GM(1，1)模型与指数回归模型的比较与研究

GM(1,1)模型与指数回归模型都是对具有指数或近似指数规律的系列数据建立的数学模型。通过对两种模型进行比较与研究,发现一方面,利用数据列的灰指数特性建立指数回归模型,可以简单地实现数据列的预测过程;另一方面,利用指数回归模型可以对灰色理论的GM(1,1)模型进行控制和优化。     

基于卡尔曼滤波的超宽带时变信道估计

在超宽带时变信道估计中,针对状态转移系数估计不准确引起的滤波发散问题,提出一种基于状态转移系数门限修正的卡尔曼滤波信道估计方法。该方法对时变信道采用自回归模型(AR)进行建模,利用导频估计初始信道信息和信道状态转移系数,并对信道转移系数进行门限修正。仿真实验表明:和传统卡尔曼滤波算法相比,提出方法实现简单并能有效抑制滤波发散问题,提高时变信道估计精度。     

基于迭代退火算法优化的SVR在核动力装置故障诊断中的应用

针对船用核动力装置主蒸汽管道破口大小依照监测参数的变化很难有精确估计的问题,首先使用了支持向量回归(SVR)对破口大小进行了判断,将破口大小作为诊断模型的预测值;然后,使用迭代退火算法对支持向量机的训练参数进行了优化,并与未优化的模型进行了对照。对比结果表明:优化后的诊断模型精度高,泛化能力强。     

中国国防费时间序列预测模型构建

文章综合运用B-J时间序列建模方法,对中国国防费时间序列平稳性进行了判别;采用单位根方法检验了时间序列的单整阶数;利用自相关函数和偏自相关函数判别了时间序列模型的自回归阶数(AR(p))和移动平均阶数(MA(q));构建了中国国防费时间序列模型,并进行了分析和预测。     

基于尺度无关损失优化的无锚图像目标检测

遥感影像中的目标检测是图像分析领域的一个基本而又具有挑战性的问题,特别是针对任意对象的海上目标检测近年来受到广泛关注。针对任意对象的图像目标尺度和形状不规则导致的目标检测参数敏感以及复杂背景和密集排列在非极大值抑制过程中出现假阴性的问题,提出了基于尺度基于尺度无关损失优化的无锚图像目标检测算法。将旋转边界框回归引入到典型的无锚网络全卷积单级目标检测器中,提出了与尺度无关的GIoU (SGIoU)损失用于图像目标检测的边界框回归,可以快速将预测框的形状调整为开始时与真实相似的形状,解决回归损失函数与检测器最终最优目标之间的不相容性的问题,并在回归过程中加快收敛速度。数据集实验表明：本方法在各类别P-R曲线下面积的平均值(mAP),优于现有的广义交并比(GIoU)损失函数和完全交并比(CIoU)损失函数函数。     

一类变长度棱边多项式鲁棒稳定性半径计算方法

利用变长度棱边多项式的概念,PI控制器鲁棒镇定区间对象族问题归结为4个变长度棱边多项式的同时稳定性问题,这4个变长度多项式可用标称系统(区间对象族的中点)和一个实参数(稳定性半径)表示.将这个同时稳定性问题转化为实的结构奇异值问题.基于这个结果,可用μ工具箱进行优化计算,PI控制器镇定区间对象族的闭环控制系统的稳定性半径被确定.方法是基于扫频的,但扫频是立即的.最后,用数值实例说明所给方法的有效性.     

林木生长量预测的数学模型

为预测林木生长量及其趋势 ,本文运用非线性回归、自回归分析和多维时序分析方法 ,建立了林木生长量预测的数学模型 ,并进行了实例测算     

空投产品入水可靠性的评估方法

针对空投某产品时试验多状态、小样本的特点,提出了基于回归折算的性能可靠性评估方法.通过分析投放过程的数学模型,给出入水参数关于投放条件的回归模型,并根据试验数据估计出回归系数.利用回归折算将分散在不同空投条件下的试验数据折算到某一条件下,基于折算后的试验数据得到了较客观的产品入水可靠性评估结果.