基于变分贝叶斯的容积H∞滤波在无人船载低成本MIMU对准的应用

无人船在恶劣海况下对其船载低成本微机械惯性测量单元(micro inertial measurement unit, MIMU)进行初始对准,其精度不仅会受到海浪摇摆、浪涌等未知复杂干扰的影响,还会受传感器噪声的影响。针对这一问题,提出基于变分贝叶斯的H_∞滤波算法(variational Bayesian cubature H_∞ filter, VBCH),从而实现在系统噪声或状态方程不确定且系统噪声和量测噪声同时具有“时变”“厚尾”特性情况下的自适应鲁棒滤波。仿真实验表明,随着MIMU噪声的增大以及各项误差系数的不稳定性增强,系统噪声和状态方程逐渐变得不确定,基于卡尔曼滤波的自适应算法逐渐失效,而本文提出基于H_∞控制理论VBCH算法则能够继续保持一定的对准精度和算法鲁棒性：对无人船载低精度MIMU的天向对准精度达到1.5°,东向、北向对准精度能达到0.1°。满足无人船大失准角初始对准的要求,具有一定的应用价值。     

基于稳健设计的熔融堆积成型工艺参数的优化

针对熔融堆积成型工艺的尺寸精度和翘曲变形两个指标,选择线宽补偿(A)、挤出速度(B)、填充速度(C)、层厚(D)四个工艺参数作为控制因子,采用稳健设计和模糊综合评判相结合的方法优化熔融堆积成型工艺参数.优化结果表明,工艺参数对指标影响的显著性程度的主次顺序为A、B、D、C,最佳工艺参数的组合方案为A1B1C2D3.     

基于鲁棒PID-模糊复合控制的随动系统研究

某型导弹随动系统动力学模型的复杂性及客观环境中的干扰因素,使传统单一模式的控制难以达到预定的要求,有必要寻求鲁棒性强且大误差可控的控制策略.针对模型参数及外界干扰的不确定性,在对该型导弹随动系统的控制方式进行分析研究的基础上,设计一种基于模拟退火算法(SA)优化的模糊控制和鲁棒PID控制的复合控制方法,并用MATLAB软件进行数值仿真.仿真结果表明,复合控制系统的各项性能都比原系统有显著提高.     

多类水印的同时嵌入

研究了多类数字水印同时嵌入的问题,提出了一种同时嵌入两类水印的图像数字水印算法。此算法基于整形小波变换,两类水印的提取都不需要知道原始图像。还提出了水印的“可信比特”提取的方法,加强了水印的鲁棒性。算法对JPEG压缩、小波压缩、噪声、中值滤波和裁剪有较好的抵抗能力,同时,易损水印除了能鉴别图像是否被篡改外,还能报告图像在空间域和频率域的失真情况。     

关于美式期权定价方法的研究

美式期权的路径依赖特征导致了其定价的复杂性,并使得美式看涨、看跌期权之间的定价原理差异较大。本文在深入剖析美式期权特点及其价值形成机理的基础上,利用Ｂｌａｃｋ － Ｓｃｈｏｌｅｓ 定价模型,分别探讨了美式看涨、看跌期权的定价方法,并讨论了在其有效期内产生的现金流对美式期权价值的影响。     

我国居民储蓄存款变化成因分析

本文在影响居民储蓄存款变化的因素中,剔除文化背景、人文环境、政治和经济制度、消费和储蓄习惯、对今后收入和支出变化的判断等不易量化的影响因素后,就居民可支配收入、消费支出、利率、除储蓄以外的其他金融资产投资、房地产市场等因素,对居民储蓄存款变化成因的影响,采用线性回归分析方法,进行定量回归分析和判断,并引出对我国货币政策以及宏观调控手段取向的思考．     

基于SURF算法的电路板元件定位及检测

为解决人工电子元件检测日益困难的问题,提出了一种基于加速鲁棒特性(speed-up robust features,SURF)算法的电路板元器件的定位及检测方法.针对SURF算法在实际图像匹配应用中会发生较大概率误匹配的问题,提出了一种提高匹配概率的算法.首先用最近邻方法进行粗匹配,然后利用曲线拟合剔除错误匹配点对,最后利用匹配点对的坐标位置关系找出元件的位置,用改进的7个不变矩方法进行产品检测.实验证明了此方法的有效性和可行性,提高了特征点匹配的精度,实现了电路板元件的精确定位和检测.     

利率随机时的跳跃扩散过程的期权定价模型

假定股票价格的跳过程为一般的计数过程,建立了股票价格服从跳扩散过程的行为模型。运用随机分析中的鞅方法,讨论了当利率为随机变量时的期权定价问题,推导出了利率随机时欧式买权与卖权的定价公式以及平价关系,推广了已有的结果。     

螺旋管簧的可靠性鲁棒设计

在可靠性优化设计理论与可靠性灵敏度分析方法的基础上，讨论了螺旋管簧的可靠性鲁棒设计问题，提出了可靠性鲁棒设计的数值计算方法，把可靠性灵敏度溶入可靠性优化设计模型之中，将可靠性鲁棒设计归结为满足可靠性要求的多目标优化问题。     

熵与大偏差及保险定价

为了更加合理的解决保险定价问题,引入信息论中的熵和概率理论中的大偏差,对一般保费计算方法进行了修正.结果表明:最大熵原理只考虑了具有最大熵的概率分布,而在大偏差框架中,考虑了所有的概率分布,此时的熵描绘了随着实验次数的增加,概率分布的收敛情况;若只知道概率分布的不完全信息,最小化叉熵,得到最小叉熵优化模型,模型的解可调整保费.调整后的保费计算方法既建立在经验概率分布基础上,又不完全依赖经验概率分布,具有更好的实用性.