热态误差的自适应分段补偿方法研究

电子测量系统在通电后都需要有一个较长的预热等待时间,本文提出了自适应分段补偿方法,对热平衡状态建立过程中的热态误差进行补偿,通过补偿区间拟合、判断、按自适应步长缩短补偿区间、选取新的补偿区间的方式,不断重复地进行计算、分析、判断,直到确定能满足系统要求预测精度的各个补偿区间及相应的拟合函数.拟合方法采用目前非常成熟的多项式最小二乘拟合,从而不仅能控制拟合函数的复杂性,而且分段拟合的补偿区间数量达到最少,极大的降低了计算成本.     

标志变异指标中平均差与标准差的对比问题

阐明标志变异指标中平均差和标准差的各自特点及应用范围，通过对实际资料的分析，对经济统计分析标志变异指标的选择有实际意义。     

多功能校准器测量结果的不确定度评定

通过对交流电压表测量的实例，介绍了用多功能校准器测量电压的测量不确定度的计算方法，并对其测量的可信性作出评价。     

利用Visual FoxPro变异系数的算法

首先介绍了变异系数的含义及其与标准差的区别,讲解了变异系数的计算方法和优点,结合一次学生的考试成绩用Visual FoxPro语言实现了变异系数的算法。     

基于局部标准差和方向微分的模糊方向识别

针对最小方向微分算法在运动模糊方向识别中误差大和实时性差的缺点,提出利用局部标准差和方向微分相结合的方法鉴定模糊方向。该方法首先对模糊图像进行局部标准差滤波以增强模糊方向上的纹理细节,然后利用双线性插值求最小方向微分和,其对应的方向即为模糊方向;在对方向微分和曲线归纳分析后找到了其内在规律,基于此规律提出范围对半递减搜索最小值的方法,减少了搜索次数。实验结果表明该算法识别精度高,抗干扰性强,实时性好。     

双抽样均值—标准差联合控制图的构建及参数设计

在参考双抽样均值控制图及双抽样标准差控制图的基础上,构建了双抽样均值一标准差联合控制图.建立了控制图参数设计的优化模型,用以监控生产过程质量,并通过遗传算法完成了模型求解.采用马尔科夫链方法,完成了联合控制图平均运行长度性能指标的计算.基于该指标,通过两阶段抽样和可变抽样样本及抽样区间均值-标准差联合控制图的性能对比,分析验证了该控制图的性能优势.     

基于回归分析理论的工程建设目标控制与应用

为了控制工程建设目标,并预测混凝土强度,用回归分析理论对收集到的混凝土3 d和28 d抗压强度进行了分析,发现其内在线性关系.利用施工中收集到的质量检验数据求标准差,根据标准差调整混凝土配合比.在保证施工质量的前提下,既加快了施工进度又节省了投资.     

基于CMT-FCM的自适应谱聚类算法

传统谱聚类对初值选取十分敏感,严重影响了聚类效果。为了解决初值敏感问题,提出了基于CMT-FCM(借鉴历史知识的类中心距离极大化聚类算法)的自适应谱聚类算法。该算法以样本空间的标准差作为尺度参数,实现了尺度参数的自适应选取,提高了算法效率;而通过借鉴历史知识,引入类中心距离极大化项,避免了干扰点对类中心的干扰,提高了算法鲁棒性。通过在模拟数据集以及真实数据集上测验,取得了比传统谱聚类更稳定的聚类效果,验证了算法的有效性。     

纹理滤波器在分割肛管外病症图像中的应用

采用均值滤波和中值滤波的方法对含有高斯噪声和椒盐噪声的肛管外外痔中的血栓性外痔图像进行滤波预处理,同时利用纹理滤波器分割图像将纹理图像、形态学操作、局部标准差滤波和Rangefilt滤波相结合,在保证分割图像整体性的同时,提高了分割图像的有效性,保留了图像的细节。通过血栓性外痔、息肉、混合痔、息肉血栓混合痔四种肛管外病症的分割图像结果的比较,表明纹理滤波器分割图像是一种性能良好的纹理图像分割方法,同时将其应用在肛管外病症图像的分割中,获得了很好的效果。     

动态QoS数据驱动的可靠Web服务选择

基于服务质量(QoS)的Web服务最优选择是一个热点问题。高度动态的QoS数据导致QoS模型的不确定性,对可靠的Web服务选择构成巨大的挑战,该文提出动态QoS数据驱动的可靠Web服务选择(DQoS_RSS)。首先利用均值标准差刻画QoS数据的效益和风险,提高QoS描述的准确度;接着建立不确定服务Skyline集,缩小搜索空间,提高选择效率;借鉴优劣解距离法(TOPSIS),设计2种Web服务选择算法,获得体现用户需求的最优服务。另外,介绍2种QoS模型转换器,以及能够适应QoS动态变化的QoS模型自适应调整机制。最后,实验分析验证了该方法的优越性和高效性。