用遗传算法解决非线性方程组的求逆问题从而获得胶囊在体内的位置和方向信息,实现目标在体内的连续定位.仿真实验表明,该方法定位精度在毫米级,完全满足实际应用需求.     

用遗传算法求解有理函数模型

传统的有理函数模型(RFM,Rational Function Model)参数的求解方法通常采用最小二乘法,在模型求解过程中,由于法方程病态,使求解结果很不稳定.针对这一问题,提出用具有搜索优秀结果能力的遗传算法求解有理函数模型的思想.实验结果表明,遗传算法可以有效地解决RFM求解过程中遇到的病态问题,并可求得所需的有理函数模型的精确解.     

基于总体最小二乘的泰勒级数展开的TOA的UWB定位方法

泰勒级数展开算法在求解非线性定位方程组中有着高精度、强顽健性的特点。针对其在TOA定位的初始值确定问题,提出一种基于总体最小二乘的泰勒级数展开的TOA的UWB定位算法。考虑TOA的测量误差,利用总体最小二乘评估目标点的初始位置,将此值作为泰勒级数展开点。最后,使用加权最小二乘迭代计算搜索最优值,从而实现目标点的精准定位。仿真结果表明,所提出算法在定位精度近似于真实值的泰勒级数展开算法的性能。     

绳牵引并联机构末端执行器运动轨迹精度评价方法

面向高动态运动目标模拟需求,设计一种平面4绳牵引2自由度并联机构,研究其末端执行器轨迹精度评价方法。基于末端执行器直线、抛物线和圆运动轨迹离散点测量数据,提出基于最小二乘法的轨迹误差计算方法,完成了末端执行器运动轨迹精度评价。研究结果表明：末端执行器直线运动轨迹误差为1.54%,抛物线运动轨迹误差为1.23%,圆运动轨迹误差为2.26%。     

一种基于视频运动分析的智能码流方法

采用迭代重加权最小二乘（IRLS）方法计算连续两帧图像的光流,根据光流计算的结果估计视频监控场景的运动状态,将场景分为静止、一般运动、剧烈运动,并分别制定不同的码流存储策略,实验表明,该方法能对监控场景的常见运动行为识别并分类,具有一定的鲁棒性,应用该方法可以减少冗余视频帧对存储资源的占用,扩充敏感监控数据的存储能力。     

基于k-means聚类与RBF网络的电力系统日负荷预测

针对大型工业企业电力负荷震荡剧烈,幅度大等问题,提出了借助卡尔曼滤波对“失真数据”进行实时估计,弱化陈旧数据权值的k-means聚类和径向基网络的组合预测模型,依据最小逼近误差,利用最小二乘法对RBF网络的输出权值进行优化。文中方法对电力系统不同的工况背景,使用k-means聚类算法来确定隐藏节点的数据中心和扩展常数,改善了常规RBF网络随机选择网络中心的情况,同时使电力负荷精度得以有效提高。最后,依据文中的组合模型和其它4种常用算法分别对宝钢电力系统负荷数据进行分析预测,仿真结果表明：本文方法对负荷预测效果较好。