基因表达缺失值的加权回归估计算法

在基因芯片实验中,数据缺失客观存在,并在一定程度上影响芯片数据后续分析结果的准确性。在不增加实验次数的情况下,缺失值估计是降低缺失数据对后续分析影响的有效方法。利用相似性信息的核加权函数来实现缺失值回归估计的局部化,提出了基于加权回归估计的基因表达缺失值估计算法。在两个不同类型的基因芯片数据上,将新方法与几种已知的方法进行了比较分析。实验结果表明,新的估计算法具有比传统缺失值估计算法更好的稳定性和估计准确度。     

基于马氏距离的飞行缺失数据估计方法

针对基于欧式距离的最近邻居的缺失值估计算法的不足,提出了一种基于马氏距离的估计算法来估计飞行数据集中的缺失数据.该算法通过飞行数据之间的马氏距离来选择最近邻居数据,并将已得到的估计值应用到后续的估计过程中,然后采用信息熵来计算最近邻居的加权系数,得到缺失数据的估计值.仿真结果表明该算法优于基于欧式距离的最近邻居缺失值处理算法,是一种有效的飞行数据缺失值估计方法.     

修正FAHP方法的装备保障指挥效能评估

专家评判值缺失是装备保障指挥效能评估实践中常见的问题之一.在模糊一致性的基础上,提出了一个不完全判断矩阵缺失值的估计和补偿算法,用该算法对传统FAHP方法进行了修正,并以该修正算法为基础,对其在装备保障指挥效能评估中的应用方法和步骤进行了分析,最后以某单位的装备保障指挥控制系统为对象,进行了具体的案例研究.     

基于相关参数的自修正飞行数据估计方法

提出了自修正的数据估计方法.用待拟合参数及相关参数组成多阶数据矩阵,利用递归神经网络对数据矩阵中缺失数据进行初次多阶拟合;利用滑动窗口,在历史数据矩阵中进行相似模式搜索,以相似度作为权重系数,对初次拟合结果进行加权修正.分析证明,该算法的最差、最好复杂度分别达到了理论最好结果.从仿真结果可以看出,自修正算法数据拟合结果误差较之单纯神经网络拟合更小,估计精度更高.     

基于FFT和电文估计的GNSS弱信号载波跟踪方法

在弱GNSS信号环境中,基于传统环路的GNSS载波跟踪方法受导航电文、接收机动态和晶振稳定性的制约,难以使用较长相干积分时间提高环路输入信噪比.本文提出了一种基于FFT的电文估计方法,该方法只需计算一种电文组合下的相干积分值序列的FFT,其他电文组合下的FFT只需少量加法运算即可完成,降低了电文符号估计的计算量.通过对...     

线性/非线性系统混合滤波

针对采用混合坐标系的跟踪系统,提出线性/非线性系统混合滤波方法(SRUKF-KF算法).该方法用SR-UKF估计系统状态空间模型中的非线性部分,用SR-KF估计其线性部分,提高了线性部分估计的精度和运算效率.仿真结果表明,该方法具有较强数值稳定性,较高估计精度和较好的实时性.     

基于区域分割的快速KNN定位算法

针对位置指纹定位算法指纹匹配效率低、定位实时性差等问题,基于传统的K最近邻思想提出一种区域分割的方法。该算法在指纹匹配阶段根据区域分割的思想,逐步缩小对目标点的定位区域范围,选取该范围内所有的参考点作为待匹配的指纹,利用KNN算法进行最终的位置估计,实现目标的快速定位。这样的过程大幅度减小了KNN算法的指纹匹配功耗,使其能应用在较大的指纹数据库中。仿真实验结果表明,该算法在保证定位精度的情况下,定位的速度明显快于传统的KNN定位算法。     

基于改进动态规划的雷达弱小目标检测与跟踪

针对复杂背景下雷达弱小目标的检测和跟踪问题,提出了一种改进动态规划的检测前跟踪算法.该方法用多级检验判决方法代替常用的两级门限检测,并用传统跟踪技术进行目标位置状态估计,根据估计值与状态值的欧氏距离设计一个惩罚项来改进值函数.通过仿真验证,结果表明该方法能有效消除伪航迹,减小计算量,提高对雷达弱小目标的检测和跟踪性能.     

保证率点值区间估计的Monte-Carlo方法

提出了一种根据实测样本系列对保证率点值进行区间估计的Ｍｏｎｔｅ─Ｃａｒｌｏ方法。对于具有正态分布或对数正态分布的样本,首先推出总体参数的分布,然后用Ｍｏｎｔｅ─Ｃａｒｌｏ法生成总体参数系列,据此求得相应的保证率点值系列,最后通过经验分布推得在给定置信度下保证率点值的区间估计,本文还给出了一个算例。     

基于AIS的对海雷达多目标联合误差估计方法

提出了一种基于AIS的对海警戒雷达多目标联合误差估计方法,该方法以高精度AIS提供的目标信息为目标真值,对雷达进行误差估计。利用系统积累的多目标航迹信息,首先进行目标粗关联,将航迹信息进行时空对准后产生误差序列,通过单目标误差序列统计信息进行异常值的筛选,再通过多目标误差序列进行错误关联目标的检验,最终对剩余误差序列进行误差估计。通过实测数据和实际应用证明,该方法估计的雷达误差较准确,用估计结果对雷达误差进行校准后可有效减小对海雷达的系统误差。     

基于Coherent Point Drift方法的SAR图像散射中心匹配

散射中心匹配是当前散射中心用于SAR图像目标识别的一个主要技术途径.散射中心匹配的难点在于散射中心特征存在的误差和缺失.Coherent Point Drift (CPD)方法从概率密度估计的角度解决点模式匹配问题,能够较好地考虑散射中心的误差和缺失.本文将CPD方法用于散射中心匹配,并在此基础上引入车辆目标SAR图像方位角估计先验信息和散射中心属性信息,以提高散射中心匹配的准确性和稳健性.MSTAR数据实验说明了该方法的有效性.     

一种基于Euler Spiral的缺失边界修复算法

在总结分析相关工作的基础上,提出了一种基于Euler Spiral修复认知轮廓中缺失边界的算法。该算法首先通过活动轮廓模型进行认知轮廓的初始定位,将视觉的预测性插值问题转化为中间插值问题,然后结合取向估计和Euler Spiral修复缺失的轮廓边界,取代了活动轮廓模型的迭代优化过程。对典型认知轮廓图形和遥感图像的实验结果验证了算法的有效性。     

坦克火控首发命中率试验脱靶弹数据处理方法

通过对出现脱靶弹情况下的散布特征参数估计方法的研究 ,建立了正态双边截尾样本均值和方差估计数学模型 ,并给出了数值计算方法 ,为坦克火控系统首发命中概率试验脱靶弹数据处理提供了理论依据。     

连续动态贝叶斯网络实现多传感器融合跟踪

利用多传感器数据进行目标跟踪,关键是怎样将多传感器的数据合理应用来对系统的状态做出最佳估计。提出应用连续动态贝叶斯网络的方法,结合卡尔曼滤波器模型,实现用多传感器数据进行目标跟踪的方法,并对算法进行了推导和验证。仿真结果证明了提出的多传感器数据互相修正融合滤波方法具有良好的滤波效果,并能够弥补传感器数据缺失和抑制脉冲噪声。     

一种16APSK信号载波残余频偏估计算法

文中提出了一种针对16A PSK信号的非数据辅助的载波残余频偏估计算法。该算法以判决后星座点的相位偏转量与判决符号数之间的数学关系为依据,通过对16APSK星座判决区域进行优化,并结合FFT方法求解相位偏转量的周期得以实现。仿真分析表明,在不同的信噪比条件下该算法通过选择适当的估计长度能快速完成高精度的频偏估计。     

基于语言评价与模糊数的群体意见共识方法

针对具有自然语言评价信息的群决策问题,给出了一种基于语言评价信息与梯形模糊数的群体意见共识方法.该方法先通过无量纲化处理、语言评价信息转换为梯形模糊数、对梯形模糊数进行集结等步骤,形成群体对方案的综合评价值(梯形模糊数);然后对群体意见进行共识分析和评价;最后对共识结果进行方案排序.通过对实例进行分析,表明该方法能得到切合实际的决策效果.     

基于动态窗口的灰色加权填充算法及应用?

为解决复杂系统中单属性缺失数据填充困难问题，提出了基于动态窗口的灰色加权填充算法。该算法通过建立双向灰色预测模型，并采用模型精度评价系数加权填充缺失数据，有效增强了算法的准确性；提出基于灰色模型评价系数反馈的动态伸缩窗口概念，寻找产生最优模型的训练数据序列，使算法具有良好的鲁棒性和适应性。实验结果表明，该方法在RMSE和MA两项指标上均优于传统的双向灰插值、灰插值、多项式插值等方法。     

对RWR/ESM系统中象限判别概率的研究

随着现代战场电磁环境日趋复杂,辐射源不断增多,脉冲丢失成为机载RWR/ESM系统的一个严重问题。在机载RWR/ESM系统各射频前端通道发生脉冲交叠的基础上,分析了机载RWR/ESM系统测向环节在象限判别过程中的脉冲丢失概率,推导出脉冲象限判别概率的工程估算公式。最后通过仿真验证了机载RWR/ESM系统象限判别过程中,脉冲的象限鉴别正确概率与其输入脉冲密度之间的关系。