设备状态趋势的变参数指数加权平滑预测方法研究

对指数加权平滑模型进行了改进,使之能适用于多种不同变化规律的参数的预报.改进后的指数加权平滑模型的参数是随着参数变化规律的变化而变化的,这种预报模型具有自适应的特点.应用实例表明,改进的指数加权平滑模型具有较高的预测精度,可用于机械设备缓变趋势的预报.

基于加权平滑l_0范数的单快拍波达方向估计

针对现有基于压缩感知的DOA估计算法估计精度不高的问题,提出一种基于加权平滑l0范数的单快拍DOA估计算法。所提算法采用一种新的加权方式,在构造一个恰当的平滑连续函数后,根据接收数据的初始解确定一个合适的递减的{σ}序列[σ_1,σ_2,?,σ_J],并对每一个σ值,用最速下降法来求解l0范数的逼近函数H_σ(S)的最小值;然后将该σ值作为下一次迭代的初始值,并在每次迭代开始时更新权值,通过多次的迭代获得逼近函数的最小解,即逼近的最小l0范数。通过仿真实验表明所提算法可对DOA进行有效估计,且容易实现、精度较高,与未加权的改进平滑l_0范数DOA估计方法相比具有更好的估计性能。

加权平滑边界元法重力反演

对于三度界面的重力反演，应用边界元法（代数重建法ART解反演方程）求解时会出现边界振荡现象。本文分析了产生这一现象的原因，提出用加权平滑方法来克服边界振荡现象，并可加快迭代反演的收敛速度。理论和实测重力场的界面反演结果表明：加权平滑边界元反演方法效果良好，反演结果无边界振荡现象，优于其它近似的迭代反演方法，适用于实际生产。

基于箱线图异常检测的指数加权平滑预测模型

数据预测模型是近年来无线传感网数据传输领域的研究热点。随着监测环境日益复杂和多样化,传感节点采集的数据集常伴有异常点,当前大多数预测模型并未过滤异常点。为了有效过滤异常点,提高数据传输的精简程度和预测准确度,本文提出一种基于箱线图异常检测的指数加权平滑预测模型,同时引入短期环比机制判定突发事件。实验表明,该模型在不同数据集、平滑系数变动和不同动态阈值下都能有效过滤异常点并判定出突发事件,数据传输的精简程度提高了5.8%,预测准确度提高了8.4%,与现有的预测模型相比具有更好的鲁棒性和异常点处理能力。

加权平滑法在编制建筑技术经济指标中的应用

本文将数理统计中的格拉布斯(GRUBBS)法和动态经济模型分析中的滑动平均法结合起来,建立了单位建筑面积造价指标的编制方法。这套方法对于编制其他的建筑技术经济指标具有重要的现实指导意义。

基于虚拟阵列扩展的改进加权空间平滑算法

针对相干信源的波达方向(direction of arrival,DOA)估计问题,传统的空间平滑算法通过减小阵列孔径来解相干,导致估计精度降低。本文以相干分布源为研究对象,首先通过扩展共轭虚拟阵列增大阵列孔径,使用Toeplitz算法进行预估计,根据预估计值构建加权矩阵,通过二次加权空间平滑恢复协方差矩阵的秩,消除信号的相干性,结合传播因子算法估计得到目标信源的入射角度。该算法充分利用子阵输出的自相关和互相关信息,改善了阵列孔径带来的精度影响。仿真结果表明,所提算法对相干信源具有良好的分辨能力和估计精度,在低信噪比时鲁棒性较好。

相干信源波达方向估计的加权空间平滑算法

提出了一种用于空间相干源DOA估计的加权空间平滑算法(WSS, weighted spatial smoothing)。常规的空间平滑算法没有利用子阵输出的互相关信息,而且对相干信源的分辨力较差。WSS算法充分利用了子阵输出的自相关信息和互相关信息,将主阵协方差矩阵的所有子阵阵元数阶的子矩阵进行加权平均,以期提高常规空间平滑算法的分辨性能。文中以加权平滑后等效的信源协方差矩阵的对角化为约束条件,推导了加权矩阵的理论表达式。计算机仿真结果表明,WSS算法与常规空间平滑算法相比具有更高的分辨性能和更低的信噪比门限。特别是在子阵划分较多时其优越性更加明显。

基于电磁矢量阵列的加权极化平滑解相干算法

针对极化平滑(polarization smoothing,PS)算法解相干源时没有利用子阵的互相关信息导致分辨率较差的问题,提出一种新的解相干源预处理方法——加权极化平滑(weighted polarization smoothing,WPS)算法。该算法利用了电磁矢量阵列6个分量组成的子阵的全部自相关和互相关信息。对接收阵列协方差矩阵的36个子矩阵做加权滑动平均,得到等效阵列协方差矩阵,以该协方差矩阵对角化为约束,推导最优加权系数的理论表达式,并分析等效信源协方差矩阵的秩,得到WPS算法最大的解相干源数为6。计算机仿真结果表明WPS算法与PS算法相比具有更高的分辨性能和估计精度。

一种改进的加权空间平滑算法

对加权空间平滑算法计算加权因子时需要预估计信源方向的问题,提出了一种新的相干信源波达方向估计的加权空间平滑算法。在计算加权矩阵时不需要知道信源的先验信息,也不需要预估计信源方向,而是对原始阵列进行特殊结构的子阵划分,结合子阵间的自、互相关矩阵对角度估计的贡献不同,采用嵌套的空间平滑算法得到加权矩阵,从而实现相干信源的解相干和波达方向估计。本文算法相比原算法具有更优的加权因子、更好的解相干性能、更高的角度分辨率和角度估计的准确性。理论分析和仿真结果表明新算法的有效性。

利用K-L域惩罚加权最小均方平滑对低剂量CT投影数据进行噪声滤除(英文)

通过对校准的低剂量CT投影数据的噪声特性进行分析,发现该噪声可用高斯分布近似,但其方差与信号本身有关,且信号与方差间的关系是非线性的。基于上述发现,我们选择惩罚加权最小均方平滑架构作为此类问题的最优解法之一。该方法可利用均值-方差间关系等先验知识来构造加权矩阵,并利用二维局部空间信息来构造惩罚项或正则算子。同时,为了进一步利用不同角度或切片间的空间相关关系,我们首先对投影数据沿角度或切片方向进行K-L变换,然后再对变换后的投影数据进行惩罚加权最小均方平滑,从而亦使原来的三维滤波问题简化为二维滤波过程。通过选择适当的邻域,K-L域惩罚加权最小均方平滑方法可充分利用先验统计知识及三维空间信息,对被噪声污染的低剂量CT投影进行更为准确的恢复。实验结果表明,当选取适当的控制参数,在投影数据的噪声滤除效果上,上述方法远较传统的低通滤波器为优。

基于加权指数平滑的里程仪故障检测方法

车载定位定向系统行进过程中滑行或打滑时，里程仪输出故障会显著降低系统精度。文中将惯性导航系统与里程仪的速度之差映射至有限区间，利用加权指数平滑的思想设计了检测时间窗随故障幅值自适应调整的里程仪故障在线检测方法。仿真结果表明，里程仪短时故障时，文中方法能够有效检测并及时告警，利用惯性导航系统速度隔离里程仪输出；故障消除后又能迅速解除故障警戒，恢复正常组合导航，提高了系统精度和可靠性。

异构环境下平滑加权轮询Reduce任务调度算法研究

传统MapReduce在处理倾斜数据时会造成负载不均衡,降低MapReduce框架的执行效率。虽然利用贪心算法分区减轻了MapReduce应用中的数据倾斜,但是忽略了Reduce异构性,因为MapReduce的计算环境通常是异构的,即使中间数据没有倾斜,由于计算能力不同,任务在不同节点上的执行时间也是不同的。为了避免异构性导致Reduce性能下降的问题,提出一种在异构环境下动态平滑加权轮询调度算法。该算法根据节点的计算能力和数据本地性这两个因素选取Reduce计算节点来提高Reduce任务执行效率,还进一步将优化后的框架用于并行图像处理。实验结果表明,动态平滑加权轮询调度算法减少了Reduce跨节点传输的网络带宽,同时也减少了Reduce任务的执行时间。

基于改进加权空间平滑的凸优化协方差估计

针对相干信号受到非均匀噪声的干扰,在低信噪比环境中常规DOA估计存在估计效果较差甚至失效的情况,基于改进加权空间平滑,提出一种使用凸优化构造最优权重矩阵的方法。改进加权空间平滑算法解相干的同时构造权重矩阵,再用凸优化重构无噪声权重矩阵,将平滑过的协方差矩阵加权,并用MUSIC算法进行DOA估计。仿真结果证实,所提方法相对于空间平滑(spatial smoothing,SS)、基于特征空间MUSIC的空间平滑估计(spatial smoothing and eigen space based MUSIC,SS-ESMUSIC)以及接收信号协方差矩阵秩最小化(spatial smoothing based covariance rank minimization,SS-CRM)算法能更好地抑制非均匀噪声和解相干,且减少了低信噪比的干扰,展现出更优良的分辨力和准确性。

基于加权空间平滑的单次快拍DOA估计算法

针对均匀线性阵列的相干信源波达方向估计问题,提出了两种基于加权空间平滑的单次快拍DOA估计算法。第一种改进算法对阵列接收的单次快拍数据构造伪协方差矩阵,对伪协方差矩阵进行特殊结构的子阵划分,运用嵌套的空间平滑算法求得加权矩阵,通过加权求和方法同时实现信源间的解相干和波达方向估计。第二种改进算法是在第一种算法的基础上,利用能量最大化准则对权值和加权矩阵个数进行筛选,选出最优的权值和其对应的加权矩阵,在不降低算法性能的基础上,大大减少运算量。理论分析和仿真结果都表明了该文算法的有效性和正确性。

大气污染现状、来源分类与协同治理研究——基于局部加权回归散点平滑法的实证分析

大气污染严重威胁居民身体健康,多主体、多部门协同治理大气污染是有效改善大气质量的重要途径,体现了大力推进生态文明建设的实践价值。本文采用2003年至2011年我国30个省会城市(直辖市)大气污染物浓度等相关数据,利用非参数估计的局部加权回归散点平滑法对大气污染来源进行了实证分析。研究发现:城市工业化水平、固定资产投资、地区煤炭消费总量和机动车拥有量都严重影响大气污染程度。依据多样化的大气污染来源,建立健全多元协同治理模式作为大气污染问题的解决机制,即治理主体协同、治理程序协同、治理技术协同、治理标准协同和治理考核协同"五位一体",增强大气环境监管能力,促使大气污染治理早见成效。

图像平滑的快速算法

根据权矩阵的结构特点，提出了矩形窗口加权平滑的快速算法，充分利用相邻窗口相同运算的中间结果，显著减少了窗口运算的乘法和加法次数．提出了中值滤波的快速算法，利用已滤波的上一窗口和左一窗口的排序信息，缩短了排序过程，大幅度地减少了比较运算次数．

血清镁离子浓度与直肠癌患者谷氨酰转肽酶的关系

直肠癌患者血清镁离子(Mg^(2+))浓度对γ-谷氨酰转肽酶(γ-GT)的影响尚不明确,收集分析临床数据,Mg^(2+)浓度不呈正态分布(D=0.737,P<0.05),按照中位数分组,比较不同组间临床病理特征的差异,用局部加权散点平滑(LOWESS)、分段线性回归方法,拟合血清Mg^(2+)浓度与γ-GT的关系。结果发现,与Mg^(2+)浓度小于0.92 mmol/L组的直肠癌患者比较,Mg^(2+)浓度≥0.92 mmol/L组的γ-GT和血清总胆固醇较高(P均<0.05)。LOWESS的结果表明,原始数据中血清Mg^(2+)浓度的两个变化点分别为0.92 mmol/L和0.99 mmol/L,自然对数转换的数据中血清Mg^(2+)浓度的另外两个变化点分别为-0.167和-0.01。利用原始数据建立的两段线性回归模型表明,血清Mg^(2+)浓度的变化点为0.98 mmol/L,Mg^(2+)浓度<0.98 mmol/L对γ-GT有正向影响,Mg^(2+)≥0.98 mmol/L时有负向影响。另一个使用自然对数转换数据的两段线性回归模型显示,血清Mg^(2+)浓度的变化点为0.01,其中Mg^(2+)浓度的自然对数<0.01对γ-GT有正向影响,当Mg^(2+)浓度的自然对数≥0.01时则有负向影响。用原始数据LOWESS回归的2个拐点,即0.92 mmol/L和0.99 mmol/L的Mg^(2+)浓度,进行三段线性回归分析,结果显示,<0.980 mmol/L的Mg^(2+)浓度,对γ-GT的影响是正向的,且与<0.929 mmol/L的Mg^(2+)浓度区间的系数不同,影响程度不同,而在≥0.980 mmol/L的Mg^(2+)浓度区间,对γ-GT的影响是负向的,此外,用对数转换数据LOWESS的2个拐点进行的三段线性回归,也显示Mg^(2+)浓度的自然对数以-0.020为分界点时,对γ-GT的影响方向是相反的,但三段线性回归模型均没有统计学意义,总之,具有较高Mg^(2+)浓度的直肠癌患者,其γ-GT的水平也较高,Mg^(2+)浓度对γ-GT的影响存在拐点效应,为γ-GT的关联因素研究提供了基础。

基于Savitzky-Golay算法的曲线平滑去噪

Savitzky-Golay算法被广泛地运用于数据流平滑除噪,是一种在时域内基于局域多项式最小二乘法拟合的滤波方法。仿真结果表明,与传统算法相比,Savitzky-Golay算法具有更稳定、误差更小的平滑去噪效果。

中国股市基本面价值加权投资组合研究

基本面价值加权投资组合是近年来在美国兴起的新型投资理论和技术.其基础是噪声市场假说和价格回归价值。本文回顾了基本面投资组合的相关文献,解释了其建立的理论基础和模型.本文还根据平滑市值权重技术,构建了基于中国股票市场的基本面投资组合,并和传统的市值加权投资组合进行比较。本文的主要结论是,中国市场1992年到2002年和美国市场类似呈现平稳价格噪声,基本面投资组合总体优于市值加权组合.股权分置改革初期市场低落,市场价格过度低估基本面价值,市值组合占优势。2005年下半年来股市呈现一定泡沫特征,市场价格对基本面价值有过度高估趋势,间接地证明了相关部门对股市过热的警告和监管是合理的.