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病态不确定性平差模型的岭估计算法_鲁铁定

测量数据在获取的过程中,常存在不确定性,它们会影响参数估计结果,不确定性平差模型的解算方法可以有效提高参数估计的有效性和可靠性。当观测方程的系数矩阵存在接近零的奇异值,采用岭估计可有效抑制观测方程病态性对参数估值结果的影响。当不确定性平差模型出现病态,其受系数矩阵误差和观测值误差的影响更为严重,本文将岭估计法应用于病态不确定性平差模型,推导了迭代算法,以提高解的稳定性,并用算例验证,结果表明了新方法的有效性和可行性。

  • 2021-05-06
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基于实数编码遗传算法的桥梁有限元模型修正方法_韩万水

为克服传统桥梁有限元模型修正迭代优化过程中存在的局部收敛和提高模型修正精度,提出了联合实数编码遗传算法与静动力实测数据的有限元模型修正方法；引入四边形等参元理论和牛顿迭代法编制宏命令,实现有限元模型中车辆荷载的快速自动加载；基于结构有限元模型静动力特性构造目标函数,以实数编码遗传算法为优化策略,采用MATLAB平台建立了有限元模型修正框架；通过对一个简支框架结构的数值模拟,对比了所提出优化方法与其他方法的收敛效率和修正结果,以验证所提出方法的有效性；采用拉丁超立方体抽样分析了有限元模型参数变化对桥梁动力响应的影响,以确定待修正参数,并采用所提方法修正了一座改建的空心板桥梁的实体有限元模型。分析结果表明:零阶算法和一阶算法对参数的敏感性和修正范围依赖大,选用敏感性较小的参数或者参数修正范围大于50%将会导致错误的修正结果；实数编码遗传算法对初始输入不敏感,可避免局部收敛的情况；采用灵敏度分析得到的主要待修正参数有空心板弹性模量、现浇层弹性模量以及支座横桥向和顺桥向的约束刚度；修正后的空心板弹性模量增幅约为19.13%,现浇层弹性模量增幅约为16.00%,横向约束刚度增幅约为46.21%,纵向约束刚度增幅约为72.72%,修正后的有限元模型的静动力特性与实测响应吻合良好,各测点静力响应误差均小于4%,动力响应误差小于3%。

  • 2021-05-06
  • 阅读332
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改进视觉背景提取模型的前景目标检测算法_郁怀波

针对经典视觉背景提取算法（ViBe）在动态背景场景下检测精度不高,以及长时间存在鬼影的问题,提出一种改进的视觉背景提取算法.该方法在背景模型初始化阶段考虑到像素点之间的颜色相似性以及空间距离,选取像素点邻域内的同质像素点对背景模型进行初始化；根据场景动态程度自适应调整每个像素点的阈值以及背景模型更新的速率,改善了在动态背景场景下的检测精度；根据光流判断像素点是否存在运动来把真实前景目标和鬼影区分开来并及时对背景模型进行修正,从而尽快消除鬼影现象.使用changedection测试集进行测试,改进后的ViBe算法在能提取到较完整前景目标的同时,检测准确率相比原始ViBe算法也有所提高.

  • 2021-05-06
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基于联合定位算法的海洋测深网平差模型可靠性分析_孟凡修

于联合定位算法自身拥有的近似特性,被许多研究者用来分析海洋测深网平差模型可靠性问题。提出了联合定位算法的海洋测深网平差模型可靠性分析方法。针对不同类型分析时不同算法的多元性,建立了海洋测深网质量、海洋测深网模式和模型可靠性分析效率。使用联合定位算法来表征海洋测深网平差多元性的差距,可靠性分析得到的结论将有助于海洋测深网平差模型可靠性分析,使用联合定位算法时达到最优化分析的目的。

  • 2021-05-06
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户外广告资源配置优化模型及算法研究_朱军

针对户外媒体广告的特点,提出了一个户外广告资源配置优化模型,将其建模为一个带约束的整数优化问题,最大化户外广告的总收益。通过罚函数法进行约束处理,提出了一种协同混合粒子群算法进行求解,仿真结果表明了该算法的有效性。将这种模型运用于户外广告进行综合定价,能够较好地解决广告主和相关广告运营企业的共同利益互存,使双方的利益最大化。

  • 2021-05-06
  • 阅读215
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基于大数据集域自适应快速算法的图像特征智能识别模型构建_王鹏宇

通常采用图像特征智能识别以提高对图像高频成分的识别度。基于大数据集域自适应快速算法构建图像特征智能识别模型。在图像特征智能识别模型构建过程中,对于图像特征智能识别过程中容易产生伪图像特征识别、细节性模糊与图像特征智能识别的不间断性问题,使用大数据集域自适应快速算法可以提高图像特征智能识别的效率。经过实验表明,基于大数据集域自适应快速算法的识别特征模型能够有效提升微小图像特征平均识别率,且鲁棒性较好。

  • 2021-05-06
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锂离子电池模型参数和荷电状态联合估算算法_刘秭杉

针对电动汽车锂离子电池状态估算问题,提出了一种复合的电池荷电状态（state of charge,SOC）估算算法。在固定参数卡尔曼滤波算法的基础上,引入基于遗忘因子的递推最小二乘法（forgotten factor recursive least square,FFRLS）进行电池模型参数在线辨识；基于在线模型参数,利用无迹卡尔曼滤波算法（unscented Kalman filter,UKF）估算电池SOC,实现电池模型参数和SOC的实时联合估算。采集电池充放电实验数据进行离线仿真,结果表明该算法能较好地跟踪电池工作状态,SOC估算误差基本稳定在3%以内。

  • 2021-05-06
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自适应CS模型的强跟踪平方根容积卡尔曼滤波算法_张浩为

对于目标跟踪过程中的强机动问题,基于当前统计（current statistical,CS）模型和改进的强跟踪平方根容积卡尔曼滤波器（square-root cubature Kalman filter,SCKF）,提出新的跟踪算法。在CS模型和改进输入估计算法的基础上,引入加加速度估计,使得状态过程噪声与状态协方差矩阵相联系,实现模型的自适应调整。从正交性原理出发,重新确定了渐消因子的引入位置,并提出了新的渐消因子计算形式,以克服传统渐消因子在雷达量测坐标系中的失效问题,从而构造强跟踪平方根容积卡尔曼滤波器。另外,构造强机动检测函数,利用SCKF的输出来调整自适应CS模型中的机动频率。仿真结果表明,相比基于CS模型的多重渐消因子强跟踪SCKF算法、改进CS模型的强跟踪SCKF（SCKF-STF）算法和交互式多模型（interacting multiple-model,IMM）SCKF算法,所提算法具有更佳的目标机动适应性和跟踪精度；相比于IMM-SCKF算法,实时性有明显改善。

  • 2021-05-06
  • 阅读207
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