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。     

Estimation of sea surface temperature, wind speed and water vapor with microwave radiometer data based on simulated annealing

A method for estimation of sea surface temperature, ocean wind speed and water vapor with microwave radiometer data based on simulated annealing is proposed. The proposed method shows about 60% improvement of sea surface temperature estimation accuracy in comparison to the existing method using Newton’s iterative algorithm.     

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。     

民用客机舒适性评估

本文给出了能用于说明民用客机旅客乘坐品质的数量关系,这些关系能用于预测旅客乘坐的舒适性。可供设计及使用单位参考。     

基于支持向量机回归的电力负荷预测研究

不同于传统的基于经验风险最小化的回归方法,支持向量机回归方法基于结构风险最小化准则.与神经网络相比,该方法在解决学习精度和推广性之间的矛盾方面有明显的优势.本文以城市电力负荷预测为应用背景,对比研究了基于统计学习理论的支持向量机回归方法和神经网络方法.预测结果显示支持向量机可能是一种非常有前景的预测工具,其预测精度明显好于神经网络.     

运输机总体参数和性能统计分析

 按照飞机设计的基本原理,通过对现有运输机总体参数和性能数据的统计分析,寻找现代运输机各个总体性能和性能参数之间存在的定量关系,得到了 1 6个经验公式和一些参数取值范围,为运输机概念设计提供了一些可用的数据。     

K8飞机前起落架载荷谱空测数据处理分析

目前国内在处理起落架两数据中，大多采用应变值单向敏感的矩阵法处理，存在一定的局限性。 K8前起落架两数据处理中，在分析了力学与数理方法的基础上，采用数理统计中线性回归的方法进行处理，其数学模型为多元线性回归方程。采用的计算方法为逐步回归计算法。从计算结果分析，各方向载荷与理论情况比较接近，变化规律与真实情况相符合。     

液氮纯度分析的偏差及修正

液氮纯度是液氮产品非常关键的一个技术指标.液氮纯度的在线跟踪测量是通过测量液氮中的氧含量来实现的.在多年来的液氮在线分析及液氮出库分析过程中,发现氧含量测量结果普遍偏低.本文通过理论分析及大量的实验数据,找到了数据产生偏差的原因,并给出了科学的修正办法,为以后液氮生产过程中更加有效地控制产品质量打下了基础.     

曲线保凸光顺拟合中的支持向量回归模型

几何逆向工程中的光顺曲线重构问题本质上属于回归问题,支持向量回归机是求解回归问题的新的十分有效的方法.研究用支持向量回归机处理光顺曲线的重构问题,鉴于后者有着对于光顺性的特殊要求,通过修正惩罚因子对支持向量机加以改造,即根据测量数据点的分布情况,利用各测量点圆率及保凸条件的特性确定对应的惩罚因子,从而实现了自由曲线的保凸光顺重构.数据实验也表明该方法的有效性.