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951.
AHP中判断矩阵元素最优估计值的误差分析   总被引:1,自引:1,他引:0  
在AHP模型中,请一组专家对某一属性进行评价,通过适当的数学处理方法,可得判断矩阵元素的最优估计值,并根据残差来确定所求估计值是否达到精度要求,若不符合精度要求则需返还给专家进行重新评估。这是AHP中构造判断矩阵的一种新方法。  相似文献   
952.
实时数据处理结果动态选优方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对传统的实时数据处理结果按方案优先级选优输出方法存在的缺陷,提出一种结合实时数据处理结果的精度进行实时动态选优的方法。该方法在每个数据处理周期将所有的数据结果与数据融合处理结果相比较,按照误差值大小对处理结果进行排序,若当前选择输出结果的误差值大于其他结果的误差值,可采用人机交互方式进行动态切换,选择其他精度高的结果输出。实际应用证明,该方法能有效避免当测量方案优先级高的数据处理结果精度差时其结果被选优输出的问题,提高了实时数据处理结果的精度。  相似文献   
953.
在自主学习中心大部分学生选择观看原声电影作为主要的学习手段,但学生在电影赏析时缺乏明确的学习目标和可行的学习方法.本文在介绍实验操作的具体步骤后,通过对比分析实验对象在实验前后的考试数据,证明了教师合理科学地干预学生原声电影赏析活动,可以让学生收获更好的语言学习效果.  相似文献   
954.
在固定单站无源定位算法中,基于角度(Direct of Arrival)、角度变化率(Direct of Arrival Rate-of-Change)、多普勒频率(Doppler Frequency)和多普勒频率变化率(Doppler Frequency Rate-of-Change)4个观测信息实现定位(即DDFRC定位)算法仅通过单次观测即可实现对目标辐射源的定位。文中通过转移观测的卡尔曼滤波对定位结果进行平滑,较原有算法拥有更好的跟踪效果。同时,对定位误差进行了定量分析,并将距离信息引入算法的仿真分析之中,详细讨论了各个观测量误差在不同距离时对算法定位性能的影响,根据仿真结果,结合定位误差的定量分析对算法性能做出评价。通过仿真分析,得到了定位算法对不同距离下各参数的精度要求,从而为在实际系统中使用该定位算法提供了参考。  相似文献   
955.
间冷回热航空发动机作为一种新概念动力技术,可满足未来民用航空发动机对成本控制、环境友好性等方面的要求.以成熟的核心机为基础,在常规热力循环基础上增加间冷过程和回热过程,匹配低压系统派生间冷回热涡扇发动机,进行热力循环参数选择与性能仿真分析.结果表明,派生的间冷回热航空发动机性能提升明显,与常规循环发动机相比,净推力增加...  相似文献   
956.
本文在结构网格下,从三点迎风紧致逼近出发提出了一种适合于有限体积离散的恢复函数生成办法,在光滑区它具有三阶精度,并且在捕捉激波时有较高的激波分辨率。典型的几个内流算例表明:用该方法得到的恢复函数去计算数值能量时能得到与实验数据较接近的数值解。  相似文献   
957.
跨文化培训与外语教学   总被引:1,自引:0,他引:1  
笔者结合跨国公司跨国经营成败的实例,分析了跨国公司对其海外经营人员进行跨文化培训的必要性,强调大学英语教学应该培养学生跨文化交际的能力,并探讨了在实施跨文化教学过程中应注意的问题。  相似文献   
958.
This paper investigated the data processing method for a GPS/IMU/magnetometer integrated system with Kalman filtering (KF). As a result of GPS/IMU/magnetometer land vehicle system, dead-reckoning of magnetometer and accelerometer integrated subsystem bridged very well the GPS signal outage due to the trees on the two sides of the road. Both differential GPS data processing method and the carrier-phase method with magnetometers’ outputs for predicting the car position, velocity, and acceleration (PVA) are presented. The results from DGPS with Kinematical Positioning (KINPOS) software shown that the averages of the north, east, and down direction standard deviation (short for “std”) are 0.014, 0.010, and 0.018 m, respectively. The std of velocities and accelerations derived by the position and velocity differentiation are 10, 7, 13 mm/s, 7, 5, 9 mm/s2, respectively. This method for getting velocities and accelerations requires higher accurate position coordinates. But the position accuracy has frequently been degraded in this case when the car drove under the trees or other similar kinematical environments. That caused the larger velocity and acceleration errors. While the results from the carrier-phase method are std of the velocities = 2.1 mm/s, 1.3 mm/s, 3.7 mm/s in north, east, down, and std of the accelerations = 1.5 mm/s2, 0.9 mm/s2, 2.3 mm/s2 for the static test period; as compared with KINPOS software results, std of the velocity difference between the carrier-phase method and the DGPS method = 7 mm/s, 6.9 mm/s, 9.7 mm/s in north, east, down direction, and std of acceleration difference = 5.0 mm/s2, 4.5 mm/s2, 7.5 mm/s2 in north, east, down direction for the kinematical test period. Obviously, errors come from both the carrier-phase method and DGPS velocity and acceleration results derived directly by the position differentiation. In addition, better accuracy of positions than that before KF has been got by means of velocities and accelerations derived by the carrier-phase method after KF.  相似文献   
959.
建立模糊聚类分析模型,以某厂总装车间配套库为研究对象,选择具有实际意义且有较强分辨性和代表性的统计指标,利用模糊集聚类分析方法对库存物资进行ABC分析,得出最具实际经济意义的分类方案,同时根据最优分类结果,针对配套库库存行物资的特性及不合理管理实行重点管理,为以最小的管理精力,取得最大的管理效果和经济效益提供了有铲的方法。  相似文献   
960.
基于有效中转时间预测的不正常航班恢复技术   总被引:1,自引:0,他引:1  
不正常航班恢复问题研究通常基于固定航班中转时间,忽视了实际航班中转时间的改变对航班恢复带来的影响。对此,依据全国235个机场的全部运营航班数据抽取机场-航班特征,构建了基于LightGBM的航班中转时间预测模型,预测航班的有效中转时间,数值结果显示,航班中转时间预测模型预测的均方根误差为6.783 min。构造了基于有效中转时间的不正常航班恢复模型,并针对性地设计了求解该模型的列向量生成算法,构造的模型通过取消、改变计划时间、更换飞机等方式,分别在最小化航班延误时间、取消个数、换飞机个数的目标下,解决机场流量下降、机场关闭、飞机维修等不正常条件下的航班恢复问题。通过航空公司实际运行数据测试证明,基于有效中转时间预测的不正常航班恢复技术有效,在大规模航班恢复的情况下,可以将总延误时间减少34.2%。将列向量生成算法与时空网络算法的结果进行对比,所提出的恢复方法能降低航班恢复代价。   相似文献   
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