误差界

摘要： 给出了严格对角占优M-矩阵及逆矩阵之间元素的关系式,得到了严格对角占优M-矩阵的逆矩阵的无穷大范数的新上界,结合新界和不等式放缩技巧得到B-矩阵线性互补问题误差界的新估计式,改进了已有的结果.同时,理论证明及数值算例表明了新估计式的有效性.

摘要： 针对正弦拟合法评价A/D动态有效位数时测量条件对动态有效位数评价带来的误差影响,进行了拟合误差界的搜索研究。选取的条件变量分别是A/D位数、幅度、序列所含波形的周波数、初始相位、直流分量以及序列数据点数。以两两联动的双条件组合方式进行误差界搜索,获得了动态有效位数评价的误差界随不同条件变化而变化的曲线规律,筛分出了显著影响量和不显著影响量。并对A/D位数、序列所含波形的周波数、以及序列数据点数带来的影响进行了深入研究,获得了误差界呈现量子化阶梯特征的显著规律,并获得了量子化阶梯边界点估计的经验公式。该结果可用于动态有效位数的评价误差和不确定度估计,也可用于在设定拟合误差和不确定度情况下选择测量条件。

摘要： 根据P-矩阵的子类B-矩阵的定义和性质,利用严格对角占优M-矩阵的逆的无穷大范数的上界估计式和不等式的放缩技巧,得到了B-矩阵线性互补问题解的误差界新估计式.理论分析和数值例子说明,新估计式改进了现有文献的相关结果.

摘要： 为了定量评估量化采样序列对四参数正弦拟合结果影响的误差规律,针对16 bit量化对四参数正弦拟合带来的影响,分别在有效位数、幅度、频率、初始相位和直流分量五项参数上进行了拟合误差界的搜索。选取的条件变量分别是幅度、序列所含波形的周波数、初始相位、直流分量以及序列数据点数。以两两联动的双条件组合方式进行误差界搜索,获得了各项参数的误差界随不同条件变化而变化的曲线规律,筛分出了显著影响量和不显著影响量,以及明确的误差上界和下界。以往的研究仅使用正态随机噪声方式表征其谐波失真以外的误差要素,本文揭示了量化误差影响的周期性特征,并以曲线包络方式给出了量化误差影响的误差界。量化误差对四参数拟合影响的误差界,可用于不确定度估计,以及测量条件选择。

摘要： 利用严格对角占优M-矩阵的逆矩阵无穷大范数新上界,给出B-矩阵线性互补问题解的新误差上界,并用数值例子说明新误差界的有效性.

摘要： 针对马尔可夫过程的谱估计算法利用了非负投影而导致估计矩阵不能满足低秩要求的问题,提出一个低秩谱估计算法(Low-rank Spectral Estimation Algorithm,LRSEA):首先,建立秩约束状态转移矩阵集合的局部Lipschitz型误差界,并给出满足该集合误差界不等式的近似投影矩阵;然后,基于近似投影矩阵对现有的谱估计算法进行低秩修正,得到LRSEA算法,并为该算法建立统计误差界。通过人工合成数据实验对LRSEA算法、经验估计方法和谱估计方法进行比较,结果表明LRSEA算法的估计误差最小。最后,将LRSEA算法与k-均值聚类算法结合应用到纽约市曼哈顿岛出租车轨迹的分析问题。

摘要： 研究了线性互补问题的误差界。首先,利用主对角部分为单位矩阵的M矩阵的一个函数,给出该类线性互补问题的误差界理论。之后,通过线性互补问题的模型转化,将误差界理论进行推广,给出系数矩阵为一般M矩阵的线性互补问题的误差界。用低阶和高阶的例子对误差界理论进行了验证和比较。数值结果表明,提出的误差界理论是有效的和实用的。

摘要： 针对波形拟合法估计正弦参数时,测量条件对拟合参数带来的误差影响,进行了拟合误差界的搜索研究。选取的条件变量分别是A/D位数、幅度、序列所含波形的周波数、初始相位、直流分量以及序列数据点数。以两两联动的双条件组合方式进行误差界搜索,获得了幅度、频率、相位、直流分量、动态有效位数等拟合参数的误差界随不同条件变化而变化的曲线规律,筛分出了显著影响量和不显著影响量。并对A/D位数、序列所含波形的周波数、以及序列数据点数带来的影响进行了深入研究,获得了拟合参数的误差界呈现量子化阶梯特征的显著规律,并获得了量子化阶梯边界点估计的经验公式。该结果可用于拟合正弦参数的误差评价和不确定度估计,也可以用于在设定拟合误差和不确定度情况下,选择测量条件。

摘要： 根据严格对角占优M⁃矩阵的逆的无穷大范数范围,结合不等式的放缩技巧,得到了B^(S)⁃矩阵线性互补问题解的误差界的一个新估计式.理论分析和数值算例验证了新估计式的有效性.

摘要： 利用严格对角占优M-矩阵逆矩阵的无穷大范数范围,综合运用不等式放缩技巧,得到了B-矩阵线性互补问题解的误差界的一个新估计式。理论证明新估计式改进了现有文献的有关结果,数值例子说明了新估计式的可行性和有效性。

摘要： 本发明提供一种基于区间优化算法的有界误差参数估计方法，涉及工业过程的系统建模技术领域。该方法包括：选取样本的非线性模型，获取该模型区间系统的实际观测值、有界误差的区间范围和待估计参数初始搜索范围；利用最小二乘思想，确定目标函数；利用基于进化策略的区间优化算法对目标函数进行寻优，得到待估计参数的区间解。本发明提供的一种基于区间优化算法的有界误差参数估计方法，该方法抛弃常规的有界误差参数辨识问题的寻找满足误差范围的不确定参数集合的方法，将点进化策略作为加速工具，对传统的区间二分法进行剪枝，舍弃单调性原则，广泛适用于工业过程中的系统建模，如微生物发酵，随动跟踪系统等不可微的目标函数。

摘要： 本发明涉及1、一种在有界误差下无线传感器网络中避免翻转的定位方法，包括以下步骤：S1：随机选择一个初始定位三角形，其三个被定位节点两两相邻，并把选定的初始定位三角形的三个节点添加至定位节点集合；S2：对于任意一个没有被定位的未知节点，如果该未知节点连接定位节点集合中任一定位三角形中的两个节点并且满足定理1的条件，或者该未知定位节点连接定位节点集合中任一定位三角形中的三个节点并且满足定理2的条件，则将该未知节点移入定位节点集合；S3：循环步骤S2，直至没有新的节点能够添加入定位节点集合为止。

摘要： 齿轮整体误差测量中评定区域界点的一种精确确定方法，同样的误差值对单元曲线的渐开线阶段的形状影响巨大，而对啮入和啮出阶段的影响很小，因此在确定单元曲线的原点时，以啮入段和啮出段这两个过渡阶段的数据作为主要依据；在距离得到的平均高度处做一条水平直线，该直线与实测整体误差曲线单元交于两点，即上升沿点和下降沿点，获取各个单元的上升沿点和下降沿点的水平坐标位置，最终精确获得整体误差单元曲线的原点，从而精确确定了整体误差单元曲线的评定区域界点。理论分析和实验证明，本发明的方法的效果非常好。

摘要： 本发明提出了一种约束不确定系统的误差有界跟踪模型预测控制方法及设备。针对鲁棒控制不变集迭代计算难以求解问题，设计了可有限步终止的几何收缩迭代方法来提高计算的收敛速度，且该方法具有较高的通用性以及较小的计算复杂度；本发明控制策略将误差有界跟踪性能约束引入到模型预测控制，并通过鲁棒控制不变集来保证约束优化问题的可行性，算法的抗干扰能力好，提高了约束不确定系统对时变轨迹的跟踪精度。

摘要： 本发明公开了一种基于后缀树误差有界的轨迹预测方法。历史轨迹输入到深度学习模型中进行处理获得预测轨迹，将历史轨迹存储到后缀树中，当有新的预测请求时，在后缀树中找到相似的轨迹作为预测结果，由后缀树直接返回预测结果。本发明能在后缀树中找到相似轨迹，由后缀树直接返回预测结果，无需进入神经网络进行预测，极大提高了轨迹预测的效率。

摘要： 本发明公开了一种机器人结构慢变化的有界轨迹跟踪误差安全驱动控制方法。其特征为：利用康复训练机器人的动力学模型，拆分影响结构变化的物理量，构建结构变化的神经网络估计模型，建立康复训练机器人具有结构估计的动力学模型；以轨迹跟踪误差的有界性为驱动条件，设计适应康复训练机器人结构慢变化的安全驱动跟踪控制器，实现系统的稳定性并将轨迹跟踪误差约束在指定范围内，避免机器人发生碰撞危险。基于STM32G4系列单片机将输出PWM信号提供给电机驱动模块，使机器人适应结构慢变化并帮助康复者跟踪医生指定的训练轨迹。

摘要： 本发明公开了一种考虑有界测量误差的桁架结构动载荷识别方法，特点是首先获取桁架结构的材料参数、几何参数、固定方式、待识别动载荷的数量L和作用位置，建立桁架结构的有限元模型，再在桁架结构上预先选定测量区域，由测量人员通过在桁架结构上的测量区域内选定测量点测量获取H个区间位移，并得到区间位移向量的中点向量，随后构造传递函数矩阵，获取区间载荷中点向量和区间载荷半径，从而获得区间载荷时间历程，最终完成待识别动载荷的识别；优点是通过对桁架结构上选定方便直接测量的测量区域内选定测量点测量获取多个区间位移，间接实现对待识别动载荷的识别，识别结果更加可靠，且识别过程简洁方便。

摘要： 本发明提供一种基于区间优化算法的有界误差参数估计方法，涉及工业过程的系统建模技术领域。该方法包括：选取样本的非线性模型，获取该模型区间系统的实际观测值、有界误差的区间范围和待估计参数初始搜索范围；利用最小二乘思想，确定目标函数；利用基于进化策略的区间优化算法对目标函数进行寻优，得到待估计参数的区间解。本发明提供的一种基于区间优化算法的有界误差参数估计方法，该方法抛弃常规的有界误差参数辨识问题的寻找满足误差范围的不确定参数集合的方法，将点进化策略作为加速工具，对传统的区间二分法进行剪枝，舍弃单调性原则，广泛适用于工业过程中的系统建模，如微生物发酵，随动跟踪系统等不可微的目标函数。

摘要： 本发明公开了一种面向运动目标的室内Wi‑Fi定位误差界估计方法。该方法首先提出了基于运动目标的接收信号波形表达式，选择从频域的角度分析，确定未知参数向量，通过频域计算克拉美罗下界(Cramer‑Rao Lower Bound,CRLB)的方法，对未知参数向量进行处理，得到待估计参数，然后通过计算待估计参数的费歇尔信息矩阵(Fisher information matrix,FIM)，进而得到了面向运动目标的室内Wi‑Fi定位误差界分析方法，最后，本发明分析了不同因素对面向运动目标的室内Wi‑Fi定位精度的影响。利用该方法可以在设计定位系统时提供参照依据，对系统的定位性能进行评估，以便于优化定位系统，提高定位精度。

摘要： 本发明公开了一种面向运动目标的室内Wi‑Fi定位误差界估计方法。该方法首先提出了基于运动目标的接收信号波形表达式，选择从频域的角度分析，确定未知参数向量，通过频域计算克拉美罗下界(Cramer‑Rao Lower Bound,CRLB)的方法，对未知参数向量进行处理，得到待估计参数，然后通过计算待估计参数的费歇尔信息矩阵(Fisher information matrix,FIM)，进而得到了面向运动目标的室内Wi‑Fi定位误差界分析方法，最后，本发明分析了不同因素对面向运动目标的室内Wi‑Fi定位精度的影响。利用该方法可以在设计定位系统时提供参照依据，对系统的定位性能进行评估，以便于优化定位系统，提高定位精度。