基于乘数交替方向法的系统图像退化恢复方法

针对一般正则化方法不能有效解决非线性成像和高动态成像的系统退化恢复问题,提出一种非线性图像恢复方法,该方法利用乘数交替方向法解决双边全变差(bilateral total variation,BTV)模型的正则化项不平滑问题.建立包含复原图像的非线性最小二乘数据拟合项和BTV正则化项的目标函数;对目标函数进行优化;构建一套有效的乘数交替方向法(multiplier alternating direction method,MADM)求解提出的模型.利用峰值信噪比(peak signalto noise ratio,PSNR)和结构相似性度量(structural similarity index measurement,SSIM)评估图像恢复结果.对于非线性成像系统退化,提出的方法在PSNR和SSIM方面比基于TV(total variation)模型的方法分别提高4.5％和4.1％.对于高动态的成像退化问题,提出的方法获得的恢复图像PSNR值可达61.89 dB,相比其他方法,至少提高了2.9％.此外,该方法的运行时间也至少节省了26％,具有较高的计算效率.     

飞机结构强度试验中声源定位技术的研究与验证

针对飞机结构强度试验中飞机结构损伤位置定位困难这一问题,采用基于时差(time difference of arrival,TDOA)的定位方法,比较了最小二乘法和最优化方法的定位精度;并对影响定位精度的因素进行了分析讨论。然后采用十六元八边形声阵列建立了定位系统,在试验现场对机翼盒段的敲击声进行定位。结果表明声阵列能够消除混响及低频噪声的影响,具有良好的定位精度,适用于飞机结构强度试验。     

基于GOWA算子的IITFN群决策方法

对区间直觉梯形模糊数(IITFN)决策方法进行了研究.通过定义区间直觉梯形模糊数的期望值和预期得分,进而给出区间直觉梯形模糊数的一种新的排序方法;同时,给出了广义有序加权平均算子及其性质.为了求广义有序加权平均(GOWA)算子的权重,提出了广义最小二乘法,进而建立了基于区间直觉梯形模糊数的属性权重完全未知的多属性群决策方法,并给出了相应的群决策方法.实例分析验证了所提出方法的有效性.     

混合稀土对AB5贮氢合金织构生长特性影响的PLS研究

利用偏最小二乘法（PLS）研究混合稀土组成对贮氢合金的织构生长特性的综合影响,并提出了合金织构择优取向的判据。对于平行于柱状晶织构,择优取向（101） (201)晶面受Nd的影响最为敏感,Ce的影响最小,同时Ce对择优取向的作用与La,Pr,Nd的作用相反;对于垂直柱状晶织构,择优取向（200） (110)晶面受Pr的影响最为敏感,而受Nd的影响最小。     

回归系数的一种有偏估计

在线性回归模型Y=Xβ＋ε；E（ε）=0；Cov（ε）=σ^2V，V〉0下，给出了一种新的有偏估计β^-（F（K））=（X′V^-1X＋TF（K）T′）^-1X′V^-1Y，讨论了这种有偏估计的优良性，推广了已有的相关结果．     

双互易杂交边界点方法求解Helmholtz方程

提出了一种新的边界类型无网格法——双互易杂交边界点方法,它将杂交边界点法和双互易法结合,来求解Helmholtz方程.该方法将Helmholtz方程的解分为通解和特解两部分,通解使用杂交边界点方法求解,特解则利用径向基函数近似.该方法只需要边界上离散的点,域内少数的点仅仅是为了径向基函数插值.通过数值算例对影响该方法性能的参数进行了研究.数值算例表明,该方法在求解Helmholtz方程时有较高的精度和数值稳定性.     

基于偏最小二乘模型的无人机航材需求预测方法

针对无人机航材存在样本数据量少,影响因素多且复杂多变,以及库存需求预测精度不高等问题,对现有经典小样本下航材需求预测方法进行系统分析,并利用偏最小二乘回归方法在处理小样本数据、变量多重相关性等方面的独特优势,提出了基于偏最小二乘的无人机航材需求预测方法.选取无人机的飞行时间、飞行起落次数、操控人员熟练程度、异常环境温度、异常环境湿度、航材故障率、维修人员技术水平、维修资料等参数,对偏最小二乘法进行原理及模型建模步骤分析,构建了无人机航材需求预测模型,并进行航材影响因素研究.实验结果表明:该模型较其它常用预测模型的精度有所提高,预测结果的平均相对误差绝对值为4.87%,表明该方法可以应用于无人机航材需求预测,能够满足实际需要.     

基于神经网络的股市预测

本文研究了基于神经网络的股票预测方法．针对目前存在的问题,提出了联合Davidon最小二乘算法及遗传算法来综合训练网络结构和权值的新方法．经对上证指数的模拟预测表明,通过合理地选取参数,可获得满意的预测效果．     

目标运动要素自主隐蔽解析的微分进化策略

针对传统目标运动要素自主隐蔽解析中存在的噪声适应性差等问题,提出要素自主解析的微分进化策略。首先,简要论述了目标运动要素的自主隐蔽解析过程;其次,推导要素自主解析的协方差传播过程,给出目标运动要素方差与目标观测方位方差的对应关系,分析方位观测均方差对要素自主解析结果的影响;再次,提出了微分进化算法对自主解析模型的优化策略;最后,对优化策略进行仿真验证。结果表明,当方位存在0.1°的均方误差时,初距D₀均方误差约为12 Cab,速度分量V_mx、V_my均方误差分别约为5 Kn、6 Kn,通过微分进化策略优化后明显提高了要素自主解析结果的精度。     

基于混合优化算法的关节臂式测量机参数标定

为进一步提高关节臂式坐标测量机等高机动性精密测量设备的测量精度,使用D-H矩阵法建立其关节坐标转换数学模型并据此推导出参数误差模型.针对非线性多参数标定问题,通过变换分析消除了最小二乘法求解时矩阵中的冗余参数,降低了计算的复杂性.设定判定准则并实现最小二乘法和模拟退火算法的混合,提出了一种基于混合优化算法的参数标定方法,解决了LM算法的初值设定和SA算法的搜索效率逐步降低的问题.实验结果表明:关节臂式测量机参数经混合优化算法标定后,参数的误差范围有了显著的缩小,单点重复性误差的平均值减小了1.746 mm,长度误差的平均值减小了0.941 mm,测量误差得到了进一步的抑制.