导读:本文包含了高斯误差论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:建模误差PDF,小波神经网络,梯度下降,高炉炼铁
高斯误差论文文献综述
赵向志,周平[1]（2019）在《基于建模误差PDF形状优化的非高斯干扰过程数据建模及应用》一文中研究指出本文针对高炉炼铁过程铁水硅含量的预测提出了一种新的建模方法即基于建模误差概率密度函数(PDF)形状优化的数据驱动建模方法,因为建模误差内部包含有一定的随机性及不确定性,所以建模误差可以看作为一个随机变量,通过引入概率密度函数(PDF)对建模误差进行描述能够全面的刻画建模误差内部包含的随机信息,本文只针对干扰为非高斯干扰过程通过小波神经网络(WNN)建模,采用梯度下降方法优化WNN模型参数集,使得最终建模误差PDF逼近目标PDF,将所提方法应用在高炉炼铁过程铁水硅含量预测中,验证了其有效性和实用性。(本文来源于《第30届中国过程控制会议（CPCC 2019）摘要集》期刊2019-07-31）
王会然,高自强[2]（2019）在《利用高斯投影地图反算图斑椭球面积的误差》一文中研究指出对于调查中计算图斑的椭球面积误差,普遍认为边长是造成最终面积误差的主要因素,本文指出了存在问题。使用不同节点分配的图斑数据,本文对国土调查面积公式的计算误差进行了分析,提出了图斑节点对称性是影响面积公式误差主要因素的观点,通过几何推证和实例说明了该结论的正确性。根据图斑节点对称性,提出了面积误差影响因子概念,给出了对图斑进行误差预判和按规定精度控制面积误差的方法,该方法对图斑具有通用性。通过编程验证了该方法的可操作性和实用性。(本文来源于《北京测绘》期刊2019年06期）
刘卫,刘四清,龚建村,王荣兰[3]（2019）在《基于高斯分布的密度误差对航天器轨道的影响分析》一文中研究指出在航天器轨道预报的气动力计算中,加入不同高斯分布参数的热层模式密度相对误差,给出相应情况下的轨道预报误差。解答热层模式密度的均值标准差特性如何影响轨道预报的问题,为热层模式改进、建模指明方向。(本文来源于《空间碎片研究》期刊2019年02期）
黄君豪,陈永强[4]（2019）在《一个新的高斯求积误差上界公式》一文中研究指出本文提出了一个新的近奇异积分高斯求积误差上界公式,并用于边界元法。首先,通过数值试验,发现几类近奇异积分的高斯求积的最大相对误差,在对数坐标下,与源点到单元的距离相对距离呈下凹的近似线性关系。于是,可以通过定义一条从上方接近数据点的直线确定误差上界,并通过连接两个指定的数据点来确定该直线方程。进一步的研究表明,本文提出的作为误差上界的直线的两个参数具有如下特点:其中一个参数与高斯积分点个数呈线性关系,另一个参数可以作为一个常数处理,据此,本文得到一条具有广泛适用性的高斯求积误差上界公式。与Lachat和Watson准则相比,当源点离单元非常近时,该公式所需积分点较少,从而提高了计算效率。该公式也避免了使用Davies和Bu准则时可能出现失效的情况。数值算例结果表明,采用本文所提出的误差上界公式用于自适应高斯积分方法时,能较好地评估单元积分精度,提高计算效率。(本文来源于《力学与工程——数值计算和数据分析2019学术会议论文集》期刊2019-04-19）
丘敏敏,钟嘉健,欧阳斌,肖振华,邓永锦[5]（2019）在《基于高斯混合模型Varian NovalisTX直线加速器盆腔肿瘤放疗摆位误差分布预测模型的构建》一文中研究指出【目的】构建Varian NovalisTX直线加速器盆腔肿瘤放疗摆位误差分布预测模型。【方法】选取加速器治疗30例盆腔肿瘤患者先验IGRT摆位误差数据,采用高斯混合模型构建误差分布预测模型,并求解分析模型参数。【结果】由模型参数可知摆位误差主要往μ1～μ4四个中心点方向集中;中心点坐标表明误差在Vrt方向(-3.88～4.28)mm和Lng方向(-2.41～1.54)mm较大,Lat方向(-1.85～0.72)mm较小;误差可能性往μ2和μ4中心(0.301、0.310)较μ1和μ3中心(0.190、0.196)大;摆位误差标准差可达5.2 mm。【结论】高斯混合模型对盆腔摆位误差分布进行定量描述和预测分析,为缺少IGRT的盆腔肿瘤放疗摆位误差控制及肿瘤计划靶区外扩提供参考。(本文来源于《中山大学学报(医学版)》期刊2019年02期）
井沛良,段宇,韩超,郭荣化,宁小磊[6]（2019）在《基于高斯混合模型和期望最大化算法的非高斯分布圆概率误差估计方法研究》一文中研究指出传统圆概率误差(CEP)估计方法无法处理兵器攻击点/观测点数据服从非高斯分布的情况。为了解决这一问题,提出了一种基于高斯混合模型(GMM)和期望最大化(EM)算法的CEP估计新方法。该方法利用GMM对兵器攻击点/观测点非高斯分布概率密度函数(PDF)进行建模,通过EM算法迭代估计GMM参数得到兵器攻击点/观测点PDF,并依据所得到的兵器攻击点/观测点PDF,使用二分法得到兵器攻击点/观测点的CEP指标值。采用大量非高斯分布场景生成兵器攻击点/观测点数据,应用所提方法和传统方法进行CEP估计实验。实验结果表明:所提方法估计的CEP均方误差约为传统方法的1/10,由此说明所提方法性能显着好于传统方法,可以有效解决兵器攻击点/观测点数据服从非高斯分布时的CEP估计问题。(本文来源于《兵工学报》期刊2019年02期）
马海腾,孔建霞,许贵桥,曹莉[7]（2019）在《高斯求积公式对解析函数类上积分问题的逼近误差》一文中研究指出在最大框架下研究两种高斯型求积公式对解析函数类上积分问题的逼近误差,得到了相应量的准确值,并由此证明了相应的积分问题具有指数型收敛速度.(本文来源于《内蒙古大学学报(自然科学版)》期刊2019年01期）
艾尼江·阿塔伍拉,帕力哈提·米吉提,阿布都热苏力·阿不都热西提[8]（2018）在《基于迈克尔孙干涉仪的高斯光束测量误差分析》一文中研究指出利用迈克尔孙干涉原理,推导出高斯光束在自由空间传播特性理论表达式,基于此理论建立了高斯光束干涉仪中的传播模型。通过改变光束腰半径及光束播送带为基准下调整测量镜,对光电探测器上出现的干涉条纹变化采用MATLAB进行仿真分析。结果表明:将光电探测器放置在从干涉仪的两个反射镜反射回来的光束的焦点和波前曲率最大值点时,干涉条纹变化等于零;在这两个点的长度测量误差达到最大值;长度测量误差为起点的光束腰半径及干涉条纹变化曲线指出,通过选择光束腰半径,可以改变因衍射发散而曲率半径引起的误差。(本文来源于《激光杂志》期刊2018年05期）
李劲秋[9]（2018）在《计及非高斯误差和多重数据的电力系统状态估计研究》一文中研究指出随着社会经济的发展,人们对电力系统安全可靠运行的要求越来越高。状态估计作为能量管理系统的核心功能之一,其性能的好坏直接或间接的影响着实时数据库的建立、计算软件的精度和结果的可靠性。而负荷预测是电力系统经济调度中的一项重要内容,短期负荷预测的精度直接会影响到系统安全经济运行和供电质量。因此对负荷预测、状态估计以及两者有机结合的进一步研究,具有较高的理论意义和实际价值。在大量研究国内外文献基础上,本文主要从以下两个方面开展研究工作:(1)针对目前采用最小二乘支持向量机进行电力系统短期负荷预测时,运用混沌粒子群算法选取参数不能完全解决早熟,导致精度下降的问题,基于Logistic函数提出一种粒子惯性权重模型对现有混沌粒子群算法权重调节方式进行改进。把提出的惯性权重模型、适应度方差和平均粒矩引入混沌粒子群算法中增强其寻优能力。将改进混沌粒子群算法用于最小二乘支持向量机的电力系统短期负荷预测方法中。用华东某地区实际电网的历史负荷数据和气象数据验证方法的可行性和有效性。(2)针对目前电力系统状态估计方法没有深入考虑非高斯分布的量测误差的问题,并且没有有效利用量测量的预测数据、历史量测数据等现有数据的问题。本文提出一种计及非高斯误差的电力系统状态估计方法。首先提出电力系统的期望估计(Power System Expectation Estimation,PSEE),使状态估计本身能够进一步利用负荷预测数据、自身参数和历史负荷数据;其次改进了投影统计(Projection Statistics,PS)提出了自适应投影统计(Adaptive Project Statistics,APS),使其在面对不同维数的雅克比矩阵时能够进行微调;然后设计计及非高斯误差修正的APS-LH型广义极大似然估计,使所提的方法能够应对状态估计中存在的非高斯误差问题。最后用IEEE14、30、57节点算例论证本文所提方法的有效性和优越性。(本文来源于《重庆大学》期刊2018-05-01）
李烁[10]（2018）在《考虑测量误差的逆高斯过程退化建模与加速退化试验设计》一文中研究指出随着用户对产品要求的不断提升,越来越多的产品具备了高可靠性、长寿命的特点,如何在较短时间内得到产品的寿命信息是个非常重要的研究课题。研究发现,产品的性能退化过程中具有大量有价值的可靠性数据,工程技术人员可以收集性能随时间推移的退化数据,从而来预测产品的寿命。产品的退化轨迹可以用随机过程模型来描述,逆高斯过程模型在一些单调递增的产品退化中有较其他随机过程更好的描述效果,渐渐被科研人员关注。而在实际的数据收集过程中,测量误差无法完全避免,因此考虑测量误差的退化过程模型更加符合实际情况。此外在加速应力影响下,产品的退化速率会加快,大大缩短试验时间,所以加速退化试验可以更加快捷有效地得到产品的可靠性信息。本文基于考虑测量误差的逆高斯过程模型,研究复杂模型的参数估计方法,讨论恒定应力和步进应力加速退化试验的优化配置问题,并通过算例进行说明。主要工作有:(1)阐述了逆高斯分布和逆高斯过程的基本理论,在此基础上,建立了考虑测量误差的逆高斯过程模型。(2)构建了模型未知参数的似然函数,提出了利用卷积公式和蒙特卡洛方法等方法计算复杂模型参数的估计值,给出了考虑测量误差的逆高斯过程模型的寿命评估方法。(3)分别讨论在恒定应力和步进应力加速退化试验中,考虑测量误差的逆高斯过程模型的优化配置问题,并以碳膜电阻器和电连接器为例进行了说明。(4)分析了考虑测量误差的逆高斯过程模型被误指定为Wiener过程模型时的参数估计和加速退化试验的优化配置问题。本文研究表明,考虑测量误差的逆高斯过程模型更加符合实际情况。在恒定应力和步进应力加速退化试验中,随着试验预算的增加,模型的评估精度得到了提升。此外,模型的误指定会对产品寿命评估精度和加速退化试验的优化配置带来很大影响,因此需要加强产品失效机理的研究,从而准确选择退化过程模型。(本文来源于《上海交通大学》期刊2018-02-01）
高斯误差论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
对于调查中计算图斑的椭球面积误差,普遍认为边长是造成最终面积误差的主要因素,本文指出了存在问题。使用不同节点分配的图斑数据,本文对国土调查面积公式的计算误差进行了分析,提出了图斑节点对称性是影响面积公式误差主要因素的观点,通过几何推证和实例说明了该结论的正确性。根据图斑节点对称性,提出了面积误差影响因子概念,给出了对图斑进行误差预判和按规定精度控制面积误差的方法,该方法对图斑具有通用性。通过编程验证了该方法的可操作性和实用性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
高斯误差论文参考文献
[1].赵向志,周平.基于建模误差PDF形状优化的非高斯干扰过程数据建模及应用[C].第30届中国过程控制会议（CPCC2019）摘要集.2019
[2].王会然,高自强.利用高斯投影地图反算图斑椭球面积的误差[J].北京测绘.2019
[3].刘卫,刘四清,龚建村,王荣兰.基于高斯分布的密度误差对航天器轨道的影响分析[J].空间碎片研究.2019
[4].黄君豪,陈永强.一个新的高斯求积误差上界公式[C].力学与工程——数值计算和数据分析2019学术会议论文集.2019
[5].丘敏敏,钟嘉健,欧阳斌,肖振华,邓永锦.基于高斯混合模型VarianNovalisTX直线加速器盆腔肿瘤放疗摆位误差分布预测模型的构建[J].中山大学学报(医学版).2019
[6].井沛良,段宇,韩超,郭荣化,宁小磊.基于高斯混合模型和期望最大化算法的非高斯分布圆概率误差估计方法研究[J].兵工学报.2019
[7].马海腾,孔建霞,许贵桥,曹莉.高斯求积公式对解析函数类上积分问题的逼近误差[J].内蒙古大学学报(自然科学版).2019
[8].艾尼江·阿塔伍拉,帕力哈提·米吉提,阿布都热苏力·阿不都热西提.基于迈克尔孙干涉仪的高斯光束测量误差分析[J].激光杂志.2018
[9].李劲秋.计及非高斯误差和多重数据的电力系统状态估计研究[D].重庆大学.2018
[10].李烁.考虑测量误差的逆高斯过程退化建模与加速退化试验设计[D].上海交通大学.2018