基于平方根UKF的多传感器融合跟踪

为了提高融合算法的精度,将UKF(Unscented Kalman Filter)算法与多传感器顺序滤波融合跟踪算法相结合,提出了基于UKF的多传感器序贯融合算法.UKF算法利用非线性方程自身的传播,估计系统状态,避免了对非线性方程线性化的过程.顺序滤波融合算法用同一时刻的量测依次更新状态,计算复杂性低.仿真结果表明,UKF顺序滤波融合跟踪算法比传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法有更高的跟踪性能,是一种有效的非线性融合算法.     

基于广大极值分布的高频极值条件VaR模型

在考虑当前预期和波动性条件下,为了有效地捕获极端条件下收益率时间序列动态特征,提高VaR的度量精度,建立了基于高频数据的条件极值VaR模型.应用智能优化算法对条件极值分布的时变参数进行估计,考察了在不同样本容量分块下的条件极值VaR,并对VaR计算结果的精度进行了Kupiec-LR检验和动态分位数检验.研究结果表明,基于高频数据的条件极值分布较好地拟合了极端条件下的收益率特征,与McNeil提出的传统条件极值VaR相比,应用高频数据建立在条件广义极值分布基础上的条件极值vaR的Kupiec检验DQ检验值都较为理想,表明该模型能够捕捉到我国市场风险特征,提高极端情况下风险测度能力.     

聚集对餐饮企业经营影响的实证研究

餐饮业与其他城市服务业一样也表现出了在工业和制造业同样的聚集效应.餐饮企业在一定空间的聚集对企业的经营到底有何影响,少有文献对此进行深入的实证研究.本文通过对成都市149家餐饮企业的经营数据进行问卷调查和统计分析得出结论:聚集虽然能够提高大多数餐饮企业的租金水平,延长其经营时间,但是对企业的经营档次和规模并没有显著的影响.这一结论可为餐饮企业的选址决策提供理论和决策的指导.     

需求分布含未知参数时报童模型的实施方法

考虑需求分布未知时的报童模型,假设需求分布的类型已知,但分布函数中含未知参数.证明了直接使用参数的估计量代替参数真实值的实施方法将使报童的期望利润偏离理论上的最优水平,只能得到一个次优结果.给出了两种修正的实施方法:一是基于大样本理论,通过收集足够多的需求样本数据,不断修正未知参数的相合估计值;另是在小样本下,直接修正未知参数的估计量.     

证券投资决策的微分对策方法研究

在证券价格存在有界不确定性的假设下,研究了基于最差情况的最优证券投资决策问题。首先建立了证券投资决策的微分对策模型,然后,证明了该微分对策模型存在唯一的值函数,最后,根据微分对策理论得出了值函数所满足的偏微分方程。     

科技人员科研水平评估的研究

通过对某企业科技人员科研水平的评估,利用因子分析法对评估指标进行筛选,运用层次分析法建立评估结构系统, 并确定诸指标的权重,建立模糊优选分析的模型, 求出各评价对象的隶属度,来进行综合评判,取得较好的效果．     

一种基于期望满意的群决策方法

提出了可期望水平和可期望保留水平的概念 ,并给出了一种估计各个群成员的可期望水平和可期望保留水平的方法 ,在此基础上提出了一种基于期望满意的群决策方法.     

国内外设施农业栽培技术发展及云南省的差距

在综述当前国内外设施农业技术最新发展水平的基础上,研究了21世纪设施栽培技术的发展趋势和科研方向,并分析了云南省设施农业发展现状及存在的差距。     

一种正弦波信号频率幅值的高精度估计方法

为了提高正弦波信号频率和幅值的频域估计精度,提出了窗函数迭代逼近方法.Matlab仿真结果表明,该方法切实可行,估计精度可以提高4~5个数量级,且与频率偏差δ基本无关.     

关于某类缺项级数系数非齐次线性微分方程解的增长性

研究了非齐次线性微分方程f(k) Ak-1f(k-1) … A1f′ A0f=F的增长性问题,其中A0,A1,…,Ak-1,F是整函数,当存在系数A1为缺项级数且比其它系数有较快增长的意义下时,得到了上述非齐次微分方程在一定条件下超越解超级的精确估计.