KPLS-SVM在缺失飞参数据估计中的应用

飞行参数的缺失给飞行事故调查工作带来了很大困难.将核的偏最小二乘法与支持向量机耦合,建立基于状态匹配的飞行参数估计模型可以较好地解决缺失飞参数据的估计问题.首先将初始输入映射到高维特征空间,进而利用偏最小二乘法在特征空间中提取对缺失飞参数据影响较强的得分向量, 最后将提取的得分向量作为输入建立支持向量机模型.既克服了输入变量间的相关性问题, 又降低了支持向量机的输入维数.仿真也说明了使用该方法估计缺失飞行参数的可行性和有效性.     

基于对称迭代的反向混合单调算子方程组解的存在惟一性

运用锥与半序理论和对称迭代方法,讨论半序Banach空间一类反向混合单调算子方程组解的存在惟一性,并给出了迭代序列收敛于解的误差估计,同时讨论了非反向混合单调算子方程组解的存在惟一性.所得结果改进和推广了混合单调算子方程某些已知相应结果.     

基于局部评估的分布式图模式匹配算法

为了在分布式存储的大规模数据图上进行快速图模式匹配,提出了基于局部评估的分布式图模式匹配算法disGPM-PE。首先各计算节点并行地执行本地匹配,然后协调器节点收集局部匹配结果、计算边界点的匹配状态并发送给相应的计算节点,接着计算节点根据边界点的匹配状态确定与边界点相连的节点的匹配情况,最后协调器节点组合得出最大匹配集。实验结果表明：与已有的分布式图模式匹配算法相比,disGPM-PE算法都能够在不显著增加通信量的前提下避免数据片段间的依赖关系对执行时间的影响,减少了图模式匹配的时间。     

利用局部评估的分布式图模式匹配算法

为了在分布式存储的大规模数据图上进行快速图模式匹配,提出利用局部评估的分布式图模式匹配算法。各计算节点并行地执行本地匹配;协调器节点收集局部匹配结果、计算边界点的匹配状态并发送给相应的计算节点;计算节点根据边界点的匹配状态确定与边界点相连的节点的匹配情况;协调器节点组合得出最大匹配集。实验结果表明:与已有的分布式图模式匹配算法相比,dis GPM-PE算法都能够在不显著增加通信量的前提下避免数据片段间的依赖关系对执行时间的影响,从而减少图模式匹配的时间。     

基于小波去噪半参数回归模型的卫星轨道测量数据预处理方法

由于卫星轨道测量数据中含有非线性误差,使用传统的最小二乘多项式拟合方法对其进行预处理必然会降低定轨精度.在半参数回归模型的基础上,应用小波阈值去噪算法估计并消除观测数据中存在的非线性误差,提出了基于小波去噪半参数回归模型的卫星轨道测量数据预处理方法,以提高数据预处理的精度.对某卫星USB跟踪数据应用该方法进行了仿真,仿真结果表明:该方法可以分离出观测数据中的白噪声和非线性误差,从而可以在观测数据中消除非线性误差的影响,提高数据预处理的精度.     

组合预测法在战时单兵日均物资需求预测中的应用

分析、研究、预测战时物资需求量,进而拟制相应的物资保障方案,是提高战时物资保障计划性和有效性的客观要求。利用灰色预测法和趋势预测法建立模型并进行预测,在对比分析各种物资需求预测方法的基础上,建立了基于最小二乘法加权的战时单兵日均物资需求的组合预测模型,为我军进行战时物资需求预测提供了一种可借鉴的方法。