坐标点分布对三维坐标变换参数估计不确定度的影响（英文）

相机坐标系和目标坐标系中公共特征点的测量精度和相对几何分布对参数估计具有重要影响,直接影响视觉导航精度。由于坐标点的测量精度依赖于测量系统的精度,而公共点的分布选取更容易调整,因此仅讨论公共特征点相对几何分布对平移旋转参数估计精度的影响。首先,采用非线性模型和加权整体最小二乘算法求解变换参数,并采用蒙特卡罗方法归纳总结了不同的特征点分布对参数估计精度的影响。同时,为了工程化应用,将坐标点分布的分散度进行量化作为其权重,提出一种重构协因数矩阵的方法。最后,基于实际测量数据的对比试验表明,在没有先验知识的情况下,所提出的方法可以改善参数的估计精度,即变换参数的后验标准差至少减小6.7%。     

不同优化准则统计组合预测权系数优化

不同的优化准则下,组合预测模型的权系数一般不同.为了兼顾不同准则的优点,根据均方误差,平均绝对误差以及平均绝对相对误差准则分别确定了组合预测模型的权系数向量,再利用这些权系数和层次分析方法构造新的组合预测模型的权系数.最后,通过几个应用实例,说明了这种建立组合预测模型方法的可行性和有效性.     

基于分位数回归的大学生成绩变化实证分析

在介绍分位数回归方法的基础上,讨论了分位数回归模型在研究影响大学生成绩变化因素方面的应用,与最小二乘回归模型对比,分位数回归能有效地描述数据尾端的分布情况.     

Method to accurate calibrate deposition rates of EUV multilayer coatings

Random thickness error is an important factor which effects the calibration accuracies of deposition rates for extreme ultraviolet （EUV） multilayer coatings fabricated by sputter deposition techniques. A least square fitting method is proposed to determine deposition rates and extract random thickness errors accurately. The validity of this method is shown by evaluating two deposition systems with control abilities of -0.1 nm and better than 0.01 nm respectively.     

单轴旋转惯性导航系统的水平姿态角误差修正方法

在单轴旋转惯性导航系统中,旋转轴不正交误差对于水平方向上的姿态角会产生一定的影响。针对传统最小二乘拟合估计旋转轴不正交角存在拟合近似误差大、未考虑到数据的统计特性等缺陷,提出一种基于Kalman滤波的水平姿态角误差修正方法。在传统方案的基础上,增加以加速度计的输出作为观测量,并采用带有确定性控制项的Kalman滤波方法估计旋转轴不正交角,进而修正转轴不正交误差。仿真实验结果表明,转轴不正交角较大时,该方案将水平姿态角误差峰峰值从传统的最小二乘拟合修正方案的50'进一步降低至10'以内,精度提升了约80%。实际试验结果表明该方案相比于传统的最小二乘拟合修正方案,提升了水平姿态角精度。     

基于LIBS技术的水泥粉末在线成分分析

在工业现场生产水泥的过程中，各种成分的含量直接影响着水泥的质量，因此如何快速准确地监测水泥中各个成分的含量意义重大。采用的实验方式为，将不经过任何预处理的水泥粉末直接放入位于二维移动平台上的物料盒中，通过激光诱导击穿光谱(LIBS)直接对水泥粉末表面的不同位置进行激发检测，对得到的光谱数据首先进行归一化和主成分分析等预处理操作，然后针对水泥中Ca, Si, Al, Fe, Mg五种元素，分别建立偏最小二乘(PLS)和支持向量回归(SVR)两种定量分析模型进行方法比较。此外，对比了粉末状水泥与压片式水泥两种测量方式的结果。实验结果表明，采用粉末状水泥直接测量的方式下，针对水泥样品元素浓度与所得到的光谱中特征线强度的关系，SVR方法比PLS方法更具优势，粉末状水泥直接测量的精度接近压片式测量的精度，说明LIBS技术对水泥粉末状样品直接在线测量具有可行性。     

基于改进最小二乘支持向量机的惯性测量组件故障在线检测方法

为提高惯导系统工作的可靠性和导航性能,对其惯性测量组件的故障模式和检测模型进行了分析。针对最小二乘支持向量机(LS-SVM)回归算法做了两点改进,具体方法是先对输入样本观察窗平移更新的每个样本数据进行异常点滤波判断并用牛顿插值法进行处理,接着通过对在线LS-SVM回归过程的研究,提出了一种递推求解的快速算法,将惯性测量组件的输出量、舵偏角改变量并辅以环境因素作为观测样本序列,应用该算法来提高模型检测的准确性和时效性。最后对惯性测量组件无故障和出现卡滞、恒偏差时的故障模式进行了仿真实验,结果表明,与应用LS-SVM、SVM和BP神经网络算法相比,提出的惯性测量组件故障在线检测方法具有较强的鲁棒性和较快的速度。     

金属导体电阻温度系数实验数据处理方法的比较

基于金属导体电阻温度系数实验数据的特点,我们采用三种不同的数据处理方法:逐差法、最小二乘法和Origin绘图,对实验数据进行了分析处理,并且将三种方法在处理实验数据时的特点做了对比分析。根据我们的分析发现,将Origin应用到大学物理实验教学的数据处理中,不仅能够简单、快捷地完成数据的统计、分析和曲线拟合,而且有利于帮助学生掌握物理规律,更好地提高物理实验教学的效果。     

误差合成空间固定系数模型的多阶段广义最小二乘估计

本文对时变系数的空间面板数据模型进行了研究,所研究的模型利用扰动项中的空间个体成分将不同时期的方程联系起来,同时,自变量系数和空间自回归系数是时变的,但不会随着观测个体的变动而变动。本文利用基于可行的广义最小二乘估计的多阶段方法对模型参数进行了估计,研究了估计量的大样本性质,并利用Monte Carlo方法模拟了其小样本性质。模拟结果表明,估计量的渐近性质随着样本容量的增加而改善。对中国省级地区间财税策略互动行为的实证案例也体现了本文理论模型的应用价值。     

基于加权最小二乘法的干涉图校准方法

针对现有干涉图校准方法的不足，提出了一种基于加权最小二乘法的干涉图校准方法。根据干涉图中标准件边缘与干涉条纹边缘之间的差异，用合适大小的掩模对标准件的边缘进行初步判定和提取，再利用加权最小二乘法对提取出的边缘进行精确定位。通过计算标准件中已知尺寸部分在干涉图中所占据的像素数目，求出每个像素代表的实际距离，完成校准。实验表明，该方法的计算耗时较霍夫变换法减少一半，定位精度小于1个像素，且适用于不同对比度的干涉图，具有很强的实用性。