检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：金盛沈莉潇刘美岐曲小波王殿海马东方祁宏生 310027 浙江省杭州市西湖区浙大路38号

本发明提供了一种临界交通状态参数的确定方法。现有城市道路临界交通状态参数的计算和设置大多依据人工经验，缺乏对不同道路状况和交通构成的考虑。本发明的基本思想是利用某路段获取的车道基本交通流参数，计算得到该路段在不同交通... 详细信息

标准号: CN104574968B

本发明提供了一种临界交通状态参数的确定方法。现有城市道路临界交通状态参数的计算和设置大多依据人工经验，缺乏对不同道路状况和交通构成的考虑。本发明的基本思想是利用某路段获取的车道基本交通流参数，计算得到该路段在不同交通状态下的交通状态参数（速度和时间占有率值），建立交通状态参数的高斯混合模型，通过模型参数估计得到畅通状态和拥堵状态下的高斯模型参数，通过畅通状态和拥堵状态下的高斯模型累积概率密度函数计算得到临界交通状态值，并采用临界交通状态参数值进行该路段的交通状态判别。本发明弥补了原有人工经验设置参数的不足，有助于全面提升道路交通状态判别的准确性与针对性，提升交通管控水平的科学性。

关键词：交通状态参数畅通状态高斯模型交通状态人工经验拥堵状态路段累积概率密度函数道路交通状态高斯混合模型交通状态判别模型参数估计交通流参数时间占有率道路状况交通管控设置参数城市道路车道交通

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一种确定累积法建模最小阶次的方法

一种确定累积法建模最小阶次的方法

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作者：袁江周成一高传耀邱自学邵建新 226019 江苏省南通市啬园路9号

本发明公开了一种确定累积法建模最小阶次的方法，包括设累积回归模型为：式中为模型参数估计值；取K＝N+2，根据样本数据构建K阶累积和及累积广义均值；根据K阶累积和，结合最小二乘原理，构建K(>N+1)阶累积方程组，并转化成矩... 详细信息

标准号: CN105868473A

本发明公开了一种确定累积法建模最小阶次的方法，包括设累积回归模型为：式中为模型参数估计值；取K＝N+2，根据样本数据构建K阶累积和及累积广义均值；根据K阶累积和，结合最小二乘原理，构建K(>N+1)阶累积方程组，并转化成矩阵形式；利用最小二乘原理，将累积正规方程中的系数作为数据源输入最小二乘法求解，并得出此时模型的残余标准差；基于F分部检验，对K＝N+2时的模型残余标准差进行单侧检验，相较于K＝N+1时的残余标准差是否有显著减小。本发明可以在提高建模精度的同时，减小算法的复杂度，有效解决了累积法建模中累积阶次K的选取问题。

关键词：标准差建模最小二乘原理累积和构建减小方程组模型参数估计最小二乘法回归模型矩阵形式样本数据有效解决复杂度数据源最小阶求解式中算法检验分部转化

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一种多状态系统可靠性模型的参数估计方法

一种多状态系统可靠性模型的参数估计方法

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作者：刘宇姜涛张志鹏 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号

本发明公开了一种多状态系统可靠性模型参数估计方法，包括：采集被监测多状态系统在使用阶段的状态信息；根据被监测多状态系统中单元的组成逻辑，建立该系统的动态贝叶斯网络可靠性模型，进而更新动态贝叶斯网络中所有节点的状态信息... 详细信息

标准号: CN105117772A

本发明公开了一种多状态系统可靠性模型参数估计方法，包括：采集被监测多状态系统在使用阶段的状态信息；根据被监测多状态系统中单元的组成逻辑，建立该系统的动态贝叶斯网络可靠性模型，进而更新动态贝叶斯网络中所有节点的状态信息，得到所有单元的后验状态概率分布序列；利用得到的系统中单元的后验状态概率分布序列，估计单元的转移参数。本发明的方法使用贝叶斯网络对多状态系统中所有单元进行状态信息推理，观测信息可以来自系统的各个层级，且观测信息可以使完整信息也可以是不完整信息，因此可以实现系统不同层级之间的信息传递，并且可以实现在状态信息不完整的情况下的信息推理，从而提高了参数估计的准确性。

关键词：多状态贝叶斯网络状态概率分布观测信息信息推理不完整层级后验模型参数估计可靠性模型系统可靠性参数估计方法使用估计单元进行状态实现系统使用阶段所有节点完整信息信息传递监测一种采集更新转移公开组成建立

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一种基于正交参数化LTV模型的迭代学习预测控制方法

一种基于正交参数化LTV模型的迭代学习预测控制方法

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作者：徐祖华周建川赵均 310027 浙江省杭州市西湖区浙大路38号

本发明公开了一种针对注塑过程保压段基于正交参数化LTV模型的迭代学习预测控制方法。实施步骤如下：(1)建立正交参数化LTV模型；(2)模型参数估计；(3)阶次选择；(4)推导ILC-MPC控制律。本发明充分利用注塑过程重复运行、跟踪轨迹已知... 详细信息

标准号: CN104657549A

本发明公开了一种针对注塑过程保压段基于正交参数化LTV模型的迭代学习预测控制方法。实施步骤如下：(1)建立正交参数化LTV模型；(2)模型参数估计；(3)阶次选择；(4)推导ILC-MPC控制律。本发明充分利用注塑过程重复运行、跟踪轨迹已知的工艺特点，通过引入正交参数化LTV模型，改变了传统建模方法复杂度高、外推性差的特点。在控制过程中，采用迭代学习控制与模型预测控制相结合的控制策略，既可以充分利用历史批次信息，又可以根据预测模型在线进行滚动优化，从而能更迅速更稳定地完成控制需求。

关键词：参数化注塑过程模型参数估计模型预测控制跟踪轨迹工艺特点控制策略控制过程批次信息实施步骤学习控制预测控制复杂度相结合保压建模滚动优化学习

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基于自动编码器和多层感知器网络的黄河主溜光谱建模方法

基于自动编码器和多层感知器网络的黄河主溜光谱建模方法

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作者：张艳宁刘学工张磊严杭琦丁晨魏巍韩琳佘红伟季万才 710072 陕西省西安市友谊西路127号

本发明公开了一种基于自动编码器和多层感知器网络的黄河主溜光谱建模方法，用于解决现有建模方法自适应性差的技术问题。技术方案是综合考虑水分子的吸收系数和散射系数，泥沙颗粒的吸收系数和散射系数，光的入射角，水层向上散射角等... 详细信息

标准号: CN105913123A

本发明公开了一种基于自动编码器和多层感知器网络的黄河主溜光谱建模方法，用于解决现有建模方法自适应性差的技术问题。技术方案是综合考虑水分子的吸收系数和散射系数，泥沙颗粒的吸收系数和散射系数，光的入射角，水层向上散射角等诸多因素；采用自动编码器后接多层感知器形成的神经网络结构，利用训练数据进行学习，最终获得黄河主溜光谱模型。自动编码器具有去除冗余信息，对噪声鲁棒的特点，因此有利于获得鲁棒的参数估计结果。本发明建立的黄河主溜光谱模型结合主溜成因，综合考虑了水体、泥沙、光照等方面的因素，采用自动编码器和多层感知器网络作为模型参数估计方法，能够更具数据自动获得具体模型参数，具有良好的可扩展性和自适应性。

关键词：自动编码器多层感知器黄河散射系数吸收系数自适应性综合考虑参数估计结果模型参数估计神经网络结构光谱建模可扩展性模型参数模型结合泥沙颗粒冗余信息训练数据噪声鲁棒自动获得入射角散射角水分子建模鲁棒去除光照泥沙水体网络学习

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基于马尔科夫模型的显著性检测方法

基于马尔科夫模型的显著性检测方法

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作者：王敏 211100 江苏省南京市江宁区佛城西路8号

本发明公开了一种基于马尔科夫模型的显著性检测方法。首先运用多尺度对比，中央周围直方图和颜色空间分布这三种不同的显著度计算得到显著特征图。然后通过马尔科夫模型学习计算各个显著特征图的权重，采用最大似然估计方法获取模型参... 详细信息

标准号: CN105426895A

本发明公开了一种基于马尔科夫模型的显著性检测方法。首先运用多尺度对比，中央周围直方图和颜色空间分布这三种不同的显著度计算得到显著特征图。然后通过马尔科夫模型学习计算各个显著特征图的权重，采用最大似然估计方法获取模型参数估计最优解。最后利用马尔科夫模型检测测试图像。本发明提供的方法能够更加精确地检测显著目标，检测得到的结果分辨率高，目标边界定义精准，方法计算复杂度低。

关键词：马尔科夫模型显著特征检测最大似然估计方法模型参数估计颜色空间分布计算复杂度测试图像检测方法目标边界学习计算多尺度显著度显著性直方图最优解分辨率精准权重一种精确对比获取计算周围运用公开

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一种基于多特征的显著性检测方法

一种基于多特征的显著性检测方法

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作者：胡海峰曹向前顾建权李昊曦 528300 广东省佛山市顺德区大良街道办广东顺德中山大学卡内基梅隆大学国际联合研究院

本发明提供一种基于多特征的显著性检测方法，该方法首先运用多尺度对比、中央周围直方图和颜色空间分布这三种不同的显著性线索计算得到单独特征显著图，然后通过马尔科夫模型学习计算各个单独特征显著图的权重，并采用最大似然估计法... 详细信息

标准号: CN106127210A

本发明提供一种基于多特征的显著性检测方法，该方法首先运用多尺度对比、中央周围直方图和颜色空间分布这三种不同的显著性线索计算得到单独特征显著图，然后通过马尔科夫模型学习计算各个单独特征显著图的权重，并采用最大似然估计法获取模型参数估计最优解，最后利用马尔科夫模型检测测试图像。

关键词：马尔科夫模型单独特征显著图显著性最大似然估计法模型参数估计测试图像颜色空间多尺度直方图最优解检测权重线索学习

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一种测定复合材料剩余强度与剩余寿命的应力控制方法

一种测定复合材料剩余强度与剩余寿命的应力控制方法

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作者：熊峻江马阅军杨武 100191 北京市海淀区学院路37号

一种测定复合材料剩余强度与剩余寿命的应力控制方法，该方法有三大步骤：步骤一、应力控制剩余强度模型；步骤二、应力控制剩余强度的随机模型；步骤三、模型参数估计。本发明简单实用、操作方便、计算精度高，能合理表征复合材料疲劳... 详细信息

标准号: CN104035455B

一种测定复合材料剩余强度与剩余寿命的应力控制方法，该方法有三大步骤：步骤一、应力控制剩余强度模型；步骤二、应力控制剩余强度的随机模型；步骤三、模型参数估计。本发明简单实用、操作方便、计算精度高，能合理表征复合材料疲劳损伤。本发明在测试技术领域里具有较好的实用价值和广阔地应用前景。

关键词：剩余强度应力控制复合材料模型参数估计测试技术计算精度疲劳损伤剩余寿命实用价值随机模型一种测定实用前景应用

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一种测定复合材料剩余强度与剩余寿命的应变控制方法

一种测定复合材料剩余强度与剩余寿命的应变控制方法

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作者：熊峻江白江波黄雪聪 100191 北京市海淀区学院路37号

一种测定复合材料剩余强度与剩余寿命的应变控制方法，该方法有三大步骤：步骤一、应变控制剩余强度模型；步骤二、应变控制剩余强度的随机模型；步骤三、模型参数估计。本发明简单实用、操作方便、计算精度高。本发明在测试技术领域里... 详细信息

标准号: CN104020254B

一种测定复合材料剩余强度与剩余寿命的应变控制方法，该方法有三大步骤：步骤一、应变控制剩余强度模型；步骤二、应变控制剩余强度的随机模型；步骤三、模型参数估计。本发明简单实用、操作方便、计算精度高。本发明在测试技术领域里具有较好的实用价值和广阔地应用前景。

关键词：剩余强度应变控制模型参数估计测试技术计算精度剩余寿命实用价值随机模型复合材料一种测定实用前景应用

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A Hybrid Method for Forecasting with an Introduction of a Day of the Week Index to the Daily Shipping Data of Sanitary Materials

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通讯和计算机（中英文版） 2015年第3期12卷 101-107页

作者： Daisuke Takeyasu Hirotake Yamashita Kazuhiro Takeyasu Graduate School of Culture and Science the Open University of Japan 2-11 Wakaba Mihama-District Chiba City 261-8586Japan College of Business Administration and Information Science Chubu University 1200 Matsumoto-cho KasugaL Aichi 487-8501Japan College of Business Administration Tokoha University 325 OobuchL Fuji City Shizuoka 417-0801 Japan

Correct sales forecasting is inevitable in industries. In industries, how to improve forecasting accuracy such as sales, shipping is an important issue. There are many researches made on this. In this paper, we propose a new method to improve forecasting accuracy and confirm them by the numerical example. Focusing that the equation of ESM (exponential smoothing method) is equivalent to (1,1) order ARMA model equation, a new method of estimation of smoothing constant in exponential smoothing method is proposed before by us which satisfies minimum variance of forecasting error. Generally, smoothing constant is selected arbitrarily. But in this paper, we utilize above stated theoretical solution. Firstly, we make estimation of ARMA model parameter and then estimate smoothing constants. Thus theoretical solution is derived in a simple way and it may be utilized in various fields. Combining the trend removing method with this method, we aim to improve forecasting accuracy. Furthermore, "a day of the week index" is newly introduced for the daily data and the forecasting is executed to the manufacturer"s data of sanitary materials. We have obtained good result. The effectiveness of this method should be examined in various cases.

关键词：预测误差卫生材料最小方差估计指数平滑法混合运输平滑常数模型参数估计

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