基于多目标规划的模糊DEA有效性

传统的DEA模型是通过单目标的线性规划来处理刚性数据，为了更好地评价决策单元的相对有效性问题，在多目标规划的基础上，建立了模糊DEA模型，通过取截集的方法，得到相应的悲观规划和乐观规划，并分别求得与之相应的线性规划(P2)的最优值，由此可以得到更多的关于决策单元的投入和产出情况的信息，还讨论了它们的一些性质，并用数值实例加以说明。     

化工测量中的干扰分析及抗干扰方法

分析了化工测量中的干扰问题，并结合多年来的工作实践，提出了一些抗干扰的方法。     

数据域与微机应用系统

本文着重描述在数据转换过程中如何把数据信息按区域进行细分，以弄清数据信息的性质，进而确定一个最优数据通路，建立高效应用系统。     

小波分析在证券分析中的应用

传统股市投资分析中的证券分析方法之一———MACD法 ,利用DIF的移动平均值以确定证券的买卖时机 ,存在着时滞性 ,对非平稳的股市信息分析不能及时、较好地刻画股市的基本变化趋势 .作者根据证券投资理论 ,建立了相应的证券投资分析数学模型 ,根据小波分析多尺度分析能力强的特点 ,利用小波分解提取反映股市基本变化趋势的低频信息 ,改进了传统分析方法 ,建立了改进后的数学模型Ⅲ .该模型求解方便 ,同时与实际模型较好地逼近 ,具有时效性 .此外 ,以路桥建设股票 14 0个交易日的DIF和MACD值作为原始数据 ,用Matlab作为工具进行计算 ,求解模型Ⅲ .结果表明 :与传统分析方法相比 ,从模型Ⅲ中能得到更多的买卖点信息 ,而且价差更大 ,效果显著 ,充分显示了小波分析在股市技术分析中的强大生命力     

图像相关方法中采用多种子区进行位移测量

在图像相关位移测量方法中一般采用正方型子区搜索中心点的位移.当测量靠近裂纹或缺陷部位的位移时中心型子区失去效果,为了解决这一问题提出了非中心型子区的方法.证明了方法的有效性.认为在相关搜索时测量点既可选定在子区的中心位置,也可选定在非中心位置.进而提出了将测量点确定在子区角点的多种子区的方法.除通常的中心型子区外,至少还有4种子区可以采用,分别是右下角型、左下角型、右上角型和左上角型,这4种子区不但适用于表面裂纹或缺陷部位的位移测量,而且增加了图像有效信息的提取面积.     

六台轧机热轧钢板在线测长及产品统计微机系统

本论文选用Apple-Ⅱ作主机,开发了一套外设接口扩展箱和相应的应用软件,用于实现在钢厂中对六台单轧机的热轧钢板长度在线检测和现场显示,同时对钢板的长度按照合格、超长、超短进行分类统计,打印生产报表。此外还提供随时修改钢板长度(标尺)设定值和随机查询各台轧机产质量状况的功能。在接口扩展箱中,采用了包括光电耦合在内的若干抗干扰措施,保证系统能在钢厂恶劣环境中正常运行。本系统已在工厂轧机上试用成功。     

云南数字台网谱震级的测定和地震辐射能的计算

运用Duda等提出的谱震级测定公式,结合云南区域数字台网宽频带记录资料测定了发生在网内的中强震(4.0相似文献   

基于多元时间序列融合的飞行动作识别方法

针对飞行动作数据随机性强与长度不一致的问题,提出通过减小动态时间规整(DTW)算法的搜索空间,并定义不同特征参数贡献度的概念,实现对飞行数据的多元时间序列融合,从而完成对战术机动动作的识别。通过引入预分类和细分类结合的方式,对动作数据进行预处理,然后根据改进的动态时间规整(WDTW)算法对待测数据进行识别。仿真实验表明,相比传统DTW算法,WDTW算法通过降低算法复杂度,识别计算时间变化明显;对核密度与精准度系数的分析表明识别准确率亦有所提高。实验结果验证了所提方法的准确性。     

序列模式挖掘的两种典型算法及比较

序列模式挖掘是数据挖掘的重要分支,GSP算法与PSP算法是序列模式挖掘中的两种典型算法。本文介绍了这两种算法并对其进行了分析与比较。     

GFMIMU/GPS组合导航系统信息融合技术研究

GFMIMU/GPS(Gyroscope Free Micro Inertial Measurement Unit/Global Positioning System)组合导航系统具有抗高g值冲击、低成本、长寿命、较高精度等优点,在低成本精确制导武器和微小型无人机具有广阔的应用前景。针对工程应用中信息融合的精度和实时性两方面的要求,运用基于模型误差预测的扩展卡尔曼滤波MEP-EKF(Extended Kalman Filter base on Model Error Predictive)方法,将MEMS(Micro Electromechanical Systems)加速度计的误差作为模型误差来考虑,对GFMIMU/GPS组合导航系统进行建模仿真,将其与EKF和UKF(Unscented Kalman Filter)方法进行了仿真比较,在方位误差角的估计上取得了比他们精度高的仿真结果,而且MEP-EKF所需时间是UKF的10%.