基于LabVIEW设计曲线拟合仪

基于LabVIEW图形化编程环境和软件分析库函数设计的曲线拟合仪，界面友好，功能齐全，操作简便，在科学研究和工程应用中具有较强的实用价值。文中简要介绍利用NI虚拟仪器技术设计曲线拟合仪的方法，给出软件设计思想与实现方案，对主要软件功能模块进行了分析。     

基于有限元法的隧道荷载模型位移反分析

介绍了一种以荷载模型为求解对象的位移反分析法。它是以通用有限元软件为实验平台，利用隧道位移实测值建立荷载灵敏系数方程，根据最小二乘法原理反求隧道模型的荷载，再将正分析结果和实际值进行对比分析井重新调整隧道荷载模型，最终获得较为符合实际的隧道荷载模型。该方法的优点是既考虑了岩土松动荷载效应又能体现支护结构与周围岩土体的共同作用，且具有较好的操作性。     

自由转子陀螺仪的伺服测试技术研究

自由转子陀螺仪是目前精度最高的一种陀螺仪,没有精密的力矩器,因此,只能采用双轴伺服法来辨识其漂移误差模型。介绍了双轴伺服测试法的基本原理,给出了双轴伺服转台的运动轨迹及重力矢量的变化规律。根据转台的运动特性,建立了自由转子陀螺仪的漂移误差模型,导出双轴伺服转台转角数据估计漂移误差模型系数的算法。从测试结果可以看出自由转子陀螺仪的长时间精度高,表明采用伺服测试法能够获得极高的测试精度,伺服转台可以作为测试自由转子陀螺仪精度的装置。     

基于系统误差诊断的多测元融合算法

在多测元目标跟踪定位中,结合测元的匹配特性,提出"三选二"原则诊断并估计少数测元上的系统误差,以多测元最小二乘多项式滤波抑制随机误差,从而提高目标定位精确度的数据融合新方法。以三测元为例给出了具体在微分域和积分域进行匹配诊断的步骤。在估计并扣除系统误差之后,进行三通道最小二乘多项式滤波以更有效地抑制随机误差。仿真计算结果表明该方法能够有效地发现和估计系统误差,同时指出在积分域进行匹配诊断和估计的精度要优于微分域匹配诊断。     

扩张管和燃料部分填充对PDE效能的影响

采用基于有限速率基元化学反应模型的网格自适应有限体积方法,数值模拟以脉冲爆轰发动机为背景的爆轰波通过扩张喷管的流场,研究了喷管形状及喷管充气状况对脉冲爆轰发动机推进性能的影响。结果表明,氢-氧混合物产生爆轰波的等截面爆轰管冲量在某一比例合适的部分填充时达到最大,而对较大扩张角的喷管来说,其冲量一般随喷管内可燃气体填充比例的增加而增加,比冲通常随可燃气体填充比例的减少而增加;合适的喷管和燃料填充系数能使比冲显著提高。     

国家财政主要支出项目与各项税收收入的最优化--回归分析在最优化中的应用研究实例

利用回归分析方法得到国家财政部分主要支出项目，部分税收收入与国内生产总值构成的回归方程，由此构成线性规划问题的约束方程组。再用M单纯形法求最优解。     

位置度测量最小二乘评定

就测量中无中心基准和无角向要求的位置评定问题，运用最小二乘法则对测量数据进行了误差分离优化评定，使此类位置度评定的稳定性和一致性得到改善。     

基于最小一乘的跑道入口高度计算

跑道入口高度是关系着飞机能否安全着陆的关键参数,在其计算中需要采用曲线拟合预测的方法。目前大多是采用基于最小二乘准则的拟合方式。由于最小二乘准则的局限性,当下滑道随机误差不满足正态分布,在飞行数据中出现异常点时会给预测带来较大误差。将最小一乘方法引入到跑道入口高度计算问题中,提高了算法的稳健性,很好地克服了这一问题。     

Real-time object tracking via least squares transformation in spatial and Fourier domains for unmanned aerial vehicles

This paper addresses the problem of real-time object tracking for unmanned aerial vehicles. We consider the task of object tracking as a classification problem. Training a good classifier always needs a huge number of samples, which is always time-consuming and not suitable for realtime applications. In this paper, we transform the large-scale least-squares problem in the spatial domain to a series of small-scale least-squares problems with constraints in the Fourier domain using the correlation filter technique. Then, this problem is efficiently solved by two stages. In the first stage, a fast method based on recursive least squares is used to solve the correlation filter problem without constraints in the Fourier domain. In the second stage, a weight matrix is constructed to prune the solution attained in the first stage to approach the constraints in the spatial domain. Then, the pruned classifier is used for tracking. To evaluate proposed tracker's performance, comprehensive experiments are conducted on challenging aerial sequences in the UAV123 dataset. Experimental results demonstrate that proposed approach achieves a state-ofthe-art tracking performance in aerial sequences and operates at a mean speed of beyond 40 frames/s. For further analysis of proposed tracker's robustness, extensive experiments are also performed on recent benchmarks OTB50, OTB100, and VOT2016.     

几种生长模型参数的最小二乘估计方法及应用

提出一种Logistic模型、Gompertz模型、Mitscherlich模型和Bertallanffy模型的分布参数估计方法，这种方法以加权最小二乘法为基础，推导求解分布参数的方程组。利用这类曲线模型中参数形式的特点，使同时求解三个参数的问题简化为同时求解两个参数的问题，并给出求解参数耦合方程组的二重二分迭代法。预测地基沉降的计算实例表明，这种方法对于迭代初值的选取要求较低、求解速度快、精度高，而且通过选取权因子可以对已有数据实现“重近轻远”的处理。