基于径向基概率神经网络模型的小儿厌食症状辅助诊断

结合了径向基神经网络较强模式分类能力与概率神经网络运算简单的优点,提出了一种径向基概率神经网络模型,并应用于小儿厌食症的辅助诊断,通过对119例样本数据的处理,获得了92.4%的准确率.此外,偏最小二乘法的分析结果表明,Zn元素与小儿厌食症关系最为紧密.     

二维非结构三角形网格的非振荡方法

对非结构三角形网络给出了一种非振荡有限体积方法，该方法在最小平方意义下的构造了非振荡重构良好，对二维Burgers方程国标绕流进行了数值计算，得到比较满意的结果．     

变遗忘因子相关函数自适应滤波算法

相关函数递推最小二乘(CRLS)算法在回波消除中双方对讲情况下是有效的,但其计算复杂度较高。把相关函数最小二乘准则中的遗忘因子视为时变的遗忘因子,应用最速下降法使当前时刻的方向矢量正交于前一时刻的方向矢量,从而获得时变的遗忘因子的表达式,得到一种新的相关函数自适应滤波算法。该算法的计算复杂度比相关函数递推最小二乘算法的要低。计算机数值仿真结果表明,新算法的收敛性能和相关函数递推最小二乘算法的收敛性能相当。     

拟回归标度参数不相关估计的估计量

在拟回归假设条件的基础上，本提出对拟回归原型的未知标度参数独立进行估计的方法，新方法不仅具有很高的计算效率，而且标度参数的估计量之间不再具有相关性，当样本容量很大的时候，新方法能够达到原方法(献[1]，An and Owen的方法)的计算精度．在章结尾给出了计算机模拟结果。     

基于滚动时间窗的最小二乘支持向量机回归估计方法及仿真

提出了一种基于滚动时间窗的最小二乘支持向量机(LSSVM)回归估计方法．该方法构造了滚动时间窗，利用滚动时间窗内的数据优化建模．模型随着时间窗的滚动进行在线更新，并对滚动时间窗内的数据分配不同的权值以充分利用数据的信息．将基于滚动时间窗的LSSVM回归估计方法应用于软测量建模．进行轻柴油凝固点的预估．结果表明，该建模方法十分有效．     

基于序列图像的工业钣金件三维重建与视觉检测

针对目前工业制造领域面临的难题,提出利用非量测数字摄像机进行工业钣金件高精度三维重建与视觉检测.采用二维直接线性变换分解摄像机参数初值并结合光束法平差进行高精度标定;利用最小二乘模板匹配提取像面上的点、直线信息并进行混合光束法平差,从而进行钣金件的高精度三维重建及其尺寸制造误差的检测.所开发的视觉检测系统硬件成本低、自动化程度较高,实际数据的多次实验均取得了优于1/8 000的相对精度,说明所论述的方法为工业零件的自动化三维检测提供了一条可行途径.     

基于LS-SVM的燃料电池控制建模的研究

由于直接甲醇燃料电池数学模型的复杂性难以满足工程上对DMFC控制系统的设计，提出一种基于最小二乘支持向量机建模算法，用具有RBF核函数的LS-SVM离线建立DMFC电堆的非线性模型；仿真和实验结果表明了该建模方法具有建模简单、模型精度高等优点，亦证明了该算法的有效性和优越性。研究结果对直接甲醇燃料电池控制系统的建模和控制具有一定的实用价值。     

基于核最小二乘回归子空间分割的高维小样本数据聚类

针对基于线性表示理论的子空间分割方法没有考虑高维小样本数据的非线性性质,借鉴核理论,提出核最小二乘回归子空间分割方法,使子空间分割方法适合高维小样本数据的非线性性质.经6个基因表达数据集和4个图像数据集上的实验,表明该方法是有效的.     

融合倾斜仪数据的盾构姿态严密解算模型

推导了倾斜仪与盾构的严密标定模型;将倾斜仪采集的双轴角度数据视为平面点云,推导了倾斜仪角度数据的稳健估计方法;在前述模型方法的基础上,利用最小二乘配置方法建立了倾斜仪与棱镜数据融合的严密联合解算模型.最后,通过试验对上述模型方法进行了分析验证.结果证明,提出的盾构姿态解算模型正确可行.     

基于移动最小二乘法的轨迹拟合切线方位角计算

基于移动最小二乘法,提出了轨迹切线方位角算法.利用实测数据验证了算法的可行性,并对算法关键参数(紧支系数与权函数)的设置进行了讨论.结果表明:该方法简单易行,适用于形状弯曲较小的轨迹;移动最小二乘法中的紧支系数应满足计算的需求,但不宜过大;权函数能提高拟合精度,但对轨迹切线方位角的精度几乎没有影响.