一种基于离差矩阵控制的传感器管理算法

传感器管理是对系统中的传感器进行优化分配以实现目标跟踪性能的优化和系统资源的有效利用。针对跟踪多目标的传感器管理问题建立了传感器管理模型,提出了一种基于离差矩阵控制的多传感器与多目标分配算法。该算法把所有目标的离差矩阵大小的和作为优化的目标函数,能够使目标的跟踪精度尽量接近期望值。同时采用遗传算法来寻找使目标函数最优的传感器分配方案,提升了计算速度。仿真结果表明,该算法能够对多传感器与多目标进行有效的分配,既达到了期望的目标跟踪精度,又节约了系统资源。

小康判别函数的建立与分析

近几年，国内在研究小康水平的定量指标分析中，应用较多的有综合评分法、层次分析法和模糊识别法。这几种方法比单项指标更全面、灵活，但在权数的确定上都难以克服人为因素的影响。当指标之间存在两个或两个以上的高度相关时，对问题的研究总存在一定的局限性。为了科学地研究小康问题，本文基于判别分析，建立城市小康的判别系数，来综合评价出我国城市小康水平的定量标准。

基于压缩主成分估计的两类预测的最优性判别

本文以压缩主成分估计为基础,对广义线性模型的最优预测与经典预测的最优性判别问题进行了讨论,获得了在离差矩阵判别准则和广义风险函数判别准则下判断两类预测量最优性的一个充分条件,为进一步研究基于有偏估计关于两类预测量的最优性判别问题提供了一种方法和思路。

PROJECTION-PURSUIT BASED PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS:A LARGE SAMPLE THEORY

主要部件分析(PCA ) 是在多分析变量数据的大多数庆祝方法之一。扩大 PCA 的一个努力是设计追求(PP ) ，尺寸减小技术的一个更一般的班。然而，这个扩大过程的申请被它的复杂性经常在计算并且由某适当理论的缺乏妨碍。在这篇论文，由实验过程的使用，我们为主要部件和分散矩阵的柔韧的 PPestimators 建立了一个大样品理论。