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21.
浅述多元数据处理的一种简化拟合形式及算法剖析   总被引:1,自引:1,他引:1  
在实际工程试验与研究中 ,多元数据处理经常遇到 ,根据 Weierstrass定理 ,采用多项式拟合是一种常见的数据处理方法。对于多元多项式的系数求解问题 ,可以归结为超定方程组的求解问题。该文以超定方程组的 SVD求解算法为核心 ,阐述了在工程实际中关于多元数据处理的一种应用方法 ,并尝试给出多元多项式拟合的一种简化方法  相似文献   
22.
针对海上矿石运输,介绍了一种完成定量任务并能使投资费用最少为目标的最优船队组建方法,同时对易变参数进行了灵敏度分析,使决策更加科学化  相似文献   
23.
以最常用的18种原料为对象,用线性规划的方法对华东沿海中国对虾人工饲料配制过程中的限制营养成分进行了分析。结果表明,粗脂肪、粗灰分、磷、精氨酸、赖氨酸是限制性营养成分,粗纤维和蛋氨酸在以植物性蛋白质为主的配方中是限制性营养成分。因此,在中国对虾人工饵料配方设计中,应注意选用脱脂原料,增加矿物质添加剂中磷的含量以及采用富含精氨酸和赖氨酸的原料。  相似文献   
24.
对增长曲线模型中回归矩阵的函数的线性估计进行了研究。在矩阵损失下 ,作者得到了线性估计在一切线性估计类中可容许的充要条件  相似文献   
25.
针对具有外部持续扰动的线性系统,研究前馈-反馈最优控制律的设计问题。给出了最优控制律的存在唯一性条件。并提出了最优控制律的设计算法。利用滤波器解决了前馈控制的物理不可实现问题。仿真结果表明,此算法易于实现,与传统的反馈最优控制相比对抑制外部扰动具有较强的鲁棒性。  相似文献   
26.
用矩阵方法,求解McCreary和Fickian铅垂向湍扩散形式下,无界海洋条件时在风应力和深层浮力作用下的线性解。得出不同的湍扩散系数A情况下McCreary与Fickian湍扩散形式的流场结构。指出随湍扩散系数的增加,McCreary和Fickian湍扩散形式下u分量结构及其量值差异增大。在Fickian湍扩散形式下,能量穿越密度跃层的传递能力较强。当A=0.1cm~2s~(-3)时,在风应力和深层浮力作用下两种湍扩散形式造成流场的差异很小。提出在小湍扩散系数下,用McCreary湍扩散形式研究热带海洋环流,其结果和Fickian形式应相当一致。  相似文献   
27.
基于坐标归一化和奇异值分解的直接线性变换解法   总被引:2,自引:0,他引:2  
直接线性变换方法是数字摄影测量和计算机视觉领域最常用的解析处理方法之一,特别适用于未检校数码相机的三维测量,但直接线性参数间的相关性、物方控制的约束和设计矩阵元素数量级的较大差异,均可导致法矩阵严重病态,从而影响解的稳定性。本文借鉴改进的八点基本矩阵估计算法,采用基于坐标归一化和奇异值分解的解法,即首先将像点和物点坐标进行相似变换得到归一化坐标后组成法矩阵,其次利用矩阵奇异值分解方法代替常规的最小二乘方法,模拟和真实数据表明,此方法可以有效提高解算精度和稳定性。  相似文献   
28.
不同于双频数据的应用,多频数据的采用对单点定位有着特殊意义,可以更好地获得其模糊度的解。基于卫星导航定位系统多频载波相位线性组合理论,研究了具有特殊意义的组合观测值及其特性。在此基础上,通过多频观测值数据的数值仿真,采用新方法进行整周模糊度快速求解。编制了基于多频载波相位组合单点定位软件,通过结果的比较分析,得出有一定实际应用意义的结论。此方法算法简单,速度快,能够满足实时导航定位的需要,具有工程应用价值。  相似文献   
29.
与卫星测控中心的卫星轨道参数相比,地球同步卫星定位系统中轨道计算子系统所计算出的卫星星历数据具有实时性强、精度高的特点,如何有效利用该星历数据来分析卫星轨道运行情况是该领域的一个热门研究课题。在介绍卫星轨道测定法的基础上,提出了以卫星速度变化率和卫星星下点为主要监视内容的卫星轨道监视系统,通过系统的试运行结果可以看出,该系统能够有效地监视卫星的瞬时和长期运行情况,为卫星的在轨运行管理提供了一种直观、形象的监视方法。  相似文献   
30.
吴剑  程朋根  何挺  王静 《测绘科学》2008,33(1):137-140
混合像元问题是定量遥感中的热点问题之一,为了改进从遥感数据中提取定量信息,人们建立了各种混合光谱分解技术,其中线性光谱混合模型和神经网络模型就是两种比较成熟的方法。以陕西省横山地区的高光谱Hyperion数据为研究基础,通过最小噪声变换(MNF)、像元纯度指数(PPI)转换和RMS误差分析的迭代方法相结合提取影像中的纯净像元作为终端端元。分别运用神经网络模型和线性光谱混合模型对影像进行光谱分解,得到各个组分的分解图像。以标准植被指数(NDVI)影像为衡量标准,选取训练样本点,分别对两种模型进行回归分析,结果显示NDVI影像与线性光谱混合模型植被分解图像的判定系数(R2=0.91)要大于其与神经网络模型的判定系数(R2=0.81)。进一步分析表明在一般情况下,线性光谱混合模型具有比神经网络模型略高的分离精度,但是神经网络模型对细部信息的提取的效果要好于线性光谱混合模型,最后提出了端元均方根误差(EAR)指数,一种新的混合像元分解的思路。  相似文献   
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