基于QPSO算法的支持向量机参数优化研究

应用具有量子行为的粒子群优化算法,对支持向量（SVM）进行参数优化研究．根据支持向量机的分类准确率和泛化能力之间的关系,应用QPSO算法选取比较优秀的参数模型,比较参数模型的各项性能,选取最适合实际需要的参数模型．仿真表明,QPSO算法的SVM模型与PSO算法相比在分类准确率和泛化能力上均获得更好的效果,经QPSO优化后的SVM整体性能明显提高．     

纯引力轨道验证质量辐射计效应与气体阻尼耦合模型的数值分析

辐射计效应和气体阻尼是纯引力轨道验证质量的重要干扰力,是影响纯引力轨道构造水平的重要因素.在纯引力轨道飞行器中,这两种力分别描述了由腔体中温度梯度和验证质量相对运动引起的气体分子作用,两者从不同角度描述了气体分子作用力,均是气体分子作用力的一部分,而两者的耦合模型则可以反映验证质量受到的气体分子作用力总和.针对耦合模型形式复杂的特点,本文以内编队系统为例,利用数值方法分析了耦合模型中的影响因素,这些因素包括内卫星相对运动速度、内卫星半径、外卫星腔体半径、腔体平均温度、腔体温差和腔体平均压力等.对大量计算结果进行了数据拟合,给出了内卫星气体分子作用力与各物理参数关系的拟合公式,和原始计算结果相比,拟合误差在20％以内.     

屏蔽数据在新型截尾样本下系统的可靠性分析

当系统含有屏蔽数据时,在具有随机移走逐步增加型截尾模型下,讨论了部件寿命服从双参数指数分布的串联系统可靠性估计问题。设随机移走系统数服从二项分布,利用极大似然方法,Bayes理论及方法,推导出双参数指数部件参数、系统可靠性函数、失效率函数及移走概率的极大似然估计和Bayes估计。并利用Monte Carlo方法对两种估计结果进行了比较,表明Bayes估计较极大似然估计效果更优。     

基于事件的系统可靠性参数仿真算法

介绍了可以用扩展可靠性框图表示的系统的可靠性参数的仿真算法。首先,对扩展可靠性框图进行了介绍,提出了利用树状结构来描述扩展可靠性框图的结构。其次,对基于扩展可靠性框图的系统行为进行了分析。然后,依据离散事件系统仿真思想,分别给出了计算可修系统可靠性参数的仿真算法与不可修系统可靠性参数的仿真算法。最后,给出了计算实例。该仿真算法不仅可以对状态独立系统进行可靠性参数计算,而且可以对具有冷储备关系以及冷储备嵌套关系的状态相关系统进行可靠性参数计算,具有很强的通用性与实用性。     

基于Matlab仿真的当前统计模型的参数校正

当前统计模型能真实地反映目标机动范围和强度的变化,是目前较好的实用模型。大量实验表明该算法在跟踪机动目标时具有良好的跟踪结果。然而实验中也发现该算法在跟踪具有加速度的目标机动情况时,其速度与加速度估计的动态时延明显位置误差较大,因此不能很好地实时反映目标的机动情况。因此需要进行新的调整参数的设定与比较,使其克服以上的缺点,文章借鉴强跟踪滤波器,在滤波器状态预测协方差矩阵中引入了加权因子并利用M atlab仿真技术,针对当前统计模型中对动态时延影响比较大的几个重要参数,进行了仿真对比和调整。跟踪结果表明:动态时延明显减小,位置误差大幅下降,达到了比较理想的跟踪效果。     

面向双观测站定位系统的CCD标定技术

标定是立体视觉测量应用中的关键环节,采用有效的标定方法将获得更加精确的立体视觉测量结果。以双观测站定位系统为研究对象,结合摄像机针孔成像原理,在Zhang平面模板标定基础上进一步改进,实现了单摄像机、双目CCD以及双观测站系统之间的标定。详细阐述了系统坐标转换原理、分布式的参数优化方法以及标定实现过程。试验表明,该标定过程能够精确、有效地获得摄像机参数以及观测站位置关系,为进一步精确定位解算提供了有效的数据支持。     

基于声强矢量的舰船目标运动参数估计

基于声强矢量测量法提出了舰船目标运动参数的估计方法,并提出了快速算法.计算机仿真实验表明,以上算法是可行的,可以实时估计出舰船的速度和距离。     

矩阵论在研究微波元器件中的应用

采用酉矩阵的性质 ,证明微波无耗器件S参数的一个重要性质———幺正性。     

宽带无线移动信道特性测量方法研究

对比分析了几种常用的无线信道测量方法，指出了各种方法的优缺点和适用场合。重点对目前广泛应用的滑动相关信道测量方法进行了理论分析，并给出了该方法的一种实现方案，同时对几个重要的设计指标进行了探讨分析。     

一种基于LVQ的语音线谱对参数量化方法

在现有格型矢量量化(LVQ)方法的基础上,通过对线谱对(LSP)参数进行精度预处理,使其数值更接近于格点从而减少量化失真。仿真实现了改进方法,并采用MELP算法中4级MSVQ方法作为对比。得到的结果表明,较之MSVQ,LVQ量化LSP参数的精度提升了约90%的同时,合成语音的谱失真(SD)降低了约2/3,客观评估得分和近似MOS分略有提高。