回归函数改良核估计的收敛速度

回归函数的核估计在通常情况下需要核函数具有有界支撑 ,随机变量Y要求具有l阶矩 ,其中l>1。在核函数改进为包括无界支撑甚至不可积 ,并且去掉了对Y的矩的其它要求的情形下 ,讨论了回归函数改良核估计在完全样本及在删失样本情形下的收敛速度 ,得出了与原来情形同样的结论 ,推广和改进了文献 [1- 2 ]的相应结果     

基于改进轮廓系数法的航空公司客户分群研究

鉴于航空公司在客户聚类分群中对聚类效果进行评价并确定最佳k值的轮廓系数法存在时间复杂度过高O(n2)以及准确率较低问题,文章首先采用对象与同簇或不同簇中心间距离计算来替换同类或异类对象间的距离计算,并通过聚类效果变化率确定轮廓系数调节位置及调节权重,提出一种改进的轮廓系数法;其次,基于预处理且特征选择后真实航空公司客户数据构建聚类模型,借助改进轮廓系数法确定最优客户分群,并构建用户画像;最后,针对不同航空公司分群客户进行特征描述并提出相应个性化服务措施,辅助航空公司为客户提供个性化产品与服务。实证研究结果表明:不同样本量下改进轮廓系数法的精确率和运行效率均有所提升;基于改进轮廓系数法的航空公司客户分群结果符合客观实际,所提服务措施为航空公司最大化客户需求、提高客户满意度提供借鉴。     

考虑液压迟滞的汽车主动式稳定杆改进算法

为了实现车辆的主动侧倾控制,针对液压式主动稳定杆(active stabilizer bar,ASB)系统的液压迟滞,提出了一种改进的控制算法。算法先由模糊规则计算出权重系数,再对侧向加速度实测值与估计值进行动态加权处理,并将该加权值用于反侧倾力矩的计算。基于硬件在环(hardware-in-the-loop,HIL)仿真实验平台,在典型工况下进行了实验研究。实验结果表明:改进的控制算法能够补偿液压式ASB系统的液压迟滞,进一步改善了车辆的侧倾稳定性与行驶平顺性。     

双频容性耦合等离子体密度径向均匀性研究

利用自主研制的全悬浮双探针, 对影响双频容性耦合等离子体径向均匀性的因素进行了研究. 发现低频功率、放电气压和放电间距对径向均匀性有明显影响. 合适的低频功率、放电气压及较大的极板间距可以得到更均匀的等离子体. 采用与实验相同的放电参数, 利用改进的二维流体模型进行理论模拟, 得到了不同极板间距下径向离子密度分布, 并和实验测量结果进行了比较, 两者的变化趋势基本符合. 关键词： 双频容性耦合等离子体 径向均匀性 全悬浮双探针 二维流体模型     

基于改进粒子群算法的BP神经网络在边坡稳定性评价中的应用

边坡稳定性分析与评价是边坡工程的核心内容,具有高度非线性和不确定性特征。首先,选取了多个边坡工程实例构成学习样本集,以土体重度、内摩擦角、粘聚力、坡角、坡高、孔隙比六个主要影响因素作为土坡稳定性的评价判别指标;然后,采用改进的粒子群算法优化BP神经网络模型,将网络权值和阈值粒子化,通过引入粒子群进化度和粒子群聚合度实现惯性权重的动态变化,利用粒子群算法的全局搜索性实现网络权值和阈值的更新,从而增强算法对非线性问题的处理能力,加快了收敛速度;最后,通过与其它边坡稳定性评价算法进行比较分析,表明了本文研究算法的可行性与合理性。     

基于改进卡尔曼滤波的汽车路试制动性能检测方法

针对传统汽车路试制动性能检测方法的不足,提出了一种基于改进卡尔曼滤波的汽车路试制动性能检测方法。根据卡尔曼滤波理论,以单频载波相位单点GPS接收机输出的速度和方位角作为观测量,通过改进的卡尔曼滤波递推算法高频率、高精度地推算出汽车制动过程的平面运动坐标和速度,进而确定汽车制动距离和平均减速度MFDD,以检测汽车的制动性能。实车试验表明,该方法的制动距离测量精度可达0.2~0.3 m,速度精度小于0.1 m/s,输出频率可达100 Hz,具有成本低、输出频率高、精度高、环境适应力强的优点,克服了传统方法的不足。     

基于改进GM(1,1)模型的弹道导弹位置信息预测

针对弹道导弹速度快、雷达反射截面积小,预警雷达很难全程跟踪预警的问题,提出了使用改进的GM(1,1)模型对其位置信息进行预测。从初始序列光滑度、背景值构造方式和初始条件3方面进行综合改进,建立了新的改进模型,明确了建模步骤。仿真结果表明,改进后的模型比传统GM(1,1)模型适用范围更广,精度更高,可以用于弹道导弹的位置信息预测。     

青海云杉自由授粉家系遗传变异与基于BLUP的改良代亲本选择

【目的】最佳线性无偏预测(BLUP)方法是对遗传种质在不平衡环境下利用混合线性模型方程对育种值进行无偏预测,可有效估算与剔除环境效应,反映真实遗传效应,有较高精确性。应用BLUP方法估算育种值用于改良代亲本选择,对于青海云杉的遗传改良具有积极的参考价值。【方法】本研究在对13 a和14 a的两批青海云杉种子园自由授粉子代测定林的树高遗传分析基础上,利用BLUP方法,通过构建亲缘关系矩阵,对树高育种值进行估测。【结果】结果表明家系及家系和区组互作效应显著影响树高。两批青海云杉种子园自由授粉子代树高的家系遗传力分别为0.17和0.36,单株遗传力均为0.07。基于混合线性模型的BLUP方法估算家系亲本无性系树高育种值和真实树高、单株树高预测值和真实值均具有极显著相关关系,相关系数分别为0.99和0.86。根据家系亲本无性系育种值选出20个优良家系,根据优良家系后向选择母本无性系建立改良种子园的树高现实遗传增益分别为36%和26%。根据单株树高育种值采用配合选择方法从两批家系试验林各选出20个改良代优树,根据前向选择子代优良单株的树高预期遗传增益分别为7.6%和7.9%。【结论】对比后向选择和前向选择树高的遗传增益发现,青海云杉高世代育种中可优先后向选择,选择优良家系母本无性系建立1.5代改良代种子园。     

基于故障敏感分量和改进K近邻分类器的故障状态识别

针对故障状态下的滚动轴承振动信号非线性非平稳性强、噪声干扰大导致的故障敏感特征提取难的问题,在对轴承振动信号进行局域均值分解(local mean decomposition, LMD)的基础上,提出了一种基于故障敏感分量的特征提取与改进K近邻分类器(K-nearest neighbor classifier, KNNC)的故障状态辨识方法。该方法采用相关系数法对LMD分解出的振动分量进行故障敏感性的量化表征,然后对筛选出的信号分量进行时域/频域的特征提取,构建不同故障状态下的特征样本集。为加快故障状态识别速度,排除不良样本的影响,提出一种基于二分K均值聚类的改进KNNC算法,精简了大容量的训练样本,有效去除不良特征样本和干扰点。实验结果表明,以敏感分量特征作为输入的改进KNNC算法能够快速准确地识别轴承不同故障状态。     

改进混和遗传算法优化城市给水系统调度模型

以给水调度系统的能源费用为目标函数，在给出24h用水量预报、供水泵站的机组配置、水库初始和最终水位、电费价格和给水管网的水力学约束条件下，通过引入改进混合遗传算法优化方法对该系统模型进行优化调度，以追求能量费用最小的运行状态．同时，该模型还给出了泵站运行时水泵机组的优化组合．通过算例证明了该模型方法的有效性．