基于抗差估计和改进AIME的缓变故障检测方法

为了解决经典缓变故障检测法——自主完好性监测外推法(autonomous integrity monitoring extrapolation, AIME)在组合导航中检测故障延迟时间较长和不能准确判定故障结束时刻的问题, 提出了基于抗差估计和改进AIME的缓变故障检测方法。该方法采用标准t分布和IGG-Ⅲ (Institute of Geodesy & Geophysics Ⅲ)方案设计自适应增益矩阵以缓解卡尔曼滤波故障跟踪的影响。同时, 结合AIME故障检测状态, 提出由外推法和残差卡方检验(residual chi-square test method, RCTM)故障检测统计量构成的r_A/R统计量概念, 然后在AIME检测到缓变故障的状态下利用样本分位数原理对r_A/R序列进行异常值检测, 从而判断缓变故障结束时刻。仿真结果表明, 在检测缓变故障时, 所提方法可明显缩短故障检测延迟时间, 并能够准确判定故障结束时刻。     

Forecasting Ability of a Periodic Component Extracted from Large‐Cap Index Time Series

We develop a method to extract periodic variations in a time series that are hidden in large non‐periodic and stochastic variations. This method relies on folding the time series many times and allows direct visualization of a hidden periodic component without resorting to any fitting procedure. Applying this method to several large‐cap stock time series in Europe, Japan and the USA yields a component with periodicity of 1 year. Out‐of‐sample tests on these large‐cap time series indicate that this periodic component is able to forecast long‐term (decade) behavior for large‐cap time series. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于矩阵特征值的主用户信号全盲检测算法

在多天线主用户信号检测过程中,在信道空闲和信道被占用2种情况下接收信号取样协方差矩阵的最大和最小特征值存在明显差异.根据这一观察,提出了一种新的基于取样协方差矩阵最大和最小特征值的盲检测算法.该算法以取样协方差矩阵最大与最小特征值的差与和的比值作为感知判决量,再通过引入大维随机矩阵中关于取样协方差矩阵最大和最小特征值分布的最新成果,设计出一种有效的判决门限计算方法.相对于经典的特征值检测算法,蒙特卡罗仿真实验比对结果表明,新算法具有感知判决门限计算准确的优点,能有效地提高检测性能和判决结果的可靠性.     

两参数指数分布步进应力加速寿命试验的统计分析

给出了两参数指数分布产品截尾样本场合下步进应力加速寿命试验损伤失效率模型下参数的极大似然估计和拟矩估计，并通过Monte—Carlo模拟说明方法的可行性．     

基于嵌入式Linux的渔探系统

针对渔探仪发展的现状,提出了一种基于嵌入式Linux的渔探仪系统.该系统将图形用户界面构建在嵌入式Linux和嵌入式GUI库之上,具有视窗风格,界面美观,用户操作方便.GUI库的引入在很大程度上提高了开发效率.多进程的设计保证了系统的响应速度,同时通过软件结构和软件算法上的优化,提高了系统性能.     

简谐振动的定义

简谐振动的定义方法至少有4种,本文分析了每个定义所覆盖的振动范围,指出了最妥当的定义方法。     

基于固定半径包围球的核向量回归算法

为了进一步提高核向量回归算法用于大样本回归问题的训练速度,提出了一种改进的核向量回归算法。该算法利用样本数据在特征空间中的映射点确定包围球半径,并使该半径在迭代过程中保持不变。通过缩小核心数据集,提高了回归算法的训练速度。对几组回归时间序列预测的仿真实验表明,改进的核向量回归算法的训练时间和支持向量的数目均小于核向量回归算法,但二者具有相似的回归精度,从而验证了改进的核向量回归算法的有效性。     

风、光、燃、储多源互补微电网的日优化运行

为了提高微电网经济运行水平,首先,针对粒子群算法前期容易早熟收敛的问题,提出了一种分段非线性惯性系数调整的方法,在此基础上,将Metropolis接受准则加入粒子群算法中,增加粒子跳出局部最优解的概率。采用改进算法及其相关的3种算法对4个基准函数作优化对比测试,验证了改进算法的有效性和可靠性。然后,以微电网发电成本最低和环境效益最优为目的,考虑了实际微网运行的约束条件,建立了包含有光伏阵列、风力发电机、微型燃气轮机、燃料电池、蓄电池的多源互补微电网日优化运行数学模型。最后,将改进算法与标准粒子群算法分别用于微网日运行优化模型求解,验证了采用改进算法能够使微网获得更佳的综合效益。     

神经网络BP算法用于三类基本波形分类时训练样本输入方式的研究

为了进一步研究神径网络BP葬法用于摸式分类时网络的性能,本文采用了四种方式向多层神经网络提供训练样本,并相互进行比较,结果衣明:随机输入法和部分输入法的输入方式为较佳,从而说明了训练样本的翰入方式对神经网络的性能有着直接的影响.     

基于格点场数据的沙尘暴双预报模型

为提高沙尘暴预报的准确率，以描述大气环流形式的物理场格点数据作为建模样本，采用自组织神经网络对物理格点场数据样本进行聚类，构建出由大规模阵列式数据格式表示的建模样本的低维特征，再用模糊神经网络综合建模样本的一般性规律，用非典型样本进行二次建模以反映建模样本的特殊性，并设计隶属度调整方案对一般性和特殊性进行协调，由此形成兼顾建模样本一般性和特殊性的双预报模型．测试结果表明，基于特征提取方案的双预报模型体系使沙尘暴预报准确率达到80．4％．