通常,在分析估计回归直线的性能和自变量对 最终回归的影响时,用方差分析方法 方差分析是一种主要用于线性回归模型中β 值非零的情况下的识别方法。假设用最小二乘 法已求出参数β的值,那么观察到的输出值和 拟合值的差异是残差

为了剔除GPS边坡位移监测过程中的噪声干扰,提高监测数据的有效性,特引入随机线性卡尔曼滤波离散数学模型.以水厂铁矿GPS边坡监测数据为依据,利用该数学模型可以计算出各监测点每期变形量的滤波值和位移速度,并对各监测点下一期的变形量进行估算和预测.经实例验证,卡尔曼滤波变形量与实际变形量有较好的一致性

随着人类的进化,为了揭示生命的奥秘,人们越来越注重遗 传学的研究,特别是遗传特征的逐代传播,已引起人们广泛 的注意。无论是人,还是动、植物都会将本身的特征遗传给 下一代,这主要是因为后代继承了双亲的基因,形成自己的 基因对,由基因又确定了后代所表现的特征

针对复杂集总干扰下六旋翼飞行器轨迹跟踪控制问题,给出了混合积分反步法控制与线性自抗扰控制的控制算法. 首先,通过牛顿-欧拉方程建立六旋翼飞行器的非线性动力学模型,并剖析系统输入输出的数学关系. 其次,根据六旋翼飞行器动力学模型的特点,将其分为位置与姿态两个控制环. 位置环采用积分反步法控制理论设计控制器,通过引入积分项来提高系统的抗干扰能力,消除轨迹跟踪的静态误差;姿态环采用线性自抗扰控制技术设计控制器,通过线性扩张观测器估计和补偿集总干扰影响,提高系统的鲁棒性. 最后,通过2组仿真算例和1组飞行试验验证了本文所提飞行控制算法的有效性. 研究结果表明:该控制算法对集总干扰有较好的抑制作用,能够使六旋翼飞行器既快又稳地跟踪上参考轨迹,具有一定的工程应用价值

浮选回收率是金矿选矿过程重要的生产指标，目前主要是通过人工化验的方法检测获得，人工检测周期较长，造成金矿厂不能及时把握浮选工艺水平.在大量现场生产数据的基础上，分别采用多元线性回归和BP神经网络的方法，建立了金矿厂浮选回收率的预测模型.预测误差分析表明，BP神经网络预测模型能较好地预测金矿厂的浮选回收率，当预测相对误差在±3%范围内时，模型的预测精度达到91%，对于实际生产具有良好的参考作用

提出了基于偏最小二乘回归模型的带钢热镀锌质量监控方法.以带钢热镀锌生产中带钢力学性能和锌层质量的质量监控为研究对象,用偏最小二乘方法建立了生产过程参数与质量结果之间的回归模型,对生产过程控制能力进行了分析,并给出了产品质量的预测方法.用鞍钢股份有限公司带钢热镀锌的实际生产数据进行验证.结果表明,偏最小二乘法比传统的多元线性回归方法具有更好的预测精度,基于偏最小二乘回归的锌层质量预测模型,其相对预测误差可达到5.93%

以炉渣结构的共存理论为基础,通过对MnO-SiO2渣系结构单元的确定、热力学数据的选取以及结合线性回归的方法,建立了MnO-SiO2渣系在1400~1600℃温度和一定浓度范围内的物理性质(粘度、表面张力和电导率)的计算模型.在上述范围内模型计算的理论数值与文献的实测结果符合良好,而且比目前应用的炉渣物理性质的经验或半经验公式更为系统和精确

通过对316L不锈钢的不同变形量的压缩试验,对其冷变形特性进行了研究.利用修正的Ludwik模型对流变应力数据进行非线性拟合,获得了316L不锈钢的真应力应变模型和加工硬化模型.试验结果表明:修正的Luiwik模型能较好的反映316L不锈钢真应力与应变关系;根据流变应力的变化规律,316L不锈钢冷变形流变应力可分为三个阶段,分别为真应变小于0.02的强加工硬化阶段,真应变在0.02与0.29之间的稳加工硬化阶段,以及真应变大于0.29的弱加工硬化阶段.电子显微技术研究表明316L不锈钢三个不同的变形阶段,其加工硬化机制、微观组织特征有所不同

采用一种预先设定步长的元胞自动机模型模拟晶粒长大,研究了步长对模拟结果的影响.在等效时间相同的情况下,采用较大的步长导致模拟完成时晶粒尺寸较小,但其晶粒尺寸分布更符合Weibull函数,晶粒面积比(An/Aa)与晶粒边数之间也更符合线性关系.无论采用哪种步长,模拟过程中平均晶粒边数均接近6,模拟后的组织中晶粒边数分布符合正态分布,且随步长的减小符合程度提高.综合考虑,对于实际材料晶粒长大过程的模拟仿真,采用100s步长可以获得较好的结果

提出了一种基于粗网格与模式搜索相结合的支持向量机分类器模型参数优化方法,采用Jaakkola-Haussler误差上界作为模型选择的评价标准。以黎曼几何为理论依据,提出了一种新的保角变换,对核函数进行数据依赖性改进,进一步提高分类器泛化能力。在研究人工非线性分类问题的基础上,将该方法应用于手写相似汉字识别,实验结果表明分类精度得到了明显提高