440nm-665nm消色差二分之一波片的二元设计

为了设计适用于可见光波段的消色差二分之一波片,根据复合波片理论,选用石英和氟化镁材料利用最小二乘拟合法,设计出了440 nm～665 nm范围的消色差λ/2复合波片。理论研究和实验检测结果均表明,依据此方案设计的消色差λ/2复合波片相位延迟精度可达λ/50,满足实际使用的需求。     

基于智能优化算法的物联网异构数据融合方法

针对当前物联网数据融合方法速度慢、 融合精度低等问题, 以改善物联网异构数据融合效果为目标, 提出一种基于智能优化算法的物联网异构数据融合方法. 首先采用多个节点采集监测对象状态数据, 并对每个节点采集的数据噪声进行过滤, 初步减少数据规模, 提高物联网异构数据质量； 然后引入聚类分析算法处理簇首数据, 消除簇内数据间的冗余； 最后在汇聚节点采用智能优化算法对簇首数据进行加权融合, 并在相同环境下与其他融合方法进行对比实验. 实验结果表明, 该方法能对物联网异构数据进行有效融合, 获得了较高精度的物联网异构数据融合结果, 物联网异构数据融合错误少、 速度快, 提高了物联网数据融合的效率.     

求解大型线性最小二乘问题的贪婪Gauss-Seidel方法

基于一种选择系数矩阵A的工作列的策略，提出了求解大型线性最小二乘问题的一种不同的贪婪Gauss-Seidel方法，并对该方法进行了收敛性分析。数值实验表明，在相同的精度下，所提方法在计算时间上优于文献提出的贪婪随机坐标下降方法。     

基于样本点显著性及嵌套正交设计的序贯设计及建模方法

针对高度非线性且存在多极值质量特性的复杂作用关系过程,采用最小二乘支持向量回归(LS-SVR)和嵌套正交设计进行序贯设计及建模.首先给出了LS-SVR支持向量的统计分布,构造了显著性检验统计量,以此反映样本点的显著性;其次,以正交设计为初始设计,建立过程的LSSVR模型,而后在显著性较高的样本点附近子区域,嵌套入与初始设计不同的正交设计,再拟合新的LS-SVR模型.研究表明,对样本点的显著性检验,更贴合支持向量的波动特性;嵌套正交设计提供了较为规则的子区域划分和实验点添加方法,降低了序贯设计难度.与一次性LHS设计和传统路径式序贯设计相比,方法的预测均方误差降低27%以上,最大预测偏差降低2%以上;方法在发现更多极值点的基础上,得到了更优的质量特性,且样本量降低了13%.     

分数阶微分Whittaker平滑器

目前Whittaker Smoother(WS)算法应用广泛，该算法的核心在于用整数阶微分来表示粗糙度.但整数阶微分表示过于单一，不够灵活，不能真实反映出信号的粗糙度.相反分数阶微分表示丰富，可以更好地描述真实信号的粗糙度.因此，本文用分数阶微分来改进WS算法，使它更加灵活有效.采用Riemann-Liouvile(RL)和Grumwald-Letnikov(GL)两种不同的分数阶微分计算方法来实现分数阶WS算法.此外，通过数学推导，实现分数阶WS算法的自动选参.含有尖锐峰的核磁共振谱实验结果表明:分数阶WS算法可以提取更多的真实信息;Marzipan红外光谱实验结果表明:与原有整数阶WS算法相比，光谱定量分析的精度更高.     

基于t分布噪声的鲁棒PPLS回归模型

概率PLS(PPLS)模型中,数据源(主元)和噪声满足正态分布,容易受离群点的影响.鲁棒PPLS算法采用拖尾更长的t分布描述数据源和噪声,提高了模型的鲁棒性.但是,实际工业过程中,离群点由测量噪声导致,而不是由产生过程变量和质量变量的数据源产生.基于此,提出一种基于t分布噪声的鲁棒PPLS模型.该模型采用t分布拟合测量噪声的分布,而主元依然用标准正态分布描述,更符合实际测量状况.考虑到潜在变量的存在,采用极大似然方法结合EM算法对模型的参数进行了估计,并将该模型用于对过程变量和质量变量的回归估计.最后,通过仿真实例进行了验证.     

RBF神经网络用于辨识光纤陀螺温度漂移

温度漂移是存在于光纤陀螺系统中使得输出信号产生较大偏置误差的一种不可忽略因素,准确地辨识漂移并有效地对其进行补偿直接关系到陀螺的测量精度。文中比较了前馈网络中的ＢＰ网络和径向基函数（ＲＢＦ）网络,采用ＲＢＦ网络进行温漂辨识,温漂辨识可以通过离线事先学习,因而在多种学习方法中选择了简单易行、精度高且运算速度快的正产郇小二乘（ＯＬＳ）法。通过仿真验证,采用ＲＢＦ网络及其ＯＬＳ学习算法可以快速、有效、高     

约束线性模型下回归系数的条件根方估计

提出了约束线性模型下回归系数的条件根方估计和广义条件根方估计,证明了在一定的条件下,两者在均方误差意义都能很好改进回归系数的约束最小二乘估计,并讨论了它们的可容许性及广义条件根方估计中未知参数的选取方法．     

线性限制下联立方程组模型的可识别性与参数估计

给出了带线性方程间限制的联立方程组模型的可识别定义及间接最小二乘估计量、两步最小二乘估计量、三步最小二乘估计量的解析表达式．进一步在可以理解的条件下证明了这些估计量的一相合性和渐近正态性．随机模拟的例子表明这些方法中三步最小二乘估计是最好的．     

一类有色噪声干扰系统的有限脉冲响应模型方法的辨识研究

ARARX模型是有色噪声干扰系统的一类重要模型, 本文把有色噪声干扰的随机系统看作ARARX模型(即动态调节模型),辨识思想是把噪声模型用有限脉冲响应(FIR)模型逼近,进而得到一个CARMA模型/ARMAX模型. 使用递推增广最小二乘估计其参数,与滤波递推广义最小二乘法相比,提出的方法原理简单, 更方便于计算机操作. 仿真结果表明,如果近似的FIR模型有较高的阶次,系统辨识精度满足要求.