高层建筑物变形监测与分析方法研究

进行高层建筑物的变形监测对其安全性非常重要。本文针对高层建筑物变形监测环境及其对监测快速、高精度的要求,详细阐述了采用GPS和全站仪的组合监测方案,重点提出了利用回归平面进行建筑物整体倾斜变形分析的方法,并用实例验证了该方法的可行性。     

aa^T型矩阵的特征值与特征向量

本文应用两个引理,证明了aa^T型矩阵的特征值只有两个,一个为n-1重特征值0,另一个为重特征值||a||^2。并求出了这两个特征值对应的特征向量,发现向量a本身恰为||a||^2的一个特征向量。     

基于聚类回归算法的军种比例关系研究

军种比例关系是军队结构的重要组成部分,合理的军种比例关系对于军队建设意义重大.依据军事组织编制学中的“比较”的观点,运用聚类分析及偏最小二乘回归分析的算法分析军队的军种比例构成.运算结果表明,该方法军事理论依据充分,运算过程便捷,是一种新型的论证军种比例关系的算法.     

基于采样的非线性滤波方法

在系统阐述贝叶斯估计理论的基础上,分析和总结了扩展卡尔曼滤波、Sigma点卡尔曼滤波以及粒子滤波等方法的特点、使用条件以及局限性.介绍了扩展卡尔曼滤波方法并指出其缺陷;介绍了无轨迹卡尔曼滤波、中心差分卡尔曼滤波等确定性采样方法,并在加权统计线性回归意义下将其归结为Sigma点卡尔曼滤波方法;介绍了随机采样方法-粒子滤波方法,并指出其主要的研究方向.最后,对非线性滤波的发展趋势进行了展望.     

遗传算法在非线性回归模型辨识中的应用

对遗传算法在非线性回归模型辨识中的应用进行了探讨,切削温度回归模型辨识的实例表明,该方法是有效的.     

一种快速辨识ARMA信号模型参数的方法

本文给出了一种对ARMA信号模型参数进行自适应滤波快速辨识的方法。首先提出将MA模型匹配ARMA模型的理论误差转化为输出端的加性噪声．然后提出了一种新的变步长LMS算法。基于以上两点,本文使用自适应滤波器,通过拟合模型传递函数来辨识模型参数。数值仿真结果及其与IIR SHARF算法的比较证明本文的理论分析。     

美国兵屡屡杀妻有战争阴影

阿富汗战争刚刚结束,美国人民终于迎来了自己亲人的回归,庆幸自己的亲人没有流血在疆场。不知道何时再出征,但现在可算过上一个短暂太平的日子了,可是这种短暂太平的日子被连续发生在军营的杀妻惨案给打破了。凶手中还有几个“战斗英雄”。应该是“对待敌人,就像秋风扫落叶一般“”,没想到,美国土兵对待他们的老婆也像“秋风扫落叶一般”,案件令人发止,事件令人深思。     

多因素协调设计提高超视距反舰导弹抗干扰能力

依据超视距反舰导弹的特点和对捕捉概率影响因素的分析,提出一种基于捕捉概率的多因素协调设计的方法,用于提高导弹抗干扰能力.并运用均匀试验设计法统计计算捕捉概率,对仿真结果进行回归分析.最后通过非线性规划对导弹抗干扰能力进行优化计算,论证了该方法的可行性.     

回归分析在多雷达航迹关联和融合中的应用

雷达数据关联融合是多站多目标跟踪的主要问题,提出了一种回归分析的数据融合方法.首先,对测量数据进行统计分析,给出观测融合的点估计和置信区间估计,之后基于目标的观测融合数据,采用强跟踪滤波器对多目标进行跟踪.利用上述方法,进行了各种态势下的仿真实验,验证了算法的有效性.     

雷达智能BIT故障预测方法研究

在总结了几种比较常见的故障预测方法的基础上,介绍了基于统计学习理论的支持向量回归算法。提出将智能遗传算法用来对支持向量回归模型的参数进行优化选取,并详细介绍了模型参数的选取过程,避免了参数的盲目设置。将建立起来的模型应用于雷达智能BIT故障预测领域,并以一组智能BIT状态监测的数据对预测模型进行训练和验证,实验结果表明支持向量回归模型能有效地对雷达故障进行预测。