货车整车质量辨识方法研究

针对货车整车质量辨识问题,分别对基于车辆纵向动力学和基于运动学的两种整车质量辨别方法进行仿真和实车试验研究。阐述了两种整车质量辨识方法的原理,在TruckSim软件平台上建立车辆模型并在多种工况下基于这两种方法进行仿真分析。根据仿真结果进行实车试验,提出了一种车速冗余计算和加速度计算的方法,利用带时变遗忘因子的递推最小二乘法（RLS）对实车质量进行估计。研究结果表明,所提出的车速冗余计算方法和加速度计算方法准确有效,同时减少换挡次数能够显著提高辨识算法的收敛速度。相比于运动学整车质量辨识算法,基于车辆纵向动力学整车质量辨识算法能够有效地估计货车整车质量,鲁棒性好,估计准确,收敛速度快,具有很好的工程应用价值。     

基于位运算的幂运算算法

本文介绍了位运算的特点及常见的用途。通过对常见几种实现幂运算的算法进行比较,比较了非递归的基于位运算的二分算法实现幂运算,该算法在时间复杂度和空间复杂度上相较于其他幂运算算法都有较大的改善。     

辫子群的q-组合式

从标准R-矩阵和适当选取的相互对偶的辫子群出发,作者在[1]中利用双重玻色化定理刻画了ABCD型量子包络代数U_q(g)的递归构造.本文详细刻画在这些递归构造中,辫子群的生成元在更高一秩的新量子群中的表达式,它们是关于单根向量的q-组合式形式.     

一种优化的高光谱图像特征提取方法

众所周知,特征提取方法在降低计算复杂度和增加高光谱图像分类精确度方面十分有效,针对此,提出了一种优化的图像融合和迭代率波的特征提取方法。首先,将高光谱图像分割成多个相邻波段的子集;然后,通过均值法把每个子集中的各个波段融合在一起;最后,对融合后的波段进行递归滤波处理,获得分类的特征信息。结果表明,该方法展示出较高的分类精确度。     

基于模糊递归和最优硬阈值的局部投影降噪算法

针对原始局部投影降噪算法的局部邻域选取问题和子空间划分问题，提出了一种基于模糊递归图和最优硬阈值准则的局部投影降噪算法。首先，利用模糊递归图确定局部邻域范围；然后，再对邻域矩阵进行奇异值分解，并利用最优硬阈值准则对局部邻域的信号子空间和噪声子空间进行划分；最后，进行投影去噪。Lorenz信号的仿真结果表明，所提方法能够提高信噪比并降低均方误差，恢复原始吸引子的形态结构。对实测含噪心电图信号进行处理后，信噪比显著提高，验证了本方法的有效性。     

基于ANTLR的前端编译器若干关键问题的研究与实现

采用自动生成工具ANTLR的LL(*)文法对编译器前端进行构造,所涉及的关键问题有:文法的左递归、算符的结合性、算符优先级及语法断言。针对上述关键问题进行研究,给出了具体可行的解决方案。实验结果表明:该方案有效地解决了基于ANTLR的代码编译问题,具有良好的可操作性和实用性。     

共归纳数据类型上的共递归操作及其计算定律

范畴论框架下的共归纳数据类型可以看成是某个共代数函子下的终结共代数中的载体,针对该特点,结合范畴论给出程序语言中共归纳数据类型的共代数描述,并根据终结共代数的终结性给出相应的共递归操作的定义及其共代数计算定律;同时,利用双函子及类型函子对参数化共归纳数据类型进行抽象描述,并结合自然转换给出类型函子上的单元和融合等计算定...     

区间删失数据函数的均值估计

运用无偏转换思想构造了区间删失数据函数的均值估计,并在此基础上对所构造的估计量方差进行了研究.针对Ⅰ型区间删失情况和Ⅱ型区间删失情况,找到了估计量方差有限的条件.     

一类时滞递归神经网络模型的周期振动性

利用线性矩阵不等式方法,研究一类5个神经元时滞递归神经网络模型的周期振动性,得出保证系统存在周期振动性的一组充分条件,理论分析和数值仿真显示,所得结果为一类5个神经元时滞递归神经网络模型提供了新的振动性判定准则.     

带转移机制且股票价格服从几何Levy过程的连续时间均值-方差投资组合选择

 研究了带转移机制且股票价格服从几何Levy过程的均值-方差投资组合选择模型。 用一个连续时间平稳马氏链表示市场所处的状态,文中主要参数,比如资产收益、Levy测度等均依赖于所处的市场状态。 分析了最优投资组合策略的存在性,用动态规划方法得到了最优投资组合策略、最优目标函数和有效前沿。