A three-step system calibration procedure with error compensation for 3D shape measurement

System calibration, which usually involves complicated and time-consuming procedures, is crucial for any three-dimensional （3D） shape measurement system based on vision. A novel improved method is proposed for accurate calibration of such a measurement system. The system accuracy is improved with considering the nonlinear measurement error created by the difference between the system model and real measurement environment. We use Levenberg-Marquardt optimization algorithm to compensate the error and get a good result. The improved method has a 50% improvement of re-projection accuracy compared with our previous method. The measurement accuracy is maintained well within 1.5% of the overall measurement depth range.     

基于支持向量机方法对非平稳时间序列的预测

目前有关非平稳复杂系统及其在预测中的应用研究是一个较少被人理解并有重大科学意义的前瞻性研究课题.在大气运动中,气候正是一个典型的非平稳系统,但是现有的气候预测理论,包括统计预测理论和非线性预测理论,几乎都无一例外地建立在平稳性假定的基础之上,这有悖于气候过程的基本性质,它有可能是导致气候预测水平低下的重要的理论原因.因此以分析如何降低时间序列非平稳程度作为切入点来研究短期气候预测问题有着重要的理论意义.利用基于“升维”思想的支持向量机方法对时变控制参数条件下Lorenz系统产生的非平稳时间序列以及来自实际     

物理实验教学的预测意识

培养学生的实验能力是中学物理的主要课程目标之一，是培养学生科学探究能力、提高科学素质的重要内容，新的高中物理教学大纲较旧大纲作了更突出的阐述，因而实验教学正日益受到人们的重视．但也应该看到，在物理实验教学中，不乏仍存在着按图索骥，照方抓药的机械行为．作为把握实     

地区电力需求预测研究

本文在分析影响预测准确原因的基础上．指出预测工作必须定量与定性相结合．针对地区电力消费需求的特点，提出了适宜于定性分析的四个预测模型．运用上述模型，实际预测结果令人满意。     

A Property of <Emphasis Type="Italic">g</Emphasis>-Expectation

This paper proves that, under the hypothesis g(t, 0, 0) ≡ 0 and some natural assumptions, the generator g of a backward stochastic differential equation can be uniquely determined by the corresponding g-expectations with all terminal conditions. The main result of this paper also confirms and extends Peng Shige‘s conjecture.     

基于时变阈值过程神经网络的太阳黑子数预测

太阳黑子活动直接影响着外层空间环境的变化，为保证航天飞行任务的安全必须对其进行有效预测.为此，提出了一种基于时变阈值过程神经网络的时间序列预测模型.为简化模型的计算复杂度，开发了一种基于正交基函数展开的学习算法.文中分析了模型的泛函逼近能力，并以Mackey-Glass时间序列预测为例验证了所提模型及其学习算法的有效性.最后，将该预测模型用于太阳活动第23周太阳黑子数平滑月均值预测，取得了满意的结果，应用结果同时表明：所提预测方法与其他传统预测方法相比预测精度有所提高，具有一定的理论和实用价值. 关键词： 太阳黑子数 时变阈值过程神经网络 时间序列预测 泛函逼近     

对旋轴流风机反风性能的数值模拟

本文对一种对旋式轴流风机,采用SIMPLE方法对其整机的正、反风性能进行预测,通过求解雷诺平均N-S方程,湍流模型采用标准的k-ε模型,给出了分析采用的几何模型,通过CFD分析,预测出对旋式轴流风机的反风性能.通过对正风、反风预测性能的比较,结果表明:正风时的内流明显优于反风,主要内流细节差异是由于反风时流道收缩导致,反风时两级叶轮的负荷分配不均衡,后级叶轮负荷约为一级叶轮负荷的两倍多.对旋式轴流风机在反风运行状态下,流量、压力、功率各项参数的值均小于正风运行状态下的值,但其相对于普通轴流风机具有较大的反风量,反风量能达到正常风量的65%以上,可以满足对风机反风量的安全要求.     

Blind estimation of shallow water acoustic channel

This paper proposed a method for blind estimation of underwater channels in shallow water environment by using received data at a single hydrophone or from single beam. First,the received signal is used for source signal reconstruction by means of signal-dependent TF(Time-Frequency)distribution,in association with instantaneous frequency estimation and TF inversion.Then the shallow-water channel estimation is achieved via WRELAX technique by use of the received signal and the estimated source signal.Finally,the results of numerical simulation and experimental test from real data taken in South China Sea trial have proved satisfactory.It is shown that the proposed method is useful for underwater channel estimation.     

细胞周期蛋白依赖性激酶CDK4抑制剂的3D-QSAR研究

采用比较分子场分析法（comparative molecular field analysis，CoMFA）和比较分子相似性指数分析法（comparative similarity indices analysis，CoMSIA），系统研究了57个CDK4酶抑制剂的三维定量结构-活性关系．所建立CoMFA和CoMSIA模型的交叉验证系数q^2值分别为0．656和0．811，非交叉验证相关系数r^2分别为0．954和0．969，都具有较好的预测能力．CoMFA和CoMSIA模型的三维等值图直观地解释了化合物的构效关系，为进一步研究提供了重要依据．