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1.
在完备的度量空间中,讨论了一类新型的非线性压缩映射ρ(Tx,Ty)≤a(ρ(x,y))ρ(x,Tx)+b(ρ(x,y))ρ(y,Ty)+c(ρ(x,y))ρ(x,y)通过构造迭代序列,指出该映射的不动点的存在性和唯一性,并给出相应的误差估计式,拓展和改进了有关文献的范围. 相似文献
2.
《中国惯性技术学报》2020,(2)
水下自主潜航器(AUV)在水下勘测过程中常采用定期上浮的方式利用卫星定位信息(GNSS)校正惯性/多普勒测速仪(SINS/DVL)组合导航造成的位置误差,并通过平滑算法校正之前计算的水下航迹。针对AUV上浮前的水下航迹矫正问题,提出一种基于计算地理坐标系的状态变换扩展卡尔曼平滑算法(STEKF-RTS)。首先推导状态变换扩展卡尔曼滤波器的系统误差状态方程,并分别以GNSS信息和DVL速度为观测信息构建量测方程,以此系统模型进行前向滤波。完成前向滤波后,即潜航器上浮GNSS校正完成后,采用RTS平滑算法对水下航行阶段的航迹进行修正。实验结果表明,STEKF相较于EKF能减缓位置误差积累,STEKF-RTS相比EKF-RTS平滑算法能够进一步有效校正航线误差,1 h上浮时间间隔情况下,勘测航迹精度可控制在0.5%D以内。 相似文献
3.
为了克服传统元件组合模型不能描述岩石蠕变过程中非线性特征的缺陷,首先根据加速蠕变阶段的应变和应变率随蠕变时间急剧增大的特点,建立黏塑性应变与蠕变时间的指数函数关系并提出非线性黏塑性体.将该非线性黏塑性体与广义Burgers蠕变模型串联,建立可以描述岩石全蠕变过程的非线性黏弹塑性蠕变模型,根据叠加原理得到一维应力状态下的轴向蠕变方程.然后基于塑性力学理论指出岩石三维蠕变本构方程建立过程中的不足之处,并给出非线性黏弹塑性蠕变模型合理的三维蠕变方程.最后采用不同应力水平下砂岩轴向蠕变试验对模型合理性进行验证,结果表明:拟合曲线与试验曲线吻合度较高,所建蠕变模型能够很好地描述砂岩在不同应力水平下的蠕变变形规律,尤其对加速蠕变阶段的非线性特征描述效果很好,验证了模型的合理性. 相似文献
4.
目前,我国乐器制作行业在古筝面板用木材等级的筛选上主要依赖于技师主观评判,但此法缺少科学理论的依据,效率低,客观性及出材率的提高等方面受到限制,无法满足乐器市场的大量需求。实现古筝面板用木材快速、智能化的分级工作是一个急需解决的课题。近红外光谱非常适用于测量含氢的有机物质。古筝面板木材主要化学成分的化学键均由含氢基团组成,不同等级板材的化学成分存在差异,这些差异反映在近红外光谱中,为判断木材等级提供了可能。同时卷积神经网络对非线性数据具有较强的特征提取能力,所以提出一种应用卷积神经网络模型对光谱数据进行分析的方法,进而判别木材的等级。应用了Savitzky Golay一阶、二阶微分两种预处理方法和核主成分分析、连续投影算法两种数据压缩方法,通过所设计的卷积神经网络模型以样本识别准确率和模型构建过程中的损失值作为判定指标选出最佳预处理和数据压缩方法。为了提高模型提取分析光谱数据的能力和避免过拟合现象,应用了多通道卷积核、批量归一化和early stopping策略,将通过两层卷积层提取的特征信息送入全连接层,从而充分提取剩余信息,通过Softmax函数获得板材的最终预测等级,从而确定了最终模型。最终Savitzky Golay一阶微分和核主成分分析为最佳数据处理方法,同时得出用于区分不同等级的古筝面板用木材的主要关键谱带,分别为1 163~1 243, 1 346~1 375和1 525~1 584 nm。将该模型应用于测试集样本,古筝面板用木材的等级识别准确率为95.5%。实验结果表明所提出的方法可以高效地处理光谱数据,有效识别区分不同等级的古筝面板用木材的关键特征,从而为广阔的乐器市场提供一定的技术支持。 相似文献
5.
语音通信系统中,语音通过信道传输将不可避免地引入码间串扰和信号畸变,同时受到噪声污染。本文在分析自适应盲均衡算法CMA(constant modulus algorithm)和改进盲均衡算法的基础上,考虑到自适应盲均衡技术在语音噪声控制方面能力有限,将自适应盲均衡技术与小波包掩蔽阈值降噪算法联合使用,形成一种基带语音增强新方法。仿真试验结果显示自适应盲均衡技术可以使星座图变得清晰而紧凑,有效减小误码率。研究证实该方法在语音信号ISI和畸变严重情况下,在白噪及有色噪声不同的噪声环境中都具有稳定的降噪能力,消噪同时可获得汉语普通话良好的听觉效果。 相似文献
6.
非线性互补问题的一种全局收敛的显式光滑Newton方法 总被引:2,自引:0,他引:2
本针对Po函数非线性互补问题,给出了一种显式光滑Newton方法,该方法将光滑参数μ进行显式迭代而不依赖于Newton方向的搜索过程,并在适当的假设条件下,证明了算法的全局收敛性。 相似文献
7.
8.
本文对一类带等式的非光滑最优化问题给出了一种逐次二次规划方法。这类问题的目标函数是非光滑合成函数,约束函数是非线性光滑函数。该方法通过逐次解二阶规划寻找搜索方向,使用l1-罚函数的非精确线搜索得到新的迭代点。我们证明了算法的全局收敛性并给出了数值试验结果。 相似文献
9.
10.