基于RLS和BO算法的重型车载重估算研究

针对重型车实际使用过程中载重估算精度低、成本高等问题,提出基于递归最小二乘法（RLS）和贝叶斯优化（BO）算法的内燃机重型车辆载重估算方法。该方法提出了基于数据滤波的车辆加速度和道路坡度计算方法,使用控制器局域网络（CAN）总线和全球定位系统（GPS）高程数据,基于车辆纵向动力学和RLS进行重型车载重估算。采用BO算法对12组训练数据建模,对车辆载重估算模型中的多变量滤波参数进行寻优配置,并利用测试数据进行模型估算性能评价。结果表明,该方法具有良好的载重估算精度,估算误差在6%以内。     

基于PCS的多刚体碰撞过程仿真算法

在虚拟环境下,为了快速精确地实现多个刚体的碰撞效果,不能单纯地采取两两相互作用的顺序检测机制。文章利用离散法进行碰撞检测,首先,计算出在帧间隔时间内的潜在碰撞集（PCS）,然后,利用关系矩阵实现PCS的求解,并对碰撞时刻进行递归求解,实现多刚体的碰撞处理;最后,对多个球体构成的理想化碰撞系统进行了仿真实验,验证了本文提出的算法。     

基于非线性时间序列分析的短时交通流特性分析

利用非线性时间序列分析方法对从时间一维角度出发对短时交通流的特性进行定性、定量分析。首先简要介绍了递归图和定量递归分析方法,以1min为间隔的实测交通流量数据为例,选取1d中不同的4部分,用递归图从定性方面可视化其动力学特性,然后用定量递归分析得到各部分的量化特征值,并对结果做出分析。结果表明短时交通流时间序列具有非线性、非平稳的特性,在不同的时段内分别具有随机性、混沌性和确定性。这一研究结果对短时交通流的预测具有一定的理论价值和实际意义。     

基于相对可计算性理论的过程模式可计算泛函

研究了无穷计算的基本性质,引入基于相对可计算理论的过程模式可计算泛函概念。通过可计算性基本性质比较,证明了过程模式可计算泛函概念是部分递归泛函概念的扩展,即部分递归泛函类是过程模式可计算泛函类的真子集。     

舰船辐射噪声的非线性和确定性检验

为提取舰船目标辐射噪声非线性和混沌特征,实现对舰船目标的自动识别,首先需要对舰船辐射噪声时进行非线性检验和确定性检验。运用替代数据方法,选择合理的检验统计量,根据实验数据与替代数据之间峭度和自相关两个量的差异性,分析得出舰船辐射噪声信号有非线性成分。另外,对舰船辐射噪声时间序列作相空间重构,根据递归图中出现规则图案,定性分析出舰船辐射噪声信号具有确定性成分存在。该结论为下一步提取舰船辐射噪声非线性混沌特征奠定了理论基础。     

基于改进递归最小二乘估计的潜器轨迹预测

由于海流、温度、海底地形等深海环境因素影响,同时存在潜航器自身推进器扰流、母船螺旋桨扰流等因素,超短基线（USBL）作为深海水下潜航器通信定位的系统存在通信延迟不一、异常值随机出现等问题。当潜航器与母船之间的水平夹角小于USBL自身的通信角,潜航器与母船无法实时通信,由此带来一定潜航器与船体的碰撞风险。针对上述问题及风险,提出基于改进的递归最小二乘法估计的潜航器水下轨迹预测方法,可有效降低测量扰动的影响,对航行轨迹进行预测。     

基于深度学习的文本情感分析并行化算法

在训练集和测试集数据量大的情况下,半监督递归自编码（semi-supervised recursive auto encoder,Semi-Supervised RAE）文本情感分析模型会出现网络训练速度缓慢和模型的测试结果输出速率缓慢等问题. 因此,提出采用并行化处理框架,在大训练集情况下,基于“分而治之”的方法,先将数据集进行分块划分并将各个数据块输入Map节点计算每个数据块的误差,利用缓冲区汇总所有的块误差,Reduce节点从缓冲区读取这些块误差以计算优化目标函数;然后,调用L-BFGS （limited-memory Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno）算法调整参数,更新后的参数集再次加载到模型中,重复以上训练步骤逐步优化目标函数直至收敛,从而得到最优参数集;在测试集大的情况下,模型的初始化参数为上述步骤得到的参数集,Map节点对各句子进行编码得到其向量表示,然后暂存在缓冲区中;最后,在Reduce节点中分类器利用各语句的向量表示计算各自语句的情感标签. 实例验证表明:在标准语料库MR （movie review）下本文算法精确度为77.0%,与原始算法的精确度（77.3%）几乎相同;在大数据量训练集下,训练时间在一定程度上随着计算节点的增加而大量减少.      

基于递归二分类法的电力机车四象限输入过流故障诊断研究

四象限输入过流故障是HXD1型机车牵引变流器的主要故障之一,由于引发该故障的原因较多且故障样本分布不均,导致该故障难以诊断与定位,为此提出了一种基于递归二分类的故障诊断方法。基于K-Means与小波包分解对数据相关关键字段进行特征提取,用基于集成学习的梯度提升决策树(GBDT)构造可靠的分类模型以及用递归二分类法对多标签数据进行递归分类与诊断。对HXD1型机车四象限输入过流故障样本文件进行相关试验,结果表明该方法对于故障样本分类及故障诊断定位有显著提升效果。     

用于水下机器人的主动侧扫声呐图像预处理技术

分析了侧扫声呐接收机的噪声来源：自噪声和水体噪声,概括了它们影响声呐接收机的辐射路径;求出回波噪声的数字特征,在此基础上给出单扫描角度上声呐图像数据的递归最小二乘滤波算法,可提高水下机器人路径规划算法的实时l生。使用超小型远程操纵机器人（ROV）搭载SeaSprite声呐在船池中实验,对比给出预处理前后的声呐回波数据的还原图像,显示效果明显改善。     

短波信道均衡中的线性均衡方法研究

论文讨论了短波天波信道的特性,建立了CCIR描述的恶劣短波天波信道模型,并且对该模型的特性进行了全面的仿真研究;在此基础上,仿真比较了线性均衡方法两大类算法,即最小均方算法、递归最小二乘算法对该模型的均衡效果,最后进行了性能比较.