近50ａ来南疆气候变化对可利用降水量的影响

选择1951~2006年逐月降水和温度资料,计算出南疆年平均蒸发量及可利用降水量.在详细分析了50 a来南疆地区降水、气温、蒸发及可利用降水量变化特征的基础上,采用逐步回归周期分析法对降水、气温和可利用降水量进行了模拟,并对未来5 a上述要素进行了预测.结果表明,20世纪70年代以后南疆地区的温度、降水和蒸发变化基本呈上升态势,可利用降水量却呈现出偏多和偏少交替的波状变化特征.这说明气候变暖,可利用降水量不一定增多,未来5 a南疆地区可利用降水量将可能减少.     

基于多重多元回归的焦炭质量预测模型

 焦炭质量预测是焦化企业进行焦炭质量控制的重要方法。在诸多生产因素已固定的条件下,焦炭质量主要取决于原料煤性质。用煤质指标预测焦炭质量是焦炭质量预测的重要方法。考虑配合煤煤质指标和焦炭质量指标的多元性和相关性,采用多重多元回归分析技术,将焦炭质量的各指标作为一个整体,建立配合煤煤质指标对焦炭质量的预测模型。基于偏最小二乘回归思想,采用预测误差平方和（PRESS）和预测的方差验证回归模型的预测能力。根据实际焦炭生产建立的焦炭质量预测多重多元回归模型的显著性检验表明,该模型具有较高的预测能力。应用多重多元回归技术建立的焦炭质量预测模型对指导焦化企业的焦化生产,优化配煤和加强焦炭质量控制具有重要的现实意义。     

Generalized ridge estimation of a semiparametric regression model

We considered the following semiparametric regres-sion model yi = X iT β+ s ( t i ) + ei (i =1,2,,n). First,the general-ized ridge estimators of both parameters and non-parameters are given without a restrained design matrix. Second,the generalized ridge estimator will be compared with the penalized least squares estimator under a mean squares error,and some conditions in which the former excels the latter are given. Finally,the validity and feasibility of the method is illustrated by a simulation example.     

回归分析法在样本长度误差分析中的应用

在回归分析研究的基础上,采用最大似然法来确定回归方程的系数,并对线性假设进行显著性检验,最后对拟合效果进行量的分析,并给出样本长度在不同参数控制依据下的相对统计误差.     

变分迭代法在双曲型偏微分方程中的应用

本文讨论了如何将变分迭代法应用于双曲型偏微分方程,并且通过其简便的计算可以得到方程的解,得出变分迭代法是一种既简单又有效的方法。     

最小学习机

针对极端学习机（ELM）不能用于多层前向神经网络学习的问题,通过揭示单层前向神经网络（SLFN）的ELM与岭回归以及中心化的岭回归之间的关系,提出了SLFN的最小学习机。通过证明核化的中心化岭回归与核化的PCA之间的关系,提出以无限可微的核函数为激励函数的多层前向神经网络（MLFN）的最小学习机LLM.SLFN/MLFN的最小学习机能够保持ELM的上述优势。     

四元数矩阵平方保持偏序关系的刻画

给出了四元数矩阵平方保持右(左)星序关系、星序关系的完整刻画,并得到了在减序条件下含EP矩阵的四元数矩阵平方的Lwner偏序、减序的刻画。     

回弹法检测混凝土抗压强度在兰州地区的试验研究

采用兰州地区常用的混凝土原材料及配合比制作混凝土标准试块,按照技术规程进行回弹值及抗压强度测试,对混凝土抗压强度与回弹值的相关关系进行了试验研究.根据最小二乘法原理,通过回归分析,建立了几种回弹值与混凝土抗压强度相关关系的数学函数模型;基于精度分析与国家测强曲线的比较,得到了兰州地区回弹法检测混凝土抗压强度地区测强曲线,验证了测强曲线的优越性;对影响混凝土测强曲线的因素进行了讨论.     

合成孔径雷达景象匹配中制导导弹定位

研究了合成孔径雷达景象匹配中制导中的导弹定位问题。部分孔径成像是景象匹配中制导合成孔径雷达有效的成像模式,为便于利用多匹配点定位,提出了聚焦多普勒波束锐化成像方法。建立了基于匹配点距离差和多普勒差,并考虑了高度、速度和匹配点位置测量误差的定位模型。推导了位置估计的克拉美-罗下限（Cramer-Rao lower bound, CRLB）。提出了一种基于最小二乘的闭式求解算法。理论分析表明,在一定近似条件下,这一算法的估计精度到达CRLB。仿真分析了各种误差因素对CRLB的影响,验证了算法的理论分析结果及其有效性。     

基于岭回归径向基神经网络的MIMU误差建模

对MEMS（Micro Electro Mechanical systems微电子机械系统）IMU（Inertial Measurement Unit惯性测量单元）的随机漂移和误差进行建模和补偿是提高捷联惯导系统性能的主要方法之一。为了避免径向基（RBF）神经网络输出之间可能存在的复共线性,更加准确有效的对MIMU的输出误差建模,提出将岭回归径向基神经网络用于MIMU的误差建模中。通过与时间序列建模方法的仿真比较表明,在对MIMU误差补偿上所建立的岭回归RBF网络与四阶AR模型方法精度相当,比一阶AR模型精度高,而且无需对数据平稳性处理。

Abstract：

It is one of the main methods to improve the performance of Strap-down Inertial Navigation System for compensating the random drift and bias of MEMS （Micro Electro Mechanical systems） IMU （Inertial Measurement Unit）. In order to eliminate latent multicollinearity of radial basis function neuron network output layer and model the drift and bias of MIMU accurately,the radial basis function neuron network based on ridge regression method was proposed which was applied in modeling and compensating MIMU errors. The simulation shows,compared to the AR model,the precision of compensation of MIMU error using radial basis function neuron network based on ridge regression method is equal to the fourth order AR model,better than first order AR model,and no data stabilization processing.