异常点剔除及其并行实现

１．引言 航天技术的发展带来了超大量的数据，如何从这些超大量的数据中获取所需的信息已成为航天技术发展迫切需要解决的关键技术之一． 美国在“阿波罗”登月计划实施登月舱与指挥舱的对接中，就成功地应用了数据处理技术；在海湾战争中，美国实现对伊拉克导弹的拦截中也成功地应用了数据处理技术．这些数据处理系统的实现和应用，依靠的是快速高效的计算机系统和数据处理技术的创新与突破． 战略导弹的研制与定型和载人航天工程需要高精度的外测、遥测、光测测量数据．从多套、多站、多种测量设备的联合测量数据中摸清误差规律、调整参…     

基于SVM逆模型的电涡流传感器非线性补偿

针对电涡流传感器检测过程中受温度和电路干扰等因素引起的非线性问题,提出了基于支持向量机（SVM,理论的非线性补偿方法,分析了存在传感器测量值中的非线性特性,建立了以检。测位移参数为输出,以电压参数为输入的SVM逆模型。通过实验数据仿真验证了SVM模型的有效性,测试样本的模型预测平均误差为0.0751mm,达到了较好的线性度,实现了电涡流传感器非线性补偿的目的。     

不等精度数据融合的最优权值与参数估计方法

对测量数据进行融合处理是提高数据处理精度的一个十分有效的方法。本文使用引入加权因子的方法,对不等精度测量数据融合处理的最优加权与参数估计的问题进行了研究。对于线性回归模型,从理论上证明了,最优融合权值由数据的精度唯一确定,这与经典的Gauss-Markov定理是一致的;对于非线性回归模型,在理论上获得了最优融合权值的计算方法,给出了实际数据融合处理的最优权值与参数估计算法,并且证明了非线性模型的不等精度数据融合的最优权值,不但与数据本身精度相关联,而且与模型的结构、模型的导数相关联,则在此时经典Gauss-Markov定理不再成立。通过算例进行对比验证,证明了所提方法的有效性。     

超小型旋翼机系统悬停状态的辨识仿真研究

建立了超小型旋翼机系统的非线性参数化模型. 通过把非线性模型在悬停点线性化，得到用物理参数描述的系统姿态运动的线性模型；基于其离散状态空间模型，采用子空间方法进行线性系统识别．仿真结果表明：子空间方法可以较准确地辨识所推导的超小型旋翼机系统悬停状态的线性物理参数模型，从而能获得系统的一些难以准确计算或测量的主要物理参数．     

基于优化BP神经网络的钢板测速修正方法

在采用激光多普勒仪测速的钢板长度测量过程中,针对由于钢板表面因素和测量环境所引起的测量速度数据失真问题,设计了基于L-M(Levenberg-Marquardt)优化BP神经网络的钢板测速数据处理模型;通过进行多普勒测速数据分析调整BP网络结构和参数,依据误差反向传播理论将测速数据自适应地进行非线性拟合,修正测速粗差,最后计算钢板准确长度;与最小二乘(LS)拟合法的对比实验结果表明,该方法能更加准确地进行失真数据修正,现场运行结果表明该方法可将钢板测长精度提高10%以上,满足钢板长度测量的精度要求。     

基于B-样条自由节点的外测缺失数据重构方法

为解决飞行器外测缺失数据的重构问题,根据B-样条自由节点非线性最小二乘原理,建立了外测缺失数据重构的数学模型,通过将目标轨迹参数的求解问题分解为线性最小二乘的参数估计问题和非线性优化的求解问题,计算最优节点和轨迹参数,达到外测数据重构的目的。模拟数据和实测结果表明,该方法可有效修复外测数据单点和连续缺失数据。     

基于BP神经网络的非线性网络流量预测

传统的流量分析建立在线性模型的基础上，但是由于复杂的拓扑结构和网络行为，网络流量表现为一个非线性的系统。根据实际网络中测量的大量网络流量数据，建立一个时间相关的基于神经网络的流量模型，预测和分析网络流量状况。相对于传统线性模型该模型具有较高的预测精度、自适应性和鲁棒性。     

基于数据处理及遗传算法建立HEMT I-V模型

针对传统高电子迁移率晶体管(High electron mobility transistor,HEMT)非线性I-V模型需要根据脉冲I-V数据、直流I-V数据建立的现状,提出一种新的基于数据处理的方法,通过对直流I-V数据进行数据处理建立粗模型,利用遗传算法进行优化,建立完整的HEMT器件非线性I-V模型.上述方法基于Angelov模型,操作简单,节省了大量脉冲I-V测试的时间,所建立的模型精度高,适合HEMT器件建模,具有很好的实践意义.利用栅长为0.3 mm的pHEMT 25℃、85℃、125℃三个温度下直流I-V数据进行验证,所建立的模型与测试数据有较高的吻合性.     

基于电阻抗谱特性与集成神经网络的天然气水合物饱和度软测量模型

含天然气水合物饱和度的计算是储层优选和资源量评估的关键参数,针对目前数据解释模型计算精度低以及模型输入参数少等问题,提出了一种基于电阻抗特性参数和集成神经网络的软测量模型建立方法。在对电阻抗谱数据进行预处理、特征参数提取以及选择的基础上形成了样本集,针对四对传感器分别设计了BP神经网络,采用平均法作为集成策略将四个BP网络作为子网络进行集成得到集成网络模型。模型测试结果表明：通过集成网络模型计算得到的含水合物饱和度值平均相对误差3.33%、平均绝对误差0.0014、均方根误差为6.56%,三项误差指标均低于各个子网络的计算误差。在宽频范围内对含水合物沉积物进行电阻抗谱测试能够获得沉积物的频率响应特性以及特性描述参数,可为神经网络模型提供大量的输入参数;利用集成神经网络能够综合应用位于不同测量方位的多个传感器的测量数据,通过采用适合的集成策略能够克服水合物空间分布不均匀对饱和度计算准确度的不利影响。     

修正的MT滤波清除算法在飞行试验数据处理中的应用研究

提出了一种MT滤波修正算法,该方法不需要预先的过程模型,可以适应于相互关联的数据处理,而且能够检测并替代异值同时保全原有的其他数据信息不变.该算法简单可靠,容易实现.将其应用于含有大量测量噪声的试飞数据处理中,应用结果表明,该方法对非线性和复杂分布的过程数据有非常好的处理效果.     

基于细菌觅食趋化算子的PSO算法*

PSO算法是模拟鸟群觅食的一种解决优化问题的仿生算法,为了避免其在优化过程中过快陷入局部极值的缺陷,提出一种新的基于细菌觅食趋化算子PSO算法。结合细菌觅食算法的局部搜索优势,将其趋化思想引入到PSO算法中。通过典型函数优化测试表明,该算法可以有效弥补PSO算法精度不高、容易陷入局部最优的缺陷。新算法是一种全局优化算法,适用于解决复杂特别是多峰不规则的函数优化。     

基于离散粒子群优化算法求解矩形件排样问题

改进了一种近似排样算法,并将改进的近似排样算法与离散粒子群优化算法结合求解矩形件排样问题.设计了应用离散粒子群优化算法求解矩形件排样问题的相关操作和定义,给出了离散粒子群优化算法求解矩形件排样问题的详细步骤,最后通过实验测试,验证了算法的有效性.     

一个新的二叉树的轮廓线索树构造算法

本文给出了二叉树的轮廓线索树的一个新的构造算法 .与 Reingdd的算法相比 ,该算法简单、高效、便于分析 ,易于推广到 m-叉树的轮廓线索树的构造算法上     

Training feedforward networks with the Marquardt algorithm

The Marquardt algorithm for nonlinear least squares is presented and is incorporated into the backpropagation algorithm for training feedforward neural networks. The algorithm is tested on several function approximation problems, and is compared with a conjugate gradient algorithm and a variable learning rate algorithm. It is found that the Marquardt algorithm is much more efficient than either of the other techniques when the network contains no more than a few hundred weights.     

基于空间势函数加权的模糊C均值聚类分割算法

提出了一种基于空间势函数加权的FCM图像分割新算法。该方法将空间邻域的势函数信息融入到原始的FCM算法中，权重在该方法中起核心作用，它是根据最近邻(k-NN)算法的原则将势函数信息扩展到邻域像素中。算法中使用基于统计直方图的快速FCM算法进行初始化，收敛速度大大提高。实验结果表明了该方法的有效性及其对噪声的较强鲁棒性。     

排序合并Join算法的新结果

Join操作是数据库中最昂贵和最常用的操作.排序合并Join算法是实现Join操作的重要算法,得到了普遍接受并广为应用.在重新研究了排序合并Join算法后发现,同时对两个Join关系进行外排序是不必要的,会带来很大的额外开销.针对这个问题,提出了一种基于单关系外排序的分治Join算法,并在该算法的基础上提出了基于单关系外排序的并行分治Join算法.理论和实验结果证明,基于单关系排序的分治Join算法高于排序合并Join算法.特别是在并行计算环境下,基于单关系排序的并行分治Join算法的效率远远高于排序合并     

A garbage collection algorithm for shared memory parallel processors

This paper describes a technique for adapting the Morris sliding garbage collection algorithm to execute on parallel machines with shared memory. The algorithm is described within the framework of an implementation of the parallel logic language Parlog. However, the algorithm is a general one and can easily be adapted to parallel Prolog systems and to other languages. The performance of the algorithm executing a few simple Parlog benchmarks is analyzed. Finally, it is shown how the technique for parallelizing the sequential algorithm can be adapted for a semi-space copying algorithm.     

Recursive linearizing and decoupling control of robots

A control structure is considered for decoupling and linearizing the dynamic behavior of a robotic manipulator. Since computational efficiency is a crucial consideration in implementation of this control system, a fast recursive algorithm is presented for the necessary digital computations, and the computational requirements are studied in terms of the number of degrees of freedom of a general and open-chain robotic manipulator. An important feature of the algorithm is that decoupling is realized without employing matrix inversion. The sequential recursive algorithm is restructured into a parallel algorithm. A significant improvement in the computational speed is achieved in this manner. The computing requirements of the parallel algorithm are compared with those of the serial algorithm. For a six-degrees-of-freedom robot, the computational cost of the parallel algorithm is approximately 23 % of that of the original serial algorithm. Finally, the processor loads in some regions of the parallel algorithm are redistributed to achieve a balanced scheme. The resulting parallel algorithm requires approximately 17% of the computational effort of the serial algorithm, for a six-degrees-of-freedom robot.     

DS-OBS网络中的调度算法

首先介绍了支持区分业务的光突发交换（DS-OBS）网络,然后在现有算法LAUC_VF的基础上提出了一种新的调度算法,它的主要思想是：对新来的数据突发首先运用LAUC_VF算法进行数据信道调度;如果调度不成功就采用重调度的机制,该重调度算法命名为：LAUC_VF RESCHEDULE算法;当重调度不成功时,为了实现业务的区分就采用抢占机制,该抢占算法命名为：LAUC_VF_QIANGZHAN算法;仿真结果表明在大多数情况下该调度算法相对于LAUC_VF算法对网络性能的改善是比较大的.     

由粗到精稳像方法的应用研究

视频稳像的精度和处理效率在视频稳像处理中非常关键。通过分析视频稳像的原理和常用的几种算法,提出一种基于灰度投影和块匹配相结合的算法。先使用灰度投影算法进行首次匹配工作和粗补偿,针对灰度投影提出一种快速搜索算法,可以有效减少计算量。灰度投影算法的作用是为下一步的工作做铺垫。然后使用块匹配进行第二次匹配和精确补偿,其中菱形搜索（DS）策略的应用可以有效地提高算法效率。提出的算法体现了一种由粗到精的处理思路,灰度投影和块匹配算法可以很好地配合工作。实验结果表明,该算法在保持较高稳像精度的同时有效降低了计算复杂度。