基于最小二乘法参数估计的SAW标签脉冲位置编码识别

为了在相同尺寸的SAW标签基础上扩大编码容量,拓宽SAW的应用范围,提出了一种基于最小二乘法的参数 估计法,改进原有的脉冲位置编码方式。构造声表面波阅读器的信号模型,在起始反射栅时延参数估计算法的基础上, 综合考虑单个标签的所有往返时延信息,引入误差向量和目标函数;利用最小二乘法优化目标函数,取消具有参考作用 的起始反射栅,建立反射栅参数的数学模型。通过实例分别求得两种方法的时延,得出最小二乘法参数估计法比起始反 射栅参数估计法具有更短的响应时间,最后利用蒙特卡洛方法对试验数据结果进行统计分析。结果表明该方法能够有 效地提高SAW阅读器的识别速度,具有一定的推广应用价值。     

同阶单输入控制系统的同时镇定问题

研究了单输入控制系统的同时镇定问题。给出了同时镇定r个单输入系统控制器解存在的充分条件,并由此提出了一种设计同时镇定r个单输入系统控制器的最小二乘算法。由于最小二乘算法具有很好的几何特性,从而使本文算法不仅计算简单,而且能够方便地从几何图形上分析并修改系统的解,避免系统设计的盲目性。     

混合威布尔分布参数估计的L-M算法

混合威布尔分布模型常用来分析具有多种失效模式的机械系统或零部件的可靠性寿命数据,为提高混合威布尔分布未知参数估计的精度,利用非线性最小二乘理论,建立了小子样条件下两重混合威布尔分布参数优化估计模型,将L-M算法用于优化求解。以概率图参数估计法的结果作为迭代初始值,提高了迭代求解的速度。计算实例表明利用该方法估计混合威布尔分布参数是可行的,而且能够获得较精确的结果。     

基于贝叶斯面板平滑转换模型的房价阈值效应研究

针对经济变量之间普遍存在的非线性关系,导致线性模型拟合失效的问题,构建面板数据平滑转换模型,刻画变量之间关系的非对称性。采用贝叶斯方法进行模型的参数估计,避免非线性最小二乘算法难以收敛,参数估计不确定。通过分析模型结构,选择参数先验分布,设计相应的Metropolis-Hasting-Gibbs混合抽样算法,据此估计模型参数;在此基础上,利用省域面板数据分析房价阈值效应问题。研究结果表明:参数的动态迭代轨迹收敛,MH-Gibbs混合抽样算法能够准确地估计模型各参数,解决了非线性最小二乘无法收敛的问题,证明了贝叶斯面板数据平滑转换模型的有效性;同时也验证了房价波动的阈值效应以及房价与城市化、城乡收入差距之间的非线性关系。     

一种顾及用户朝向的PSO-LSSVM指纹定位算法

为了解决人体对WiFi信号遮蔽和最小二乘支持向量机参数优化的问题,提出了一种顾及用户朝向的粒子群优化最小二乘支持向量机指纹定位方法。建立全向指纹库,采用粒子群优化算法求出最小二乘支持向量机最优参数,通过最小二乘支持向量机训练出定位模型,将待测点指纹信息输入定位模型中,最终估算出待测点位置坐标。仿真实验结果表明所提算法在定位误差上达到0.72 m,普通的粒子群优化最小二乘支持向量机算法定位误差为0.84 m,提高了室内定位精度,具有实际的应用价值。     

一种加快最小二乘参数估计的参数跟踪速度的措施

本文探讨了如何加快最小二乘参数估计的参数跟踪速度问题。为此目的提出了一种自动调整其“遗忘因子”值的措施。仿真计算的结果证实,所采取的这种措施是可行而且是有效的。     

测试噪声与频响函数估计

本文通过对激振系统和受试系统组成的激振试验系统的研究,提出了考虑输入噪声、中间噪声和输出噪声的受试系统频响函数估计法,提高了频响函数的估计精度,并将这种估计方法推广到了多点激振时系统频响函数估计中。     

基于非线性偏最小二乘的操作臂逆解算法

操作臂逆运动学问题是机器人控制中的一项重要内容。目前使用较多的神经网络法大多为多输入多输出或者 多输入单输出方式,需要大量运算。非线性偏最小二乘法( NLPLS)建立的模型分为内部和外部模型,样本数据经外部模 型处理后才用于训练若干个单输入单输出的神经网络。对PUMA560操作臂的仿真试验表明,在相同隐层神经元数的情 况下,该算法比普通神经网络法具有更好的预测精度。这也表明,NLPLS只需较少的隐层神经元数就可以达到普通方法 的精度,从而减少运算量。     

称重测控系统数据处理方法

论述了计算机测控技术研制成功的叠加式称重测试系统的基本原理、测量数学模型和其实现方法。提出了测量数据处理的最小二乘决策方法,根据测试结果数据,进行了曲线拟合分析、对比。实验证明用该数据处理的决策方法可以提高系统的测量精度和稳定性能。     

空间信号和到达方向的高分辨率快速方法

基于阵元数差一的两个平行均匀线阵组成的信号接收系统提出了多个空间窄带信号源频率和到达方向二维参数估计的高分辨率快速方法。方法的参数估计是直接计算的，避免了二维空间中的谱峰搜索和信号源之间的参数配时，实时性较强。计算机模拟结果证实了此方法的有效性。     

中国GDP增长贡献率的截面模型研究

本文通过我国31个省区的截面数据,用最小二乘法进行参数估计,构建了我国GDP增长贡献率的多元线性回归模型,结果表明现阶段消费比投资对GDP的影响更为显著。     

基于面板数据的无锡物流需求影响因素研究

物流需求影响因素的研究是物流需求预测的基础,文章选取无锡1996年至2011年的面板数据,运用最小二乘估计法得出所选取的11个指标对物流需求的影响系数,对所得系数进行评价,结合无锡物流现状及其影响因素得出结论并提出建议.     

投入产出效率的DEA分析方法

技术经济学从经济发展的目的与要求出发,研究技术手段的采用与完善,力求用最小的投入达到一定的产出或以一定的投入获得最大的产出。生产函数是投入产出关系的反映。对于生产函数估计有两种方法：参数估计法和非参数估计法。DEA（data envelopment analysis）数据包络分析方法,不同于传统的参数估计法,通过对生产函数非参数估计的方法来研究生产函数,从而研究各种投入与产出之间效率的一种有用工具。本文对近三年来运用广泛的DEA原理作了简单的介绍,并且指出了这种方法的优势以及其在实证分析中的运用偏差和修正方法。     

构造稀疏最小二乘支持向量机的网络入侵检测模型

从最小二乘支持向量机的稀疏表达出发,构建高效的基于稀疏最小二乘支持向量机的网络入侵检测模型,提出了一种通过基于核空间近似策略的有效低秩逼近来有效减小原始训练样本集中的支持向量数来实现最终模型的稀疏表达。以MIT KDD99数据集为基础,对所提出方法进行有效性验证,并与利用剪枝策略通过递归过程中不断减少模型中支持向量个数的稀疏化方法、基本最小二乘支持向量机以及标准支持向量机方法的性能进行对比。结果表明:基于核空间近似的最小二乘支持向量机稀疏化与标准最小二乘支持向量机相当;此外稀疏最小二乘支持向量机能够提高入侵检测响应速度。     

纯方位系统定位与跟踪的最小二乘滤波原理

利用最小二乘滤波方法,对纯方位系统单目标定位与跟踪问题进行了较深入的研究,为建立新的多模型算法提供了理论基础。     

纯方位系统定位与跟踪的最小二乘滤波原理

利用最小二乘滤波方法,对纯方位系统单目标定位与跟踪问题进行了较深入的研究,为建立新的多模型算法提供了理论基础.     

基于Eviews和OLS的成本产量分析

运用Eviews 5.0软件和最小二乘估计法(OLS)对企业生产过程中成本与产量之间的关系进行定量分析,通过建立线性回归模型,找出两者间的定量关系。由此提出了加强生产管理,降低生产成本的对策建议。     

Logistic模型配合家禽生长资料参数估计方法比较的Monte Carlo研究

本文用Logistic模型配合Monte Cario方法模拟的30个家禽生长资料,以比较Logis-tic模型参数估计的最小一乘法、最小二乘法和minx~2法,以及线性化方法。结果表明:最小二乘法(LS)和最小一乘法结果相当,均优于ininx~2方法;参数估计的线性化方法结果较差,以改良三点法效果较好。     

摩擦表面参数算法与微机应用

本文介绍一种建立在最小二乘法中线基准上摩擦表面参数的计算方法,应用徽型计算机于表面轮廊仪,实现多参数智能化测量。经标准样板测试对比和由记录曲线手算验证,本方法是可行的。     

动态非线性模型参数多层递阶估计法

针对目前通用的动态系统状态预报方法的不足,提出关于动态非线性模型参数估计的多层递阶估计法,并对预报误差的原因进行分析,使预报精度得到提高。