评价集体成绩的序列加权全值法

在文[1]的思想基础上提出评价集体成绩的序列加权全值法．     

温拌橡胶沥青实验室制备与性能分析

温拌橡胶沥青具有良好的性能和环保优势,但目前国内还没有提出明确的温拌橡胶沥青最优组合设计标准。通过采用不同胶粉掺量、搅拌温度、搅拌时间、温拌剂掺量,利用正交试验设计方法进行室内温拌橡胶沥青制备,采用极差直观分析及综合灰关联法加权评分法研究不同因素对温拌橡胶沥青性能的影响规律,选择最优温拌橡胶沥青组合,从而为低温地区温拌橡胶沥青应用组合设计提供依据。     

嵌套阵恒定束宽波束形成的实现

针对水下运动目标的噪声特点阐述了嵌套阵实现宽带信号恒定束宽波束形成的基本原理;根据声呐方程[1]和Knudsen模型[2]对阵列相关参数进行计算并设计了一组实用的嵌套阵参数.通过采用窄带处理技术和契比雪夫加权获得了宽度恒定的主波束和可控的旁瓣级;最后进行了仿真,验证了算法的有效性.     

线性调频信号仿真及其特性分析

线性调频(LFM)信号是雷达信号处理系统中应用较为广泛的大时宽带宽积信号。针对线性调频信号进行了时频特性分析,然后运用模糊函数对该信号的性能进行分析,得出该信号具有良好的距离分辨率和速度分辨率,最后对线性调频信号的脉冲压缩过程和结果进行了讨论,并得到了雷达目标回波信号经过脉冲压缩后的仿真结果。     

沥青混合料最大理论密度的确定及应用

采用不同试验方法对3种不同级配沥青混合料进行了最大理论密度研究。结果表明,浸渍法确定的沥青混合料最大理论密度与真空法测得的试验结果非常接近;Super-pave加权法确定的视密度与毛体积密度加权值为0.4时,计算的最大理论密度与真空法测得的试验结果非常接近,但权值的确定相对繁琐,建议采用浸渍法确定沥青混合料最大理论密度。实践表明,采用浸渍法确定的沥青混合料最大理论密度对混合料设计及施工后的压实度控制都有一定的指导作用。     

加权支持向量回归算法在运力预测中的应用

支持向量机(Support Vector Machines,SVM)是基于统计学习理论框架下的一种新的通用机器学习方法,是一种处理非线性分类和非线性回归的有效方法。由于具有完备的理论基础和出色的学习性能,该技术已成为当前国际机器学习界的研究热点,能较好地解决小样本、高维数、非线性和局部极小点等实际问题。近来,SVR方法被引入求解回归和预测问题,并在各领域中得到广泛的应用。本文在分析现有基于高斯核的支持向量回归方法优缺点的基础上,突破目前在构造支持向量机中存在的"所有支持向量与样本之间的在特征空间中的内积所对应的核函数参数一定要相等"的这一思维定势,提出了一种新的算法——"基于高斯核参数加权的支持向量回归机"算法,并将该算法应用在世界散货船队运力预测中。估算结果证明了这种改进的支持向量回归算法在船队运力预测中的有效性和实用性。     

基于Dijstra算法群布型立交匝道优化

针对多目标最短路径的问题采用线性加权Dijstra算法.在立体交通规划布局阶段,考虑其相互作用关系,提出群布型立体交叉的概念及用最短路径法优化匝道设计的实用方法.以重庆绕城高速公路与射线之间的界石、一品、南彭立交为例,检验该方法的实用性.     

一种态势估计中的目标编群方法

目标编群是态势估计的基础。传统模型大多采用空间上的聚类算法来实现目标编群,但这种方法误分率较高,效果并不十分理想。文章提出了一种新的态势估计中目标编群问题的处理模型。该模型首先应用神经网络对目标目的地做出判断,然后融合多相似性加权测度算法,完成对观测目标的编群。最后运用该模型给出了一个分析示例。     

基于指数分布的可靠性分配方法研究

可靠性分配就是将产品的可靠性定量要求按给定的准则分配给各组成部分。一种新的可靠性分配方法集合了几种经典算法的优点,既考虑了系统组成单元工作时间可能小于系统工作时间的影响,又考虑了工程加权分配因子的影响。通过工程分析,证实该方法可以有效地优化可靠性分配结果。     

非均匀采样潜艇耐压壳体测量数据处理方法

在役潜艇的建造和修理需要检测其耐压壳体的截面圆度,因现场条件限制或多设备融合测量,测量采样点经常呈现非均匀性,导致最小二乘圆拟合的结果与实际情况不符,研究旨在减小非均匀采样带来的影响,提高拟合圆的精度。基于非均匀采样定权提出一种非均匀采样加权总体最小二乘圆拟合方法,同时考虑观测向量和系数矩阵都有扰动,用于潜艇耐压壳体测量数据的处理。通过对4种不同预设形状的采样分析数值实验表明,该方法能提高非均匀采样情况下圆拟合的精度,但当随机误差加大至1.5 mm,该方法不能完全优于最小二乘法。非均匀采样加权总体最小二乘圆拟合法计算得到的圆心偏差及半径偏差都比最小二乘法的结果更小,具有较好的工程实用价值,可用于在役潜艇耐压壳体圆度测量非均匀采样时的圆拟合计算。