正弦余弦算法求解含有异常值的非线性数据拟合

针对非线性数据拟合问题,建立以残差的平方和与绝对值和为目标的最小二乘与最小一乘模型,采用正弦余弦算法计算模型参数.计算结果表明:如果数据的分布是对称且无异常值,则最小二乘得到的结果与最小一乘得到的结果基本一致;如果数据存在异常值,则异常值对最小二乘有着较大的影响,而对最小一乘的影响较小.

澳洲VCE教材中关于非线性数据的回归分析

数据分析作为数学核心素养之一,要求学生具有基于数据表达现实问题的意识和较强的数据处理能力.本文以研究澳洲VCE课程(Victoria Certifi-cate of Education)高中数学教材中关于非线性数据的回归分析为切入点,探讨数据分析与图形计算器的运用,进而在现实情境中提出探究性问题,旨在通过海外教材中有关数据处理的教学内容和特点的分析,为国内高中数学课程中相关板块的实际课堂教学提供借鉴,也为今后结合本土教育教学特色进行有效融合与创新提供思路.

线性数据与非线性数据

线性数据具有一条或多条具有共性的数据,线性数据符合线性数据的运算规律,线性数据的排序、统计、打印等功能。非线性数据,包括具有物理相的变化的数据,自然界具有许多非线性数据。像土壤的肥力墒的变化就是一种非线性的变化过程。内燃机的燃料,经过非线性变化的过程产生高压气体推动偏心轮前进就是一种非线性过程。

GIS-T线性数据模型研究现状与趋势

目前GIS-T已有若干线性数据模型,但大多数据模型还没得到实际应用,仍存在一些问题需要解决。该文分析讨论GIS-T线性数据模型,介绍了具有代表性的几种模型,并将各模型对车道及时态的支持进行比较分析和评估。指出当前GIS-T线性数据模型普遍存在的问题,提出基于三维的GIS-T时空数据模型是未来的发展趋势。

基于最佳线性数据融合的双基地声呐定位优化算法

本文提出了基于最佳线性数据融合的双基地声呐定位优化算法。给出了算法的原理,并通过数值仿真,对不同条件下,双基地系统定位误差的几何分布进行了研究。仿真研究结果表明,采用最佳线性数据融合的双基地声呐定位优化算法,可以更好地利用双基地声呐测量的冗余信息,有效改善双基地声呐中基线区域的定位精度。

电法测井中基于遗传算法的非线性数据拟合研究

Authors have developed a technique base on genetic algorithm (GA), which is mainly based on ideas and techniques from genetic and evolutionary theory. To improve the efficiency of the data fitting, some techniques to enhance the efficiency of GA and to reduce the possible solutions have been proposed. A numerical example in the case is also given, whose result shows GA can efficiently solve nonlinear data fitting problems and these techniques are able to greatly improve the efficiency of nonlinear data fitting.

Cox模型与BP神经网络在处理非线性数据时的性能比较

本文采用BP神经网络、Cox模型和bootstrap方法,比较BP神经网络与Cox模型在处理非线性资料时的性能。两种方法的预测一致性的均数分别为0.7525和0.7706。对于非线性资料,BP神经网络的预测效果优于Cox模型。

层状介质的线性数据拟合反演方法研究

本文推导出在层状介质中声传播的偏移距和走时公式，利用这两个公式反演了源的位置和时间，亦可反演介质参数．所用方法都为二元线性数据拟合，几个数值例子也说明该反演方法较精确地恢复了可用于产生参考资料的那些参数．

酸度-光谱双线性数据矩阵秩消失因子分析法定量分析混合物中的铀

为探究不经分离直接定量分析含有钍、镧等元素混合物中的铀,以偶氮胂Ⅲ为显色剂,建立了酸度-光谱双线性数据矩阵秩消失因子分析法。结果表明,当pH=0.3～4.8,λ为600～680 nm时,方法的检出限为0.085 mg/L;当混合物中铀的质量浓度为1.19～4.76 mg/L时,相对标准偏差为1.5%～4.2%。用该方法对实际样品进行了测定,加标回收率为97.5%～103.4%。

基于动态测量不确定度理论的最佳线性数据融合算法

本文提出一种基于动态测量不确定度理论的最佳线性数据融合算法。本算法构建过程中充分考虑了多传感器系统的动态特性,可用于处理工作环境复杂、性能可能随时间发生变化的多传感器系统的测量数据问题。同时,本算法具有实时监控各传感器性能和实时检出并剔除失效传感器的能力;测量不确定度的引入,使实时评价融合结果的质量成为可能;通过采用分级融合算法,又使得由截断误差引起的测量不确定度明显减小。

GPS非线性数据处理的同伦最小二乘模型

基于非线性同伦思想 ,提出了非线性最小二乘同伦方法 ,并推导出相应的GPS同伦非线性模型和算法。算例表明 ,对于精度较差的初始值 ,采用同伦非线性GPS伪距定位模型较线性最小二乘求解精度要好。

独立观测资料的最佳线性数据融合

数据融合是声呐信号处理中非常引人注意的一个课题，本文讨论多传感器（或多基阵）系统决策级的数据融合问题，给出对同一参数Ｎ个独立观测资料的最佳线性数据融合算法。证明了，最佳线性数据融合的误差不大于任何一个独立观测的误差，同时给出计算误差的表达式。最后讨论测量时信噪比的影响。

基于最优线性数据融合的探潜定位优化算法研究

针对分离式强声源声纳定位模型在工作过程中会出现信息冗余现象,提出了基于最优线性数据融合的远距离探潜定位优化算法。并对不同条件下的定位误差几何分布曲线图进行了数值仿真,结果表明,基线长度、时间测量误差的变化对非探测盲区的定位性能影响较小。而角度测量误差对该算法的定位精度影响较大,并且,当两个接收器中任一接收器的角度测量误差增大时,整个系统的定位精度都会下降。与其他定位算法相比较,采用数据融合的优化手段,可以充分利用定位系统的冗余信息,有效的降低了系统的定位误差。仿真结果和性能分析为解决远距离探潜定位优化问题提供了理论依据。

基于线性数据融合的双椭圆定位模型优化算法

为了充分利用分离式台声源声纳定位系统的冗余测量信息,提高系统的定位精度,提出了基于线性数据融合的双椭圆定位模型优化算法。并通过数值仿真,对不同条件下的定位误差几何分布曲线图(GDOP)进行了研究。仿真结果表明,大部分探测范围内,两个声源之间距离的变化和时间测量误差对定位性能影响较小,而角度测量误差对该算法的定位精度影响较大。与仅利用距离信息进行定位的方法相比较,采用数据融合的优化手段,可以充分利用定位系统的冗余信息,有效地降低了系统的定位误差,探测盲区的定位性能也得到明显改善。仿真结果和性能分析为解决远距离探潜定位优化问题提供了理论依据。

线性数据库系统数据迁移的实现

数据迁移技术的不断发展为关键数据信息的升级、存储与备份提供了技术上的保障。“信息系统升级切换过程中数据保护”和“密集数据的分级存储与备份”这两个方面结合,在线性数据库的特点介绍与数据迁移技术在线性数据库系统中有着重要的应用作用。

基于正弦余弦算法的非线性数据拟合及应用

针对非线性数据拟合问题,文章建立了以残差的平方和与绝对值和为目标的最小二乘与最小一乘模型,采用正弦余弦算法计算模型参数。结果表明,如果数据分布是对称且无异常值的,则最小二乘得到的结果与最小一乘得到的结果相差不大。最后给出一个应用实例,通过检测某人饮酒后血液中的酒精含量,得到了酒精含量随时间的变化规律。

应用线性数据选育耐用母牛

应用线性数据选育耐用母牛北京农业大学动物科技学院（１０００９４）储明星编译师守文审校引言每个奶牛场的目标都是追求持续高产时间长的母牛。但是单纯增加产奶量的育种对乳房继而对耐用性有一些有害的影响。一般认为耐用性好的母牛比耐用性差的母牛更具有获利性。因此...

传感器非线性数据的处理

介绍一种非线性数据的处理方法。它充分利用微处理器对非线性数据进行处理的快速和方便性。在满足一定精度下提出了传感器输出量和实测物理量之间非线性处理方法。