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。     

四元数矩阵方程(A1XB1,…,AkXBk)=(C1,…,Ck)的极小范数最小二乘Toeplitz解

基于四元数矩阵实表示,结合矩阵H-表示和矩阵半张量积提出一种求解四元数矩阵方程(A₁XB₁,…,A_kXB_k)=(C₁,…,C_k)的极小范数最小二乘Toeplitz解的有效方法,给出该四元数矩阵方程存在Toeplitz解的充要条件及通解表达式.给出数值算法并通过算例分别从误差与计算时间两个方面验证该方法的有效性.     

新会计准则背景下上市公司盈余管理新方法实证研究

新会计准则与2007年1月1日开始在所有上市公司之间施行,新准则与旧准则相比一个比较大的变化是:债务重组损益可以进入损益表.文章主要就上市公司是否利用新准则的规定进行盈余管理以及存在盈余管理情况下的盈余管理方式进行了实证研究.研究结果显示资产负债率高的公司更倾向于通过债务重组进行盈余管理、ST公司更多的利用债务重组进行盈余操作,并特别检验发现在2007年扭亏的与未扭亏的公司相比前者进行债务重组的显著性非常高.最终文章还发现"营业利润"比"净利润"更能说明公司进行债务重组的动机.     

多变量ARX-like系统的递阶最小二乘估计

利用Kronecker积,推导出多变量ARX-like随机系统的辨识模型,使用递阶辨识原理研制了一个递阶最小二乘参数估计算法.提出的递阶最小二乘算法比现存递推最小二乘算法计算量小.给出了为仿真例子.     

方波输入信号下随机系统盲辨识方法

在方波输入信号下,通过归一化模型参数或输入信号,提出了随机系统两种盲辨识算法,仿真例子说明提出算法的有效性.     

基于非线性回归最小二乘法的改进Gompertz模型参数估计

可靠性增长试验是产品研制阶段不可缺少的一项提高产品可靠性的工程项目。成败型试验的可靠性增长数据通常用Gompertz模型进行评估,但存在S形增长数据拟合精度差的不足。根据高斯一牛顿最小二乘法和多元线性回归最小二乘法原理,提出改进的Gompertz模型参数估计的非线性回归最小二乘法。用试验数据对改进后的模型进行验证,拟合度较好。