大数据背景下农产品滞销的指标体系构建及风险等级评定——基于DEMATEL与灰色预测模型的研究

通过分析我国2012年至2017年发生的120个农产品滞销事件,从农产品供应链的生产、销售和运输三个关键环节和农产品滞销的主观、客观和不确定三大类九小类实质原因两个维度,建立了农产品滞销因素的供应链——实质原因(SC-RC)判别与定位矩阵,寻找农产品滞销的主要因素,并使用DEMATEL方法定位其中最关键的因素,再通过AHP-模糊综合评价法构造了预测农产品滞销风险等级的量化指标和计算公式,利用灰色预测模型预测了2019年陕西酥梨滞销风险的等级,从而验证该评价方法的科学性。     

提高GPS单频相位模糊度解算成功率的新方法

相位模糊度的成功解算是应用单频接收机进行高精度快速定位的关键。为了提高整周模糊度解算成功率,本文提出了一种新的算法,包括两项措施：(1)针对仅由几个历元组成的双差法方程系数阵存在着较严重病态性的结构特性,合理设计正则化矩阵,并在此基础上运用截断奇异值法求解模糊度实数解,使模糊度实数解更稳定和可靠,接近真实值;(2)在用最小二乘降相关平差(Least—squares ambiguity decorrrelation adiustment,LAMB—DA)方法进行模糊度搜索时,在Ratio检验的基础上,应用2个分析和比较的准则,对输出的多组候选整数模糊度向量进行分析和比较,甄别出正确的整数模糊度向量。算例表明,新方法不但缩短了模糊度解算所需要的观测时间,提高了模糊度实数解的可靠性和精度,而且显著地提高了整周模糊度解算的成功率。本文为单频接收机在高精度快速动态定位甚至实时定位等方面的广泛应用,提供了新的研究思路。     

基于神经网络的降落伞落点散布快速生成方法

为了解决使用蒙特卡洛法计算降落伞落点散布慢的问题,提出了组合使用降落伞运动模型和神经网络产生落点散布,并利用硬件加速神经网络推理过程的方法。降落伞运动模型用于产生散布中心,神经网络用于产生相对于散布中心的落点。验证了两种不同结构的神经网络：多层感知器和转置卷积神经网络。发现降落伞运动模型结合多层感知器计算得到的降落伞落点散布和使用蒙特卡洛法计算得到的落点散布最为接近。同时,降落伞运动模型和多层感知器或者转置卷积神经网络组合使用都可以达到实时计算降落伞落点散布的效果。因此,提出的方法可以较好地应用于高时效性场景下的降落伞落点散布计算。     

模糊控制和神经网络相融合的研究及其在家电产品中应用

综述了模糊控制和神经网络相融合的研究，列举了若干种由神经网络实现模糊规则和模糊控制器的方法．这些利用神经网络的模糊控制器，能自动地辨识控制规则和校正隶属函数．最后叙述了该方法在家电产品中的应用。     

基于TANA函数的非概率可靠度分析方法

建立一种基于TANA(Two-Point Adaptive Nonlinear Approximation)函数的高效稳定非概率型可靠度分析方法。首先,对随机变量采用凸集合非概率多椭球模型进行描述,在可靠度指标法框架下,采用增强混沌控制(Enhanced Chaos Control,ECC)方法,在逼近最佳设计点时,利用两点自适应非线性逼近的TANA2函数拟合强非线性的功能函数,减少了可靠度分析中功能函数的调用次数,有效提高了算法的效率及稳定性。还对不同非线性程度的功能函数进行了可靠度求解以及优化的算例验证。     

QPSK信号旋转方向对调制解调的影响

文章针对QPSK信号调制解调旋转方向不一致而导致的通信异常问题,通过深入分析及理论推导,得出当QPSK信号调制解调双方旋转方向不一致时,解调器译码输出的I Q支路数据与调制前的I Q支路数据彼此互换。基于此结论,对现有FPGA软件解相位模糊及译码算法进行了扩展及优化,使得解调器可兼容顺时针和逆时针两种旋转方向的QPSK调制信号的解调译码,从而提高了解调器的自适应性,仿真结果证实了该方法的有效性。     

低截获概率雷达信号侦察技术

低截获概率雷达信号具有低功率、大带宽、复杂调制等特点,传统的电子侦察系统难以对其进行感知。研究了多维联合相干处理、高分辨率检测处理、实时脉内调制分析等关键技术,可实现对低截获概率雷达信号的侦收、检测及识别,提升了电子侦察系统对低截获概率雷达信号的感知能力。     

基于MLAMBDA的BDS/GPS单频RTK性能分析

GNSS RTK技术以其高精度、高效率、实时性的优点,被广泛应用于航空航天等领域.目前双频RTK技术已非常成熟并且应用较广.相比于双频,单频GNSS RTK在数据质量控制、定位误差处理等方面存在难点.因此单频RTK服务精度可能会受到限制,其定位性能有待研究.本文基于扩展卡尔曼滤波模型,通过MLAMBDA模糊度搜索方法和Ratio检验法,结合实测数据,对比分析BDS,GPS,BDS/GPS三种模式下的单频RTK定位性能.实验证明在静态场景下,三种模式的单频RTK定位精度都在厘米级,可满足高精度定位需求;动态场景下三种模式的模糊度固定率都在70%以上,可满足日常定位需求.在静态及动态应用场景下,北斗的模糊度固定率最高,模糊度解算所用时间短,能实现快速RTK定位.      

北斗卫星空间信号故障与监测性能指标定义

卫星导航系统指标分配与论证是指导和约束各大系统方案设计及工程实现的重要依据.完好性和连续性是系统服务性能的关键指标,能否满足用户需求主要取决于其中的空间信号故障和监测性能指标.以用户完好性和连续性要求为设计依据,定义了空间信号故障次数、平均故障率、故障漏检率、虚警率等系统指标与完好性、连续性等风险概率之间的转换关系.针对北斗系统及星座构成特点,按照国际民航组织规定的用户完好性和连续性风险概率需求,分析了不同空间信号故障条件对系统完好性监测性能的指标要求.研究结果可为北斗全球系统可靠性指标论证和设计提供依据和参考.      

基于有限差分法的双臂关节柔性空间机器人智能递阶控制策略

谐波减速器和力矩传感器等柔性元件广泛应用于空间机器人关节系统,以获取高减速比.这些柔性元件为空间机器人系统引入关节柔性,使得对其的稳定控制变得更为复杂.本文讨论研究了参数不确定双臂关节柔性空间机器人基于有限差分法的智能递阶控制及弹性振动抑制.运用递阶系统理论、动量守恒原理及第二类拉格朗日方法推导出系统递阶动力学模型.利用该模型,设计了基于模糊回归神经网络的非奇异Terminal滑模控制算法和基于有限差分法的滑模控制算法.采用模糊回归神经网络（Recurrent Fuzzy Neural Network,RFNN）逼近系统的不确定部分.为避免复杂的求导计算及角加速度可测要求,利用基于有限差分法的滑模控制来抑制柔性关节振动.由于设计控制器过程中未涉及惯常的奇异摄动双时标分解操作,该控制算法理论上具有适合任意大小关节柔性刚度的优点.系统对比仿真试验证明了智能递阶控制算法优于传统基于奇异摄动法的控制方案.