正交多项式回归方法及在传感器校准与测量数据处理中应用探讨

结合传感器校准时可重复试验的特点,对正交多项式回归方法及其在传感器校准与测量数据处理中的应用,用叠代算法解决由传感器实测数据和校准多项式逆解被测物理量问题进行了探讨,并说明用此叠代法同样可适用于计算机适时转换和录取。     

门限自回归模型参数的局部正交设计寻优法

在采用点值图确定门限区间个数的基础上，对门自回归模型中门限值、滞后步长、各门限区间模型阶数，利用正交设计方法寻优，计算工作量锐减，却可得到精度较高的预报模型。     

弹道跟踪系统的数据融合

本文应用近代时序分析方法、样条函数和非线性回归分析理论，研究了弹道参数、系统误差及测量随机误差统计特性参数的联合估计问题，给出了各类参数的高精度估计。理论分析和仿真计算表明：本文所建的模型准确，参数估计方法精度高，应用本文方法能明显提高弹道跟踪数据质量。     

均匀设计和最优化方法在热处理中的应用

运用均匀设计、线性回归和最优化方法获得某发动机材料３０ＣｒＭｎＳｉＡ调质处理的最佳工艺条件。它可大量减少试验次数、降低试验成本。该方法在制定热处理工艺等试验工作中有推广应用的价值。     

基于半参数回归模型的双星系统定轨算法及精度分析

天基测控系统是航天测控的一个发展趋势.给出了双星定位系统的定轨原理;建立了基于半参数回归的双星系统定轨模型,包括对卫星轨道摄动误差的基函数表示和观测残差的函数拟合等;给出了基于半参数回归的轨道估计算法及计算步骤;并从理论上分析了基于半参数回归模型的轨道估计算法能有效的消除非线性因素对参数估计性能和精度的影响,其定轨精度优于经典的最小二乘处理算法;最后通过对卫星仿真观测数据的处理以及卫星定轨精度的分析,表明该算法确实有效,在相同仿真条件下,定轨位置精度和速度精度分别提高了41.5%和41.3%.     

多元线性回归在坐标测量中的应用

简要介绍了多元线性回归的数学原理,重点分析了坐标测量中利用回归分析进行基本几何要素处理计算的原理、方法和预处理技巧,在此基础上介绍和讨论了形位误差的处理计算方法。     

基于SVR的导航传感器自适应野值检测方法

针对Lagrange插值法无法处理连续野值的问题，提出了一种基于改进支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)的导航传感器自适应野值检测方法。该方法结合了支持向量回归利用小样本数据就能够准确建模和3σ准则计算简易的优点，利用支持向量回归在线建立舰船的运动模型对测量值进行实时预测，并利用3σ准则自适应地计算阈值，然后通过比较阈值与预测残差来判别测量值是否为野值点。该方法可以自动地学习舰船的运动趋势，建立舰船的真实运动模型，而且不受连续野值点的影响，能够在没有其他传感器辅助的条件下完成野值检测。海试实测数据表明，提出的方法对离散和连续的野值点均具有较好的检测效果，同时可以更好地估计传感器的真实测量值。     

基于支持向量机方法的发动机性能趋势预测

为了提高对航空发动机性能趋势预测的精度，提出利用支持向量机方法来预测表征发动机整体性能的参数一性能综合指数。建立了基于支持向量回归的一步及多步预测模型，利用该模型对性能正常衰退及性能异常发动机的综合指数分别进行预测，并与自回归(AR)模型的预测值进行比较。结果表明，基于支持向量机的预测模型比AR模型的预测精度更高，其四步预测精度由80．56％提高到88．51％。因此该模型尤其适合中、长期预测。     

疲劳寿命的威布尔概率分布回归检验与参数估计

根据威布尔随机变量与其分布函数在威布尔概率纸上呈线性关系这一特征，经过对随机变量的变换，利用线性回归分析的相关系数检验随机变量是否服从威布尔分布，同时还可以确定威布尔概率分布参数的最优估计结果。