分层卡尔曼滤波融合精度的研究

目的分析了传统分层卡尔曼滤波融合算法,指出传统卡尔曼滤波融合算法不能很好地提高跟踪精度且算法复杂的缺陷,提出了一种加权分层卡尔曼滤波融合算法,方法应用理论分析和蒙特卡洛仿真方法,对传统融合算法和新算法进行比较,并给出了各种情况下均方根误差的统计值比较,结果分层融合算法并不优于加权平均和反馈加权平均算法,加权及反馈滤波融合算法原理简单、数据处理量小、速度快、容错性好,结论加权分层融合算法特别适用于失效传感器的处理,特别当一传感器有较大的绝对误差和相对误差或与其它的传感器的采样周期略有不同和与其它传感器采样不同步时,将融合结果反馈给单传感器,可提高各单传感器的跟踪精度。     

基于旋转电极的电容层析成像技术图像融合算法

针对固定电极的电容层析成像技术独立测量值较少,且由于电极位置的影响而导致重建图像失真等问题,提出了一种基于16旋转电极的电容层析成像技术系统模型及对应的图像融合方法。模型对16电极的电容层析成像技术模型进行4次旋转,得出的数据分别采用线性反投影算法和修正共轭梯度法算法进行图像重建,再将重建的5张图像进行小波变换,变换得到的低频和高频成分分别采用加权平均和主分量分析的融合准则进行图像融合。实验结果表明:提出的电容层析成像技术旋转模型通过增加测量电容数,结合图像融合方法可明显提高重构图像质量,降低成像误差。     

改进IVHF-TODIM在云服务安全评估中的应用研究

针对云服务安全评估时专家判断复杂的心理特征问题,在区间犹豫模糊背景下提出一种改进的IVHF-TODIM多属性决策方法。结合COWA算子和Dice相似性测度的各自优势,提出了一种考虑决策者态度的区间犹豫模糊Dice相似性测度公式,并对其基本性质加以验证,在TODIM方法优势度的计算中,运用所提出的Dice相似性测度替代原有的距离测度,最后将该方法运用到云服务安全评估上。实例分析表明了该方法的有效性。     

一种基于增量加权平均的在线序贯极限学习机算法

针对在线序贯极限学习机(OS-ELM)对增量数据学习效率低、准确性差的问题, 提出一种基于增量加权平均的在线序贯极限学习机(WOS-ELM)算法.将算法的原始数据训练模型残差与增量数据训练模型残差进行加权作为代价函数,推导出用于均衡原始数据与增量数据的训练模型,利用原始数据来弱化增量数据的波动,使在线极限学习机具有较好的稳定性,从而提高算法的学习效率和准确性. 仿真实验结果表明, 所提出的WOS-ELM算法对增量数据具有较好的预测精度和泛化能力.     

宽带L型非均匀阵的极化和到达角的联合估计

针对宽频段信号,提出一种高精度的到达角与极化联合估计算法.该算法采用多基线极化-相位干涉仪构成的L型非均匀阵,利用两臂中的不同极化天线的互相关谱相位中包含的极化方位信息实现联合估计,具有硬件结构简单、易于实现等特点.参数估计值采用对应各基线估计值加权平均的方法,证明了各基线长度的平方是最佳加权系数.计算机仿真验证了该算法的正确性.     

基于影像匹配数据获取DEM方法探讨

针对地形复杂地区立体像对匹配获取的离散数据,经粗差剔除后分别采用加权平均法、双线性多项式法和移动曲面拟合法等3种内插算法进行构建规则格网DEM的实践,得出移动曲面拟合法特别适用于大范围地形复杂环境的结论。     

牛顿环实验数据处理分析

运用逐差法、最小二乘法、加权平均法分别对牛顿环实验的数据进行了处理,并对3种数据处理方法进行了比较、分析,从而认为加权平均法是最适合该实验的处理方法.     

北京奥运国家游泳中心ETFE膜结构工程招标管理

北京奥运国家游泳中心是2008年北京奥运会三大标志性建筑物之一,外墙和屋顶采用乙烯四氟乙烯共聚物(ethylene-tetra-fluoro-ethylene, ETFE)膜结构作为维护系统.经对招标方式和非招标方式进行研究比较,选用国际竞争性谈判方式进行采购.借助加权平均评估模型,讨论ETFE膜结构的招标管理过程和经验.对投标文件进行了二次评估.根据第二轮专家评估结果,专家小组提出了拟中标人名单供业主决定中标人.实践表明该项目的招标管理是成功的.     

考虑财务杠杆的项目评价方法研究

首先介绍了传统的项目评价方法,之后,在阐明CAPM模型和MM理论下的融资成本的基础上,重点介绍了三种要考虑负债影响的项目评价方法:修正现值法、权益现金流量法、加权平均资本成本法,并通过实例分析,对三种方法进行对比,得出其适用的条件。