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.     

一类半线性抛物型方程组解的爆破速率估计

研究了一类具有不同类型反应项的半非线性抛物型方程组初边值问题,这类模型主要描述两种物质燃烧过程中的热传递规律。通过运用古典计算技巧和偏微分方程的定性分析手法,得到了这类半非线性抛物型方程组初边值问题解的爆破速率估计。     

调频信号对调频步进ISAR的相干干扰技术

逆合成孔径雷达由于其独特的成像原理,具有比普通雷达更强的抗干扰能力.调频步进信号具有在保持瞬时带宽较小的同时通过合成宽带技术获得距离高分辨,降低系统实现复杂度的优点.提出了一种基于线性调频信号对调频步进信号体制成像雷达相干干扰方法,利用线性调频信号对调频步进雷达接收到的回波信号进行附加的频率调制和相位调制后转发,来破坏ISAR成像的方法.由于线性调频信号与线性调频步进信号有相似的频域特性,因此可以获得一定的处理增益,从而降低干扰功率.仿真试验表明这种方法行之有效.     

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.     

局部线性估计在半参数条件矩中的应用

半参数方法在计量经济领域有着广泛的应用,但由于其既有参数变量,又有未知函数,因此采用条件矩限制和Sieve方法来得到其参数估计是一个比较好的方法。作为一种非参数回归方法,局部线性估计具有优良的统计特性,因此本文用它来得到条件矩的一个非参数估计,并在此基础上证明了估计参数的一致性和收敛速率。     

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。     

基于访问特征负载预测的负载均衡算法

为了提高web集群负载均衡的效果,结合web服务用户访问静动态内容的特征,提出了一种基于访问特征负载预测的负载均衡算法。首先建立网络带宽负载和CPU、内存综合性能负载的小波包一支持向量机回归混合预测模型;然后根据用户请求的类型,结合负载预测的结果对任务进行分配和调度。仿真结果表明：与传统的基于负载预测的负载均衡算法相比,基于访问特征负载预测的负载均衡算法能达到更好的负载均衡效果,从而有效提高web集群的整体性能。