基于经验模式分解与LM一BP神经网络的大坝变形预报模型

提出一种基于经验模式分解(EMD)与LM-BP神经网络相结合的模型进行大坝变形预报的方法.先利用EMD具有根据信号本身特征进行自适应分解的功能将变形时间序列分解为一系列不同尺度的固有模式分量IMF,再根据各个IMF的变化规律采用相匹配的LM-BP模型进行预报,最后对各分量的预报值进行叠加得到最终的变形预报结果.实例分析...     

C24+分子的Eg(⊙)b1g系统的Jahn-Teller效应及其各向异性现象

依据Jahn-Teller效应理论与量子理论,利用群论和对称性分析的方法探讨了C24+分子的Eg(⊙)b1g系统的Jahn-Teller效应及其各向异性现象,构建了Eg(⊙)b1g系统的电声耦合哈密顿量,借助幺正平移变换计算出了系统的电子基态与激发态及其能量.结果表明,由于电声耦合作用的缘故,系统发生了Jahn-Teller畸变,畸变使得系统在其势能面上形成了两个具有D2h对称性势阱.无论系统处在哪一个势阱中,系统的二重简并的电子基态能级都将发生分裂,因此畸变导致系统电子基态的简并性完全被消除.经过Jahn-Teller畸变,C24+分子就会从D4h对称性降低到D2h对称性,同时C24+分子的振动频率发生分解,频率的分解就意味着C24+分子的各向同性遭到破坏而呈现出各向异性.     

关联规则在高职学生综合素质测评分析中的应用

传统方法对学生综合素质测评比较单一,管理者常以测评分值来衡量学生的素质,而未对影响因子进行深入研究.在某高职院校学生成绩基础上,针对加权平均传统方法的不足,采用K-means算法对学生成绩进行聚类以此确定出优良等级,再运用Apriori算法对综合素质测评中思想素质、社会工作实践与文体活动创新素质、专业属性及学生成绩等影响因子蕴含知识进行挖掘.研究结果表明,思想素质在影响因子中起引领作用,且教学管理与学生管理相互依赖,这一算法的应用为管理者决策提供了依据.     

短基线定位算法的设计与实现

以用于水池内的短基线定位系统,对船模进行精确定位为研究对象,建立了解算的定位数学模型,仿真和水池实验结果证明了理论的准确性和工程的可行性.并且从理论上分析了产生误差的原因,进行了仿真分析.     

基于改进粒子滤波算法的比较分析研究

提出一类改进的粒子滤波算法.对于建议分布的选取方案,此算法采取强跟踪分散的卡尔曼滤波方式建立它的建议分布.由于线性调节参数,此算法让系统拥有更优越的自适应性及鲁棒性,对高机动目标具有更强的跟踪效果,继而为强跟踪扩展卡尔曼滤波的能力.仿真结论说明,此算法的性能比别的几类非线性滤波算法更加优秀.比如辅助粒子滤波器(APF)、迭代扩展卡尔曼粒子滤波器(IEKE-PF)、Unscented粒子滤波器(UPF)、正则化粒子滤波器(RPF),则是在bootstrap粒子滤波器提出之后,继而出现的改进的粒子滤波器0基于粒子滤波,本文提出了阻止粒子退化的两个重点原因,以及选取合适的采样建议分布及重采样算法.     

基于显式多项式恢复的后验误差估计

设计了一种基于显示多项式恢复（EPR）的后验误差估计,这种恢复是对函数值进行恢复,它的核心思想是在每条边上通过求解只有一个未知量的局部问题来恢复边中点的函数值。首先,给出了EPR方法的显示公式。该文基于EPR的后验误差估计分别与最新顶点加密方法和CVDT加密方法相结合,构造自适应有限元算法求解椭圆方程。数值试验表明基于EPR的后验误差是有效的,特别地对于泊松方程,在CVDT网格上EPR具有超收敛性质.最后,对一维情形,给出了相应的理论分析.     

粒子滤波算法研究现状与发展趋势

<正>作为现代非线性滤波最为关注的一类滤波方法,粒子滤波算法近年来的研究取得了引人注目的成绩,不仅推动了控制科学、信息科学、航空航天和电子技术的快速发展,同时也对人工智能、机器学习、信息处理、     

基于服务质量的面向服务数据挖掘系统研究

<正>经过数十年的发展,数据挖掘领域产生了众多的算法和挖掘系统。挖掘系统作为研究的有形成果,在展示数据挖掘技术的威力、利用数据挖掘技术产生经济效益方面起着至关重要的作用。目前,各大软件厂商及研究单位都忙着推出了各自的数据挖掘系统。有的作为商业产品,功能强大,集成了数量众多的挖掘算法;有的作为科研试验软件,仅集成了一两个新颖的算     

确定SIMPLE算法中压力松弛因子的自适应方法

压力松弛因子的选取是SIMPLE(Swrni-Implicit Method for Pressure-Linked Equations,SIMPLE)算法在数值求解流体流动及对流换热问题的难点之一.针对非稳态流动问题,提出了一种SIMPLE算法中压力松弛因子的自适应方法,有效地避免了松弛因子对计算结果的影响.通过对两...     

改进的粒子群算法对无源滤波器参数的优化

针对混合有源滤波器中无源滤波器设计过分依赖经验与无源滤波器优化能力不强的问题,提出改进粒子群优化算法PSO(Particle Swarm Optimization,PSO)进行无源滤波器的多目标参数优化设计.对无源滤波器的成本,无功补偿容量及补偿后滤波效果3个目标全局优化.利用改进的粒子群对其参数进行了优化设计,使种群...