一种基于光流的障碍物估计算法

移动机器人在行进过程中必须能够检测和躲避障碍物,文章提出了一种使用光流场估计障碍物区域的算法。使用结合从粗到精策略的最小加权二乘法的方法计算光流,从而估计图像序列中可能的障碍物位置,为后续的接近时间计算提供了良好的基础。大量实地实验验证了该方法的有效性和可行性。     

高寒生态脆弱区自然资本动态评估及驱动因素研究 — —以拉萨市为例

拉萨市地处高寒地区,自身生态环 境脆弱,文章通过改进的三维生态足迹模型 测度拉萨市2009—2018年自然资本的动态变 化,并用偏最小二乘回归法对变化的驱动因 素进行分析,为拉萨市正确处理资源利用与 经济社会发展之间的关系提供科学依据。结 果表明：一、2009—2018年,拉萨市人均生 态足迹呈先下降后波动上升的变化趋势,人 均生态承载力持续下降,拉萨市自然资本供 需矛盾增加,逐渐由盈转亏;二、足迹深度与 足迹广度表明流量资本已经无法满足生产生 活需求,拉萨市发展对存量资本的依赖性增 强;三、从用地类型来看,草地、水域与建筑 用地处于流量资本占用状态,耕地是资本存 量消耗的主要方式,林地处于两者之间的过 渡阶段;四、社会投资、消费水平以及产业结 构中的第三产业发展对自然资本的利用有显 著的驱动作用。     

高速主轴回转误差动态测试与分析

应用双向法设计测试系统,对主轴的回转误差进行动态测试.该系统由高精度标准棒、非接触位移传感器和LMS TEST,LAB采集器组成.阐述了回转误差的测试原理,针对机床主轴测试中标准棒的安装偏心问题,提出了有效解决方法,并进行了实验研究.     

基于LS-SVM的天然气水合物生成条件预测模型建立

在天然气管线内生成的水合物会严重影响天然气的开采、运输,因而天然气水合物的预测方法和防治措施备受重视。针对天然气水合物生成条件,考虑天然气组分对水合物生成的影响,为简化计算、提高预测精度,引入一种能够很好解决复杂物理问题的最小二乘支持向量机(LS-SVM),并且通过Matlab语言编程,建立了一种包含CH4浓度、CO2浓度、H2S浓度以及水合物生成温度为输入,水合物生成压强为输出的天然气水合物生成条件预测模型,同时将实验数据作为最小二乘支持向量机训练数据并进行预测分析。结果表明,该预测模型不仅拥有较高的预测精度,而且方法简单、可行,为天然气水合物生成条件预测提供了一种新的解决方法。     

矩法评定活塞裙部横截面线轮廓误差

本文通过组合应用矩法与最小二乘法,提出了求解被测活塞裙部横截面理想线轮廓的方法,并对评定活塞裙部横截面线轮廓误差进行了讨论。     

注水量与产液量的劈分方法研究

注水井注水量向各产层的劈分或在平面上向各生产井的劈分以及生产井产液量在纵向及横向上的劈分,是了解注入水流场分布和储层中原油动用状况,制定井网调整与调堵措施方案的基础性工作.本文叙述了劈分系数法,提出了劈分量的最小二乘近似求解法,当未知量个数少于方程个数时,先关于未知量求偏导使其等于零,得到与未知量个数相同的方程数,再利用矩阵运算解出未知量,通过实例验证该方法是正确和可行的.     

制造过程加工误差流及其模型的研究

为适应现代制造系统加工过程质量的监视、控制和质量保障技术的发展,引入了“加工误差流”的概念。基于迭代映射和突变论构造了两类加工误差流动态模型,提出了加工误差控制的原理、策略和方法。同时,还介绍了利用最小二乘法回归多工序加工误差以及利用神经网络预报的验证结果     

基于SOA-LSSVM的SLS成形工艺参数优化研究

为提高选择性激光烧结(SLS)成形精度,解决工艺参数优化试验成本高等问题,选择激光功率、预热温度、扫描速度、扫描间距以及分层厚度5个工艺参数设计正交试验以获得样本数据并建立统一目标函数。采用人群搜索算法(SOA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM),建立基于SOA-LSSVM的SLS成形件精度预测模型;预测不同工艺参数组合下制件的统一性能,并与采用传统BP神经网络和LSSVM模型获得的预测结果进行对比。结果表明：SOA-LSSVM模型针对小样本预测问题具有良好的泛化能力,预测值与实际值的最大相对误差仅为1.11%,可为SLS加工参数组合的选择提供参考。     

多元趋势面模型

针对气候要素的空间分布预测问题,建立了多元趋势面模型.在矩阵风险准则下,得到了Y0的一个最佳线性预测类.同时给出了Y0两个最优线性估计.     

Concurrent Blind Channel Equalization in Impulsive Noise Environments

In some communication systems the trans- mitted signal is contaminated by impulsive noise with a non-Gaussian distribution. Non-Gaussian noise caused significant performance degradation to communication re- ceivers. The new constant modulus blind equalizer based on Fractional lower-order statistics of the equalizer input, which is defined as FLOS_CMA, is able to mitigate impul- sive channel noise while restoring the constant modulus character of the transmitted communication signal. How- ever, like the Constant modulus algorithm （CMA）, the steady-state Mean square error （]VISE） of the FLOS_CMA algorithm may not be sufficient low for the system to ob- tain adequate performance. This paper proposes a con- current equalizer, in which a Decision-directed least mean p norm （DD_LMP） equalizer operates cooperatively with a FLOS_CMA equalizer, controlled through a non-linear link. Simulation results using M-QAM and 8-PSK signal- ing have shown that besides the capability of compensating the phase offset, the proposed concurrent FLOS_CMA and DD_LMP blind equalizer has faster convergence rate and lower steady-state MSE than the FLOS_CMA approach.