时空加权回归模型的影响分析

基于数据删失模型,探讨各组观测数据对模型拟合的影响程度,给出Cook统计量;基于均值漂移模型,利用两步估计法对模型进行拟合,研究异常点检验问题,并构造检验统计量.     

中国大额支付系统节点强度分布研究

为解决我国大额实时支付系统节点强度分布的测算问题, 提出用复杂网络的理论和方法对其建模的研究思路。经验证, 基于地区间支付数据, 这两个网络的节点强度分布都服从幂律分布, 但幂指数不同。另外,这两个幂指数会随着设置的阈值变换而变化。同时, 这两个支付系统网络都不具有小世界特性。     

利用两台独立激光器的拍频方法监测激光频率的锁定

采用两束独立激光拍频的方法,利用中心波长为780 nm的TOPTICA半导体激光器作为参考光对另一台中心波长为780 nm的MOGLABS半导体激光器锁定频率的稳定性进行监测.为了获得最优的拍频信号,对拍频条件进行了观测,分析了待测激光的光强、待测激光束与参考激光束的夹角及其偏振方向夹角对拍频信号的影响.在拍频信号最优的情况下,得到拍频信号的漂移量为1.804 MHz,可以认为待测激光的锁定频率是比较稳定的.拍频的方法为激光频率的锁定提供了一种有效的监测手段.     

IUKF neural network modeling for FOG temperature drift

A novel neural network based on iterated unscented Kalman filter （IUKF） algorithm is established to model and com- pensate for the fiber optic gyro （FOG） bias drift caused by temperature. In the network, FOG temperature and its gradient are set as input and the FOG bias drift is set as the expected output. A 2-5-1 network trained with IUKF algorithm is established. The IUKF algorithm is developed on the basis of the unscented Kalman filter （UKF）. The weight and bias vectors of the hidden layer are set as the state of the UKF and its process and measurement equations are deduced according to the network architecture. To solve the unavoidable estimation deviation of the mean and covariance of the states in the UKF algorithm, iterative computation is introduced into the UKF after the measurement update. While the measure- ment noise R is extended into the state vectors before iteration in order to meet the statistic orthogonality of estimate and mea- surement noise. The IUKF algorithm can provide the optimized estimation for the neural network because of its state expansion and iteration. Temperature rise （-20-20℃） and drop （70-20℃） tests for FOG are carried out in an attemperator. The temperature drift model is built with neural network, and it is trained respectively with BP, UKF and IUKF algorithms. The results prove that the proposed model has higher precision compared with the back- propagation （BP） and UKF network models.     

基于特征显著性的均值漂移鲁棒目标跟踪

在均值漂移算法框架下,提出基于目标显著性的特征融合与在线模板更新策略,实现复杂动态环境下的鲁棒跟踪.通过目标区域与背景区域的特征对比定义了特征显著性测度.提出了基于特征显著性的色彩空间选择以及基于Gabor小波稀疏编码的纹理特征提取算法.通过特征显著性加权实现参考直方图模板的初始化,并在此基础上针对遮挡现象与目标自身形变的区别设计了在线模板更新策略.实验结果表明,本文方法与其他跟踪算法相比具有较强的鲁棒性和较高的准确性.
     

基于模糊神经网络的MEMS陀螺温度漂移建模

微机电系统(MEMS)陀螺的温度漂移呈现复杂的非线性特性,常规的方法无法对其建模.本文提出了一种基于模糊神经网络(ANFIS)的陀螺温度漂移建模的方法,ANFIS具有良好的逼近非线性函数的能力,适合于非线性系统的建模.通过ANFIS对MEMS陀螺的温度漂移进行建模,经实测数据验证,该方法具有较好的效果.通过该模型的温度补偿算法,使MEMS陀螺的定位精度提高了20倍.     

一类点边同时变化的无标度复杂网络模型研究

在BA模型的基础上,提出了一个能较好描述现实复杂网络特征的无标度网络模型.该模型的节点和连边能同时发生变化,即新节点的加入和旧节点的删除,旧节点的再生连接和删除.运用连续介质理论和平均场理论建立起与之对应的演化方程,并计算出了它的严格解,导出了该模型的度分布和幂律指数的表达式.研究分析表明:该模型能自组织演化成无标度网络,其幂律指数在1~3范围内,这与现实中的许多复杂网络相吻合,因此,该模型更具有一般性.     

积分器零漂的自动补偿

针对积分器存在的零点漂移现象,通过静态调零和动态补偿的方法减小零漂的影响,并给出了自动补偿零漂的实际电路,该电路能在很大程度上消除积分的零点漂移,使其在微弱信号的测量等场合发挥作用。     

4H-SiC（0001）（3×3）重构的原子能态

为了探索SiC表面的结构和原子的能态,在650℃条件下,用低能电子衍射（LEED仪）,观察到4H-SIC（0001）（3×3）重构面的LEED图样,利用配备有XPS设备的电子能量分析器,记录SIC（0001）（3×3）重构的角分辨x射线光电子能谱（xPs）,得出该结构中Si2p和Cls的能态结构,进而发现SIC（0001）（3×3）重构面仅由硅原子形成,是在扭转的硅增层上的Si四聚物。通过比较体内和表面Si2p态的光电子能谱,得出表面Si2p态的漂移能量。     

高灵敏度光伏硅杂质元素分析仪的研制

光伏硅杂质元素分析仪是基于能量色散谱仪的工作原理,研制开发的由硅漂移探测器和数字脉冲处理器以及双靶激发系统组成的X荧光类分析仪.仪器的性能测试中:能量线性偏差为0.23%,相对极差为0.06%,相对标准偏差为0.59%,同时探测器的能量分辨率为130 eV,均可证明满足光伏硅中Cr、V、Mn、Co、Ni、Fe等杂质元素的定量分析要求.同时,用该系统对某公司生产的光伏硅材料进行测试,结果与ICP-AES测试结果相吻合.