协方差

摘要： 基于抽样基本原理研究了应用于燃耗计算的不确定度分析方法,并开发了燃耗计算不确定度分析程序。基于评价核数据库ENDF/B-Ⅷ.0的裂变产额标准差和衰变常量标准差计算得到了衰变常量协方差矩阵和带相关性的裂变产额协方差矩阵,并结合SCALE6.2程序包的56群反应截面协方差数据库,对Takahama-3压水堆组件基准题中SF95-4样品进行不确定度分析。计算了反应截面、衰变常量和裂变产额不确定度引起的核素积存量的不确定度。计算结果表明,反应截面的不确定度是锕系核素积存量不确定度的主要来源,裂变产额和衰变常量的不确定度对部分裂变产物的积存量会引入较大的不确定度。但考虑裂变产额相关性后,裂变产额引起的不确定度显著降低。

摘要： 共用平台多传感器管理技术主要是研究如何调度平台内的多个传感器资源,控制各传感器协同高效地完成系统指定的任务。如何充分发挥每个传感器的优势,最终达到系统性能整体最优一直是长期关心的问题。文中针对舰载共用平台多传感器管理中的目标跟踪背景,设计一种以多元代价函数为基础的传感器调度算法,充分考虑目标跟踪精度需要、系统资源消耗以及受干扰时传感器设备使用代价,与传统的一体化多传感器管理技术相比,在能够兼顾外界干扰的同时均衡分配各设备资源,获得较好的跟踪效果。

摘要： 环境监测的无线传感器网络中存在大量监测数据,有效地挖掘数据之间的相关性,可以缩短分析时间,提高分析精度。本文首先介绍了协方差概念和相关性的计算方法;其次,分析了时间序列数据的相关性和多变量的互相关性;最后,对某地的环境监测数据进行了相关性分析。分析结果证明:PM2.5与空气质量指数存在高度相关性;PM2.5与时间无相关性;日照与臭氧含量高度相关。

摘要： 数学概念对于课程知识体系理解具有重要作用。数学概念教学重在让学生学会构建新概念,而不是单纯学习新概念。以概率论与数理统计中协方差与相关系数两个概念为例,遵循“以问题结构推进教学”的原理,通过国内生产总值与军费支出的关系分析实际案例,提出随机变量关系描述的问题,采用逆向推理得到协方差的定义。在此基础上,进一步深化研究如何描述随机变量关系的强弱及所研究的关系是何种关系,通过一系列层层递进、步步深入、具有内在逻辑联系的问题结构,逐步构建相关系数的定义与内涵。

摘要： 介绍协方差不等式的十种证明并指出证明之间的一些联系.证明分别用到数学中的归一化、不相关化、构造辅助函数、投影、恒等式、求极值等常见思想和方法,还涉及商空间、内积空间等概念.这些证明充分展示了分析、代数、几何与概率论及数理统计之间的密切联系.由此强调习惯上分门别类进行的大学数学各学科的教学应当相互融合,以使学生感知到数学是一个有机整体.

摘要： 在大数据时代,统计的计算已经不存在问题,统计内容的教学主要是让学生明白为什么要这么算,即对统计的思想方法、参数模型进行合理性分析,让学生知其然、知其所以然。尤其是"成对数据的统计分析"这部分内容,不仅学生缺少学习经验,教师缺乏教学经验,而且教材对这部分内容"合理性"方面的解释也存在不足,这就需要教师将合理性分析作为统计内容教学的核心。

摘要： 协方差、相关系数和回归系数是衡量两个定距变量之间相关方向和程度的三个不同指标。尽管这三个指标有着不同的含义和计算方法,但是它们之间有着极为严密的逻辑关系。阐释这种逻辑关系具有非常重要的理论和现实意义。

摘要： 从随机变量矩的角度给出了分布对称的充要条件,讨论了偏度、协方差与分布对称之间的关系.

摘要： 使用结构加速度响应协方差和应变响应协方差参数以及基于贝叶斯估计的数据融合理论进行结构损伤判定和损伤位置识别,理论推导证明响应协方差参数是结构模态参数的函数,结构损伤会导致响应协方差参数的改变,当只使用结构损伤前后的响应协方差参数,不使用结构分析模型进行结构损伤识别时,损伤向量会受到激励位置、测试噪声和误差等的影响,所以使用贝叶斯数据融合理论,对来自多种传感器和多种测试环境下得到的多组损伤向量进行数据融合,以提高损伤识别的精度;利用一个七层框架结构进行包括单损伤和多损伤的多种损伤工况的数值模拟,研究所提方法的适用性和有效性,最后对简支钢梁进行实验验证,损伤位置附近的传感器所得到的损伤指标具有最大的损伤概率.

摘要： 温度巡检仪用于环境实验设备温度参数的校准.本文通过对温度巡检仪构成原理及相关性的理论分析,得出不同温度通道之间相关性由两个因素决定:(1)各通道不同的传感器;(2)测量电信号用电测仪表.本文主要研究二者组成的温度测量通道之间的相关性,通过实验估算出一种型号为PR205 AF的巡检仪不同温度通道之间的相关系数为0.375.

摘要： 为了利用过程数据实时监控模型预测控制器的性能，提出一种基于协方差预测残差的性能监控方法．首先在分析模型预测控制器优化函数和控制结构的基础上，构造包含预测误差、控制量和过程输出的监控变量集，然后利用滑动时间窗口建立基于协方差的实时性能评价指标．针对协方差指标缺少控制限的问题，建立实时协方差指标的时间序列模型，根据协方差指标的预测误差检测MPC性能下降．进一步利用基于数据集相似度的性能诊断方法确定性能恶化源．最后通过Wood-Berry二元精馏塔上的仿真研究验证了所提方法的有效性．

摘要： 研究了在多自由度系统中应用协方差控制理论的方法,推导了在多自由度系统中计算系统的状态响应过程在规定的时间内与安全界限的交叉速率公式,以每个状态分量的失效概率为约束条件,设计控制器来提高系统的可靠性.

摘要： 基本粒子滤波算法已被成功用于训练神经网络，但该算法在建议分布的选择上并没有考虑当前时刻观测值的影响，本文针对该问题提出使用迭代扩展卡尔曼滤波器来生成建议分布。由于迭代扩展卡尔曼滤波器在传递近似建议分布的均值和协方差的过程中，充分利用了观测值信息，从而可以更好的描述神经网络权值的后验概率分布。实验结果证明，在训练神经网络时，使用迭代扩展卡尔曼滤波器作为建议分布的粒子滤波算法性能明显优于基本粒子滤波算法及扩展卡尔曼粒子滤波算法(EKPF)。

摘要： 本文通过分析非线性变换函数的级数展开式,获得了高斯型随机变量在经历非线性变换后的真实均值和协方差和级数表达式.针对非线性系统的动力方程线性化只能获得对真实均值和协方差的一阶近似,提出了Singma点变换算法,并通过理论分析和数值试验证明了这种算法能以更高的精度逼近非线性变换后真实的均值和协方差,而且它还具有容易实现的特点.

摘要： 在用协方差分析描述函数技术(CADET)和统计线性化伴随技术(SLAM)等统计分析随机输入的非线性时变控制系统的精度时，除法非线性特性（环节）是最常风了的非线性函数，如何合理地对它进行准线性化是个关键技术难点问题，但直接采用统计线性化方法不能得到描述函数的解析解；由于除法非线性函数在原点的本质奇异性，利用泰勒级数展开方法近似求解误差太大。该文提出了一种新的求解方法，它以均方误差极小为指标，得到了除法环节之函数的解析解，消除了除法函数在原点奇异性对描述函数求解的影响，具有很高的精度，与传统的统计线性化方法具有等效性；该方法在非线性控制系统的精度统计分析中具有重要的应用价值。

摘要： 计算机化的统计分析方法在飞行器的研制和定型过程中有着重要的作用。该文论述了三种统计分析方法：蒙特卡洛法、统计协方差和伴随系统（反演）法，并探讨了它们在命中精度数字仿真中的应用研究。

摘要： 在数据库系统运行中,由于受系统环境的制约,其性能会慢慢会下降,对于数据库管理员经常为了提高数据库性能而绞尽脑汁,最后达不到应有效果。本文提出应用KaLman原理提前对性能进行预测来减小数据库管理员的盲目性。首先把数据库查询划分为三个“静态SQL模型”,介绍了kalman(卡尔曼)滤波原理和优化器分析中利用kalman原理预测数据库性能的方法。

摘要： 在数据库系统运行中,由于受系统环境的制约,其性能会慢慢会下降,对于数据库管理员经常为了提高数据库性能而绞尽脑汁,最后达不到应有效果。本文提出应用KaLman原理提前对性能进行预测来减小数据库管理员的盲目性。首先把数据库查询划分为三个“静态SQL模型”,介绍了kalman(卡尔曼)滤波原理和优化器分析中利用kalman原理预测数据库性能的方法。

摘要： 在数据库系统运行中,由于受系统环境的制约,其性能会慢慢会下降,对于数据库管理员经常为了提高数据库性能而绞尽脑汁,最后达不到应有效果。本文提出应用KaLman原理提前对性能进行预测来减小数据库管理员的盲目性。首先把数据库查询划分为三个“静态SQL模型”,介绍了kalman(卡尔曼)滤波原理和优化器分析中利用kalman原理预测数据库性能的方法。

摘要： 在数据库系统运行中,由于受系统环境的制约,其性能会慢慢会下降,对于数据库管理员经常为了提高数据库性能而绞尽脑汁,最后达不到应有效果。本文提出应用KaLman原理提前对性能进行预测来减小数据库管理员的盲目性。首先把数据库查询划分为三个“静态SQL模型”,介绍了kalman(卡尔曼)滤波原理和优化器分析中利用kalman原理预测数据库性能的方法。

摘要： 本发明公开了一种基于方差协方差矩阵的变形监测网稳定性分析方法，包括以下步骤：(1)、对GNSS控制网进行两期观测，解算全网基线；(2)、确定稳定方向和稳定点；(3)、基于稳定点和稳定方向平差得到各控制点在两期观测中的XY坐标，并求得两期观测间的位移量ΔP以及方差协方差矩阵DXY，基于各控制点的方差协方差矩阵DXY计算坐标差中误差mΔP；(4)、对各控制点进行判定：若|ΔP|≤2mΔP，判定该控制点稳定。本方法的理论严密，以长度相对变化最小为准则确定最稳定基线，对控制点的稳定性进行精确的判断。

摘要： 本发明涉及一种精密测量地球重力场的方法，特别是一种利用卫星重力梯度方差-协方差对角张量原理反演地球重力场的方法；基于卫星重力梯度方差-协方差对角张量原理建立累积大地水准面误差模型，通过星载重力梯度仪的卫星重力梯度测量数据精确和快速反演地球重力场，并利用卫星轨道高度和卫星重力梯度仪精度指标开展GOCE-II卫星重力梯度系统需求论证；该方法地球重力场反演精度高，卫星重力梯度反演速度快，卫星观测方程物理含义明确，易于开展卫星重力梯度系统需求分析，对计算机性能要求低。因此，方差-协方差对角张量卫星重力梯度反演法是解算高精度和高空间分辨率地球重力场的有效方法。

摘要： 本发明公开了一种基于方差‑协方差组合的出租车客流量预测方法，包括步骤：S1、通过径向基函数神经网络预测方法预测未来某天的出租车需求客流量；S2、通过小波神经网络预测方法预测未来同一天的出租车需求客流量；S3、结合步骤S1得出的预测结果和步骤S2得出的预测结果，采用方差—协方差组合预测方法得出最后的出租车客流量预测结果。本发明结合径向基函数神经网络与小波神经网络两种组合预测方法，将两个方法的优势互补，避免劣势，从而大大提高出租车客流量的预测精度和稳定度。

摘要： 本发明公开了一种基于方差协方差矩阵的变形监测网稳定性分析方法，包括以下步骤：(1)、对GNSS控制网进行两期观测，解算全网基线；(2)、确定稳定方向和稳定点；(3)、基于稳定点和稳定方向平差得到各控制点在两期观测中的XY坐标，并求得两期观测间的位移量ΔP以及方差协方差矩阵DXY，基于各控制点的方差协方差矩阵DXY计算坐标差中误差mΔP；(4)、对各控制点进行判定：若|ΔP|≤2mΔP，判定该控制点稳定。本方法的理论严密，以长度相对变化最小为准则确定最稳定基线，对控制点的稳定性进行精确的判断。

摘要： 本发明涉及一种精密测量地球重力场的方法，特别是一种利用卫星重力梯度方差-协方差对角张量原理反演地球重力场的方法；基于卫星重力梯度方差-协方差对角张量原理建立累积大地水准面误差模型，通过星载重力梯度仪的卫星重力梯度测量数据精确和快速反演地球重力场，并利用卫星轨道高度和卫星重力梯度仪精度指标开展GOCE-II卫星重力梯度系统需求论证；该方法地球重力场反演精度高，卫星重力梯度反演速度快，卫星观测方程物理含义明确，易于开展卫星重力梯度系统需求分析，对计算机性能要求低。因此，方差-协方差对角张量卫星重力梯度反演法是解算高精度和高空间分辨率地球重力场的有效方法。

摘要： 本发明公开用于通过经由基于频带的频格设置遗忘因子而使多通道信号的协方差矩阵平滑来改进信号处理的方法及系统。本发明还公开一种用于基于瞬态检测而复位所述平滑的方法及系统。本发明还公开一种用于在频带转变期间对所述平滑重取样的方法及系统。

摘要： 本发明涉及一种协方差矩阵Cholesky分解的CNN协作频谱感知方法及系统，方法通过以下步骤：步骤S1，原始信号预处理，得到协方差矩阵；步骤S2，将步骤S1所得协方差矩阵作为输入参数，按协方差矩阵分解方法执行计算，每个次用户得到其下三角矩阵X；步骤S3，将步骤S2所得下三角矩阵X作为输入参数，按统计量构造方法执行计算，得到不同信噪比下的统计矩阵，作为CNN的训练与测试数据；步骤S4，将步骤S3所得统计矩阵标记后作为输入参数，按CNN频谱感知方法执行计算，将测试集输入到训练好的模型中，得到不同信噪比下的检测概率。本发明充分提取了原始信号的特征，极大提高了检测性能，使其在认知无线电系统中有较好应用前景。

摘要： 本发明公开了用于噪声协方差未知情况下的多目标跟踪方法，所述方法首先预测了目标状态、量测噪声协方差和过程噪声协方差的联合概率假设密度，再对预测的目标状态、量测噪声协方差和过程噪声协方差的联合概率假设密度进行更新，最后修剪和融合高斯‑逆威希特混合分量，对更新的目标状态、量测噪声协方差和过程噪声协方差的联合概率假设密度进行修剪与合并，提取修剪合并后的目标状态、量测噪声协方差和过程噪声协方差的联合概率假设密度，获得目标的数目和状态。本发明在噪声协方差未知的情况下，采用联合估计过程噪声协方差矩阵和量测噪声协方差矩阵这一方案，修建和融合高斯‑逆威希特混合分量，有效处理未知噪声情况下的多目标跟踪。

摘要： 本发明公开了一种基于广义增广协方差矩阵重构的射频干扰源定位方法，属于源定位技术领域，所述方法包括：S1：对多传感器系统对应的原始稀疏阵列进行扩展获得对应的扩展虚拟阵列，在考虑扩展虚拟阵列大小的基础上通过放松阵列扩展模型的约束条件获得广义扩展阵列；基于原始稀疏阵列的差分阵列与广义扩展阵列的差分阵列之间位置对应关系和原始稀疏阵列的协方差矩阵构造广义增广协方差矩阵；S2：建立广义增广协方差矩阵的重构模型；利用广义重加权核范数最小化算法对广义增广协方差矩阵进行重构；S3：采用子空间类算法对重构后的广义增广协方差矩阵进行到达角估计，以获取射频干扰源定位信息。本发明能够提高空间分辨率和定位精度性能。

摘要： 本发明公开了一种基于四阶采样协方差张量去噪的子阵分置式L型互质阵列波达方向估计方法，主要解决现有方法中信号结构受损和高阶虚拟域统计量受到噪声项干扰的问题，其实现步骤是：构建线性子阵分置的L型互质阵列；L型互质阵列的接收信号建模及其二阶互相关矩阵推导；推导基于互相关矩阵的四阶协方差张量；基于核张量阈值化处理实现四阶采样协方差张量去噪；推导基于去噪采样协方差张量的四阶虚拟域信号；构造去噪的结构化虚拟域张量；通过结构化虚拟域张量分解获得波达方向估计结果。本发明充分利用所构建子阵分置式L型互质阵列的高阶张量统计分布特性，通过去噪虚拟域张量信号处理实现高精度的二维波达方向估计，可用于目标定位。