一个改进的车牌号码倾斜校正方法

在智能交通系统中,车牌号码倾斜校正是预处理的重要步骤．论文使用加权最小二乘法,把车牌区域拟合成一条直线,然后求得该直线斜率,并计算倾斜车牌图像的倾斜角％最后把图像旋转一Ⅸ完成倾斜校正．实验结果表明：论文方法能快速准确地检测出图像的倾斜角,并具有较强的适应性．与最小二乘法拟合直线比较,倾斜角精度更高,目标函数值更少;与Hough变换校正相比较,论文算法处理时间更短,倾斜角测量精度更高．     

提升小波尺度自适应非线性预测算子构造方法

提出一种提升小波尺度自适应非线性预测算子的构造方法.通过相空间重构将剖分信号转换成训练样本,采用基于高斯核函数的支持向量回归机算法进行回归训练,给出所构造预测算子的结构,并说明基于高斯核函数实现最小均方误差原则的机理.通过仿真实验验证用所构建预测算子在故障诊断时具有较好的识别能力和较强的抗噪能力,在信号降噪时信噪比较高、效果良好.     

SPSS软件在《概率论与数理统计》课程教学中的应用研究

在工科院校公共课《概率论与数理统计》的实际教学过程中,将数理统计原理的讲授与SPSS统计软件的应用相结合,达到了良好的教学效果.本文通过介绍统计图形绘制、回归分析以及方差分析方法在SPSS软件中的应用,以求为广大师生提供教学参考.     

一阶广义随机系数自回归模型参数的最小渐近方差估计

研究广义随机系数自回归模型中参数的估计问题, 给出了未知参数的一个估计类, 证明了该估计类中估计的相合性和渐近正态性, 并且获得了该估计类中的最小渐近方差估计, 并通过数值模拟比较了估计类中各种估计方法的优劣.     

基于PSO的WNN-PID自适应控制器在X光机高压电源中的应用

针对X光机应用技术要求,分析了X光机高压电源内部结构,结合小波神经网络控制技术,设计了基于粒子群算法(PSO)的小波神经网络PID(WNN-PID)自适应控制器,并应用于X光机高压电源,通过与其它控制器对比,证明了该控制器具有更好的控制性能。     

纯电动汽车驱动电动机系统效率模型的试验

为了在工况变换控制过程中,实现基于电动机系统最佳效率的优化控制,构建了电动机系统效率与转速及转矩之间的关系式.由实车测得的数据,确定了研究工况的范围,在电动机加载试验台上对电动机系统效率特性进行了测试,结果显示被测驱动电动机系统效率η>80%的区域面积占整个测试区域范围的77.1%.基于最小二乘法,对电动机系统效率进行曲面拟合,综合考虑拟合结果的精度及运算工作量,确定采用4次函数构建电动机系统效率模型;利用驱动电动机外特性部分工况点测试结果对模型进行了验证.结果表明:模型计算值与实测值的最大相对误差为3.9%,建立的模型是有效的,该模型能够为在整车控制器中制定基于电动机系统最佳效率的优化控制策略提供依据.     

直觉模糊信息系统中的信息粒度

在直觉模糊信息系统中,直觉模糊信息粒度是一种有效地进行不确定性研究的重要工具。本文在直觉模糊信息系统上,给出了直觉模糊粒度结构的交、并、差、补等四种运算。提出了直觉模糊结构上的三种偏序关系,并建立了它们之间的联系。定义了直觉模糊信息粒度及其公理化,并研究相关的性质。     

与Noor算子相关的一类解析函数的不等式

通过Hadamard卷积定义算子In＋p-1,并利用其引进了新的解析函数类H（p,n,δ,A,B）,得出了与函数类H（p,n,δ,A,B）相关的三个不等式,所有结果皆精确.作为特殊情形,给出了一些有趣的推论.     

基于BP神经网络的油气钻井成本预测

油气钻井成本是反映油田企业经济效益的重要指标.对钻井成本进行准确预测,有利于企业管理者和投资者进行科学的决策与评估.在对油气钻井成本影响因素进行分析的基础上,运用BP神经网络算法,建立了考虑成本因素之间相互关系的油气钻井成本神经网络预测模型,并结合中国石油某公司各区块钻井作业成本数据,将线性回归方法与神经网络方法进行对比,结果表明该模型具有较高的预测精度.     

室内氡气含量的回归分析

运用概率论与数理统计中回归分析的方法,通过调查某地区室内氡气含量和某地区铀浓度地图等相关数据,建立了室内氡气和地表镭分布相关关系的回归分析数学模型,借助统计分析软件SPSS,通过对观测数据的分析处理,建立了散点图和回归直线,并进行参数估计,估计出文中建立回归分析模型的相关系数,并通过模型检验说明所建立的回归分析模型具有意义,室内氡气含量与镭具有高度的正相关,最后通过残差分析,得知文中回归模型的残差服从标准正态分布,并通过绘制标准残差散点图,找出铀浓度地图室内氡气含量高或较高的地区,以便进行重点排查,从而降低氡对人体健康的危害。