独立同分布心极限定理雨量站网规划中的应用

将独立同分布中心极限定理引入雨量站网的规划中,得出面雨量测量精度(测量相对误差或允许误差)与雨量站网密度(平均站间距)呈线性关系,误差增长的斜率与该区域雨量站观测的随机误差均方差呈正比,与区域面雨量和区域面积的平方根呈反比.利用模拟降水场以及安徽省梅雨期间高密度的雨量站点资料,以抽站法为基础进行统计计算,验证上述结论,并对这一线性关系的斜率进行讨论,以期为雨量站网的规划和优化提供一定依据.应用导出的关系式对安徽省2005-2008年梅雨季节降水统计得出,面雨量测量精度与雨量站密度的相关系数在淮北平原为0.49～0.80,在皖南山区为0.70～1.41,如果假定20％的允许误差,安徽淮北平原和皖南山区的最小平均站间距(最高布站精度)分别为25和14 km.     

UKF车速估计器的算法研究与仿真

为准确估计车辆的行驶速度, 保证汽车的安全性, 设计了基于无味卡尔曼滤波算法（UKF: Unscented Kalman Filter）的车速估计器, 并与基于卡尔曼滤波（KF: Kalman Filter）算法所建立的估计器进行了比较。两个估计器都以七自由度整车模型为研究平台, 同时在Matlab中搭建了UKF和KF的算法模型。仿真实验结果表明, 当系统输入产生突变时, UKF算法与真实值的绝对误差率始终在4%以内, 比KF算法的误差率大约降低了3%, UKF车速估计器能很好地预测车速变化的趋势, 相对于KF估计算法效果更佳。     

基于不一致的汉语句法树库潜在错误查找

语料库是自然语言处理NLP（natural language processing）的基础,其标注质量影响着基于有指导机器学习方法的NLP系统的性能。针对汉语句法树库,提出了一种基于不一致查找树库潜在标注错误的方法,该方法主要从两方面进行不一致检测：一是从类似短语内部构成并结合可疑度来检测不一致;二是从标注大纲入手,检测词性、短语等各类标记符号与大纲定义不符合的情况。实验结果表明,在查找到的不一致现象中,存在一定数量的语料库标注错误。     

PA样本下刻度指数族参数的渐近最优的EB估计

本文在PA样本下研究刻度指数族参数的渐近最优的经验Bayes估计,在刻度平方误差损失函数下导出参数的Bayes估计,利用核估计的方法构造了参数的EB估计,并且证明这种估计的渐近最优性,最后给出一个例子.     

基于蒙特卡洛法的铣削让刀误差概率分布预测

基于斜角切削理论,建立铣削力计算模型,求解得到铣削力.构建薄板受力变形的挠度函数,结合刀具的受力变形求解刀具-工件耦合变形的铣削让刀误差.采用神经网络拟合方法,求出输入铣削参数与输出最大让刀误差的函数关系.考虑刀具参数、材料参数、工件参数以及加工工况等随机参数对金属切削的影响,利用蒙特卡洛方法,对输入参数进行抽样,将参数样本代入神经网络拟合的函数模型中,获得铣削让刀误差样本,并分析其概率特性,从而提出一种铣削让刀误差的概率分布预测方法,较确定性计算铣削让刀误差的方法更加符合实际.     

基于BP神经网络的交流输电线路可听噪声预测模型

可听噪声属于输电线路电磁环境的影响因子之一,其常规预测模型均存在使用条件受约束或预测误差偏大的问题.根据间接预测法的思想,以可听噪声通用表达式中的4个因素为输入变量,可听噪声值为输出变量,建立了三层结构的BP神经网络交流输电线路可听噪声预测模型.以国外多条输电线路可听噪声数据为样本,通过BP神经网络对样本进行训练,运用得到的模型对预测集线路的可听噪声值进行了预测.结果表明,与常规GE公式相比,采用BP神经网络预测模型的预测平均绝对误差要小1.641 4 d B(A).     

二维Stokes flow快速多极边界元法及截断误差

研究二维Stokes flow问题,给出快速多极边界元法复变函数形式基本解平移格式及计算步骤,得出改进相互作用列表算法并分析其计算效率.分析多极展开截断误差,给出截断项数表达式,说明截断误差可由截断项数控制.     

无人机光电侦察平台的动目标测速方法研究

为了满足无人机对地面运动目标的侦察需求,在无人机光电侦察平台对地面运动目标实时跟踪的基础上,提出了一种对地面运动目标的光学测速方法.该方法根据光电侦察平台提供的俯仰角、方位角和无人机距离目标的距离,并结合了无人机的三维姿态信息,建立了无人机光电侦查平台对地面运动目标的速度测量模型.并分析了测速模型的误差来源,推导了误差计算公式.该测量方法无需定位目标,能够有效测量运动目标的速度,实用性较强.     

机床温度测点优化方法研究及试验验证

针对机床热误差补偿技术中的关键温度测点选取问题,提出了一种温度测点优化新方法.首先采用简单相关分析,剔除掉与热误差明显不相关的测点.然后对初步筛选出的测点进行模糊聚类分析,以消除温度变量间的复共线性问题,同时进行灰色综合关联度分析,判断各测点与热误差间的紧密程度.根据分析结果,建立多个不同测点的热误差模型,对模型进行基于统计学理论的分析,确定出关键温度变量,将温度测点由20个减少至4个.根据优化结果,重新建立多元线性回归模型.误差预测结果表明,主轴Z向最大热误差从17.903μm减小到1.850μm.     

基于两级滤波的车辆相对加速度估计

针对智能交通中汽车防追尾碰撞预警技术难以准确获取车辆间相对加速度,从而影响预警准确性的不足,提出了一种基于两级卡尔曼滤波的相对加速度估计方法.首先建立准确描述车辆间相对加速度变化的车辆相对运动模型,利用卡尔曼滤波递推方法初步估计出相对加速度值.然后进一步结合相对速度信息,利用第二级卡尔曼滤波估计相对加速度的误差,对初步估计的相对加速度值进行修正,从而获取较为准确的相对加速度信息.实车试验结果表明,该方法的准确性和可靠性好,加速度估计误差小于0.5 m/s2.