用最优化方法求解传感器最佳拟合直线

介绍一种采用最优化方法—黄金分割法（０．６１８法）求解传感器最佳拟合直线的新方法。这种方法适用于各种类型的线性传感器，可以求出传感器的最小非线性误差及相应的最佳拟合直线。具有编程简单，运算速度快，精度高等优点，是一种新型实用的求解方法。     

动态粒子组成的椭球体的几何尺寸计算方法

为了研究一种线状高分子材料在另一种高分子基体中熔融断裂后，从椭球变化到球的过程，本文给出了由动态粒子堆积成的密度有涨落椭球体的几何尺寸计算方法，介绍了内坐标与回转半径张量法“扭正”椭球、在椭球体边界上取点、非线性最小二乘法拟合椭球方程三个方面的具体计算方法。本文提出了用27个格子确定边界点的方法。在用耗散粒子动力学模拟椭球体变化到球体的过程中，本文用上述计算方法正确测量了椭球体三个半轴的变化，并用不同密度的体系所得体积值较稳定验证了计算方法的准确性。     

工程实验数据的非线性拟合方法

在EXCEL软件中,拟合非线性实验数据有4种方法。其中规划求解方法与随机抽样方法的最大优点是不要变换方程,且适合任何实验数据非线性拟合。规划求解方法最为简便,但精度相对要差,结果有时难以把握。后者加入了VBA混合编程,达到筛选与优化目的,提高了拟合精度。另2种方法为函数公式方法和回归分析方法,前者根据最小二乘法原理仅仅在电子表格中输入函数公式即可得到精度极高的拟合结果。后者利用了EXCEL自带的数学分析工具完成拟合,精度最高。但它们在应用之前,需要对实验数据进行多元多项式方程变换,对难于变换的非线性实验数据不适合。处理工程实验数据,掌握这4种非线性实验数据的拟合方法很有必要。     

一种基于内容特性的文本聚类方法

在基于概率模型的聚类中，簇模型对数据分布的拟合性直接影响着聚类质量。基于内容的文本数据分布的复杂性导致单一因素的簇模型无法准确拟合文本数据的分布特征。该文认为文本基于内容的分布特性主要受主题内容和通用写作方式影响，给出了一种基于主题模型和通用模型的混合簇模型和基于该簇模型的文本聚类方法。实验表明该聚类方法较单一因素的簇模型具有更好的拟合性，聚类质量 更好。     

DFP优化的数据点渐进迭代拟合方法

DFP方法(由Davidon,Fletcher和Powell 3人共同提出)是求解无约束优化问题的一种经典方法,文中指出数据点的拟合问题可转化为无约束优化问题的求解,并基于DFP优化方法给出了一种大规模数据点拟合方法,称之为DFP渐进迭代拟合方法.文中证明了该方法生成的极限曲线为初始数据点的最小二乘拟合曲线;它承袭了经典最小二乘渐进迭代逼近算法的众多优良性质,如具备直观的几何意义、可灵活地拟合大规模数据点、初始控制顶点的选择不影响最终迭代结果等.数值实例进一步表明,同等条件下,文中方法的收敛速度明显优于现有的几种数据点拟合方法.     

GPS高程拟合在水利测量中的应用研究

常见高程系统包括大地高、正高及正常高系统,由于 GPS 测量的大地高在实际测量中的应用十分有限,须采用高程拟合技术,将大地高转换成为正常高,但转换过程中会出现高程异常,因此采用拟合方程对已知高程进行异常处理。高程拟合方法包括多项式与多面函数拟合法,在 GPS 拟合原理基础上,对二次多项式、 三次多项式、多面函数 3 种拟合方法的高程异常及拟合差值进行分析计算,并将拟合方法应用于地形起伏差异不同的 2 个测区,对 3 种拟合方法的精度评定进行比较分析。结果表明：三次多项式拟合方法的精度要优于二次多项式和多面函数的拟合精度,说明三次多项式拟合更适用于水利测绘工程,且通过三次多项式拟合方法可减少水利测量工作,提高测量精度和工作效率。     

如何在flash中读入外部文本数据

虫虫们在FLASH的制作当中，肯定遇到过这样一种情况：想做一系列的按钮，然后一按按钮就显示一篇文章。这种效果实现的方法很多，这里介绍的是使用MovieClip类的createTextField()方法于运行时在舞台上创建一个空文本字段，然后用LoadVars()的方法载入外部数据，这种办法的好处是可以迅速地在同一区域     

基于GIS的地下水数值模拟模型拟合方法

文章在分析传统的地下水数值模拟模型拟合方法的基础上，提出了基于GIS的“点”、“线”、“面”的模型拟合的技术路线，实现了基于GIS的地下水数值模拟模型的可视化拟合。     

遗传程序设计算法中选择调整参数的光滑拟合方法

对遗传程序设计(GP)算法中的适应度评价函数光滑拟合问题进行了研究，结合LAM(Linear Association Memory)和HJ(Hook和Jeevs)两种方法，估计GP树数值权值，以减少GP树适应度值评价的计算代价。提出了一种选择调整参数的新方法，同时，给出了一个数学例子，并与广义交叉实验B一样条函数仿真比较验证。     

COX2抑制剂活性预测中的拟合方法比较

在COX2抑制剂活性预测问题中，传统的多元线性回归方法对非线性拟合问题存在较大局限性，以98种三环系COX2抑制剂分子集合中的数据分析预测为例，考察反向传播（BP）网络与支持向量回归（SVR）方法的性能，证明BP网络与SVR方法在COX2抑制剂活性预测方面的性能均优于广泛采用的多元线性回归方法，具有良好的应用潜力。而且SVR方法可以克服BP网络过拟合的问题，更适于小样本高参量的问题。     

Efficient Randomized Algorithms for the Repeated Median Line Estimator

The problem of fitting a straight line to a finite collection of points in the plane is an important problem in statistical estimation. Recently there has been a great deal of interest is robust estimators, because of their lack of sensitivity to outlying data points. The basic measure of the robustness of an estimator is its breakdown point, that is, the fraction (up to 50%) of outlying data points that can corrupt the estimator. One problem with robust estimators is that achieving high breakdown points (near 50%) has proved to be computationally demanding. In this paper we present the best known theoretical algorithm and a practical subquadratic algorithm for computing a 50% breakdown point line estimator, the Siegel or repeated median line estimator. We first present an O(n\log n) randomized expected-time algorithm, where n is the number of given points. This algorithm relies, however, on sophisticated data structures. We also present a very simple O(n log ² n) randomized algorithm for this problem, which uses no complex data structures. We provide empirical evidence that, for many realistic input distributions, the running time of this second algorithm is actually O(n log n) expected time. Received January 25, 1995; revised May 17, 1996. Communciated by L. J. Guibas.     

基于极大后验估计和指数加权的自适应UKF滤波算法

针对传统Unscented卡尔曼滤波器(Unscented Kalman filter, UKF)在噪声先验统计未知时变情况下非线性滤波精度下降甚至发散的问题, 设计了一种带噪声统计估计器的自适应UKF滤波算法. 首先根据极大后验(Maximum a posterior, MAP)估计原理, 推导出一种次优无偏MAP常值噪声统计估计器; 接着在此基础之上, 采用指数加权的方法, 给出了时变噪声统计估计器的递推公式; 最后对自适应UKF算法进行了性能分析. 相比于传统UKF, 该自适应UKF算法在噪声统计未知时变情况下不仅滤波依然收敛, 滤波精度及稳定性显著提高, 而且其具有应对噪声变化的自适应能力. 仿真实例验证了其有效性.     

基于最小二乘估计的虚拟阵元波束形成仿真

在混响干扰为主的浅海探测背景下,通常希望能得到主瓣宽度比较窄的波束.常规的波束形成方法中,对于一定频率的基阵,一般只有通过增加孔径长度来提高基阵分辨率.而这种方法又往往会受到实际工程的限制.因此提出了一种基于最小二乘估计理论的虚拟阵元波束形成算法.该方法针对有限尺度基阵,根据实际已知阵元的接收数据,运用最小二乘估计方法,估计虚拟阵元上的接收数据,使实际基阵的孔径在虚拟的意义上得到了扩大,从而实现了高指向性窄波束,提高了基阵的指向性指数.仿真实验结果也表明了该方法的有效性.     

Design-based estimation for geometric quantiles with application to outlier detection

Geometric quantiles are investigated using data collected from a complex survey. Geometric quantiles are an extension of univariate quantiles in a multivariate set-up that uses the geometry of multivariate data clouds. A very important application of geometric quantiles is the detection of outliers in multivariate data by means of quantile contours. A design-based estimator of geometric quantiles is constructed and used to compute quantile contours in order to detect outliers in both multivariate data and survey sampling set-ups. An algorithm for computing geometric quantile estimates is also developed. Under broad assumptions, the asymptotic variance of the quantile estimator is derived and a consistent variance estimator is proposed. Theoretical results are illustrated with simulated and real data.     

Multivariate density estimation: A comparative study

This paper is a continuation of the authors' earlier work [1], where a version of the Tråvén's [2] Gaussian clustering neural network (being a recursive counterpart of the EM algorithm) has been investigated. A comparative simulation study of the Gaussian clustering algorithm [1], two versions of plug-in kernel estimators and a version of Friedman's projection pursuit algorithm are presented for two- and three-dimensional data. Simulations show that the projection pursuit algorithm is a good or a very good estimator, provided, however, that the number of projections is suitably chosen. Although practically confined to estimating normal mixtures, the simulations confirm general reliability of plug-in estimators, and show the same property of the Gaussian clustering algorithm. Indeed, the simulations confirm the earlier conjecture that this last estimator proivdes a way of effectively estimating arbitrary and highly structured continuous densities on R^d, at least for small d, either by using this estimator itself or, rather, by using it as a pilot estimator for a newly proposed plug-in estimator.     

M-估计耦合双边滤波的正则化超分辨率重建

在正则化超分辨率重建框架下,基于M-估计理论和双边滤波思想,建立了一种鲁棒的超分辨率重建统一能量泛函。该能量泛函融合了M-估计的鲁棒性处理机制和双边滤波的双重异性加权机制,提高了算法的鲁棒性和边缘保持特性。鉴于采用最小二乘估计的CLS算法和采用最小一乘估计的Farsiu重建算法在边缘保持特性方面存在的不足,在算法实现时选用了Huber稳健M-估计。不论是视觉效果还是峰值信噪比(PSNR),实验结果都表明该算法的有效性。     

Exact computation of bivariate projection depth and the Stahel-Donoho estimator

The idea of data depth provides a new and promising methodology for multivariate nonparametric analysis. Nevertheless, the computation of data depth and the depth function has remained as a very challenging problem which has hindered the methodology from becoming more prevailing in practice. The same is true for the powerful Stahel-Donoho (S-D) estimator. Here, we present an exact algorithm for the computation of the bivariate projection depth (PD) of data points and consequently of the S-D estimator.     

改进的基于响度域的语音增强算法

针对短时谱幅度最小均方误差估计(MMSE-STSA)语音增强算法在非平稳噪声环境下噪声抑制能力较差的问题,提出一种改进的MMSE-STSA算法。该算法在响度域进行谱幅度估计,并采取基于概率的语音判决方法。实验结果表明,相比传统的MMSE-STSA算法,改进算法在非平稳噪声环境下能够获得更好的语音质量。     

面向小目标图像的快速核密度估计图像阈值分割算法

针对当前小目标图像阈值分割研究工作面临的难题,提出了快速核密 度估计图像阈值分割新方法.首先给出了基于加权核密度估计器的概率计算模 型,通过引入二阶Renyi熵作为阈值选取准则,提出了基于核密度估计的图像阈 值分割算法 (Kernel density estimator based image thresholding algorithm, KDET), 然后通过引入快速压缩集密度估计 (Fast reduced set density estimator, FRSDE)技术,得到核密度估计的 稀疏权系数表示形式,提出快速核密度估计图像阈值分割算法fastKDET,并从 理论上对相关性质进行了深入探讨.实验表明,本文算法对小目标图像 阈值分割问题具有更广泛的适应性,并且对参数变化不敏感.     

A study on the convergence of observer-based kinetics estimators in stirred tank bioreactors

This paper is devoted to the tuning problem of an observer-based algorithm for the on-line estimation of reaction rates in stirred tank bioreactors. The relation between the dynamics of convergence and the tuning procedure is explored. The method proposed imposes a variable second-order dynamics on the convergence of the estimator. This approach is shown to compare favourably with a pole placement based technique, in an application to a baker's yeast fed-batch fermentation.