一、《一个均方根偏差公式的错误》的讨论（论文文献综述）
欧阳永忠[1]（2013）在《海空重力测量数据处理关键技术研究》文中认为海面和航空重力测量是获取地球重力场信息的两种主要手段。数据分析处理是海空重力测量不可或缺的重要组成部分。本文在前人研究基础上,从当前本部门海空重力测量作业实际需求出发,主要围绕海空重力测量运动载体精密定位、动态环境效应改正、数据滤波、误差分析处理与精度评估、航空重力数据向下延拓和多源数据融合处理等关键技术,开展分析论证、技术攻关和实验验证。论文的主要工作、结论与创新点概括如下：1.在简要介绍本文研究背景基础上,概述了国内外海空重力测量技术的发展与应用现状,全面归纳总结了海空重力测量数据处理理论方法的研究进展及存在的问题,明确了本文需要研究突破的重点。2.研究了海空重力测量的观测模型。在简要介绍海空重力测量技术涉及的时空基准及其转换方法基础上,概述了海空重力测量当前使用的GPS差分定位和精密单点定位基本原理及其解算模型；基于牛顿第二定律,分别导出了海空矢量和标量重力测量的观测方程；针对L&R型重力仪,逐一建立了海空重力测量动态环境效应改正的精密计算模型,同时分析比较了各类计算模型的技术特点、适用条件及应用范围,其目的是为后续深入研究奠定必要的技术基础。（1）发现并指出了当前国内外机构和学者在使用航空重力测量厄特弗斯改正公式过程中存在的错漏问题,比较了各类公式在数值上的差异,结果表明误用公式可导致1～2mGa1的计算误差,不容忽视；特别指出了我国作业部门目前使用近似公式存在的误用问题和统一使用严密公式的必要性,为下一步修订作业规范、统一作业标准提供了可靠的理论依据。（2）从理论上证明了,在一定的近似条件下,当前国际上推荐使用的三种水平加速度改正模型之间的等价性。采用实际航空重力测量飞行数据,对三种改正模型进行了数值计算验证和分析比较研究,结果表明由于滤波原因,两类不同形式改正模型计算结果的系统性差异最大可达1～2mGal甚至更大,不可忽视。我国现行国家军用标准采用的改正模型是欠妥的。3.研究了海空重力测量运动载体精密定位技术。研究探讨了GPS精密单点定位模型的选择问题,分析比较了三种不同的精密单点定位模型的技术特点,提出了相应的定位模型误差改正策略。研究探讨了精密单点定位模型的解算方法,分析比较了Kalman滤波和最小二乘法两种参数估计方法,提出采用递归最小二乘估计方法,对待估参数进行分类处理,可显著提高计算效率。研究探讨了利用精密单点定位手段确定载体速度和加速度的方法,推导了利用GNSS测定载体速度和加速度的基础模型,在此基础上提出了基于抗差最小二乘估计的精密单点定位测速方法,并通过差分速度信息确定载体的加速度。重点开展了利用精密单点定位结果确定载体运动参数的有效性验证工作。首先利用实测航空和海面测量数据对精密单点定位模型进行了数值计算和分析,结果表明,基于抗差最小二乘估计的精密单点定位测速精度,在水平和垂直方向上都优于0.5cm/s,完全满足海空重力测量的指标要求;进一步利用4型5套海空重力仪同机测试数据进行计算和分析,通过重力测线网交叉点观测值符合度评估精密单点定位解算效果,结果表明,由精密单点定位得到的交叉点重力观测值符合度与差分模式解算结果基本一致,两者互差不超过0.3mGal,精度水平相当。这足以说明精密单点定位技术应用于海空重力测量是可行有效的。4.研究了海空重力测量数据滤波技术。研究分析了海空重力测量数据空间分辨率与低通滤波截止频率、测量速度和精度的匹配关系,利用实际观测数据,分别对海空重力测量各类观测量和改正项进行了频谱分析,确定了海空重力测量有效信息的频谱窗口,为解决滤波器设计中的参数匹配问题提供了重要的理论依据。研究分析了用于计算载体垂直加速度的低通差分器设计原理及其运算模型,通过数值计算分析,实际验证了各类差分器的计算效果,表明采用形式简单的两点中心差分器即可满足海空重力测量数据处理的精度要求。5.研究了海空重力测量误差分析处理与精度评估技术。从仪器固有特性、测量环境效应、数据处理策略及外部设备条件等9个方面,对海空重力测量误差源进行了比较全面的分析和总结,给出了海空重力测量内部与外部符合精度估计公式,导出了海空重力测量重复测线精度评估新公式,拓展了海空重力测线网平差方法,提出了补偿L&R型海空重力仪CC效应改正的修正模型。（1）通过理论分析和推演,发现并指出了现行海空重力测量重复测线精度评估公式的错误,同时导出了一组形式统一的重复测线内符合精度评估新公式,并采用实测数据验证了新公式的正确性。当重复测线个数为2时,现行错误公式与新公式相差（?）2倍,相对误差超过40%,不容忽视。（2）在深入分析早期的测线网整体平差和近期的自检校平差等补偿方法基础上,突破海空重力测量系统误差只能在平差过程中补偿的传统研究思路,创新提出了基于误差验后补偿理论的两步处理法,把海空重力测量误差补偿分解为交叉点条件平差和测线滤波与推估两个阶段,即在平差中和平差后实现系统误差的分步补偿。该方法不仅极大地简化了海空重力测线网平差的计算过程,而且有效提高了平差计算结果的稳定性和可靠性。（3）针对当前由仪器生产厂家提供的CC效应改正计算模型不够完善的问题,基于重力观测成果应与载体运动状态无关这一基本原则,依据现代相关分析理论,构建了L&R型海空重力仪CC效应改正系数修正模型。在此基础上,提出继续采用测线网平差两步处理法对各类剩余误差的综合影响进行补偿,从而形成了一套完整的涵盖平差前、平差中和平差后不同阶段分步补偿的海空重力测量误差处理技术体系。6.研究了航空重力测量数据向下延拓技术。在简要介绍有关反问题、不适定性和正则化方法的基本概念基础上,研究分析并改进了基于正则化的逆Poisson积分向下延拓方法,分别提出了使用超高阶位模型进行海域航空重力测量数据向下延拓,联合使用超高阶位模型和高程信息进行陆部航空重力测量数据向下延拓的新方法。（1）采用奇异值分解（SVD）方法,对传统的逆Poisson积分向下延拓模型进行了不适定性分析,指出了引起向下延拓不稳定性的主要原因。提出采用截断奇异值（TSVD）正则化方法,解算逆Poisson积分向下延拓模型,同时提出依据广义交叉检核（GCV）准则选择正则化参数。（2）考虑到现有的包括正则化方法在内的向下延拓方法,在实际应用中仍存在一定程度的不确定性,提出了一种独立于观测数据、基于外部数据源的向下延拓新思路。针对海域重力场变化相对平缓的特点,分别提出了利用卫星测高重力向上延拓和超高阶位模型直接计算延拓改正数,从而实现航空重力测量向下延拓归算的两种计算方案。新思路的显著特点是,其解算过程巧妙避开了传统求解逆Poisson积分方法固有的不稳定性问题,解算结果精度不再依赖于航空重力观测数据的噪声水平,有效简化了向下延拓的计算过程和解算难度,提高了延拓计算精度。同时对新模型的理论计算精度进行了定量估计,联合使用卫星测高、海面船测和航空重力测量数据进行了实际数值计算和精度评估,当向下延拓计算高度为5km时,其理论估计精度优于4mGal,实际比对精度优于2mGal。（3）针对高阶位模型在地形变化比较复杂的陆部难有较好的逼近度问题,继续沿用前面的研究思路将海域延拓新方法拓展应用到陆部,提出了联合使用位模型和地形高信息计算延拓改正数新方法,即在位模型延拓改正数基础上加入地面和飞行高度面上的局部地形改正差分修正量,以此作为陆部航空重力测量向下延拓的总改正数,同时提出了位模型改正数与地形改正数频谱匹配概念。新方法的独特之处是完全避开了传统方法的弊端,提出首先利用超高阶地球位模型恢复延拓改正数的中长波部分,然后利用地形信息恢复地面重力场的高频分量,最终实现航空重力测量数据向地面的全频延拓。新方法可对不同高度的测点进行点对点延拓计算,不需要对观测数据作高度归一化、网格化、去边缘效应等预处理,解算结果稳定可靠,实现过程快捷简便。7.研究了地球重力场多源观测数据融合技术。在简要分析总结了海空多源重力数据的技术特点基础上,分别构建了融合多源重力数据的正则化配置模型和正则化点质量模型,提出了融合同类多源重力数据的纯解析算法。（1）对融合多源重力数据的传统配置法计算模型进行了适定性分析,引入Tikhonov正则化方法,对配置法计算模型进行了正则化改造,建立了相应的正则化配置模型。基于EGM2008位模型模拟产生航空重力和海面船测重力数据进行了融合处理仿真试验,当观测误差取3mmGal时,5km高度航空重力测量和海面重力测量数据融合处理的检核精度为4.12mGal。（2）提出联合使用Tikhonov正则化方法和移去-恢复技术,对点质量法计算模型进行正则化改造,构建了相应的正则化点质量模型。基于EGM2008位模型模拟产生航空重力和海面船测重力数据进行了融合处理仿真试验,当观测误差取3mGal时,5kmm高度航空重力测量和海面重力测量数据融合处理的检核精度为3.71mGal。（3）研究分析了数据融合统计法和解析法的内在关联与差异,特别针对同类多源重力数据（指已经统一归算到地面的重力异常）融合问题（本文将其称为重力数据纯融合问题）,提出了融合多源重力数据的纯解析方法。根据由不同手段获取的数据异构性特点,分别建立了基于双权因子的多源数据网格化一步融合处理模型和基于分步平差、拟合、推估和内插相结合的多步融合处理模型,并通过实际算例验证了两种纯解析融合处理模型的有效性。8.在前期开展的数据处理关键技术研究基础上,从当前本部门海空重力测量作业实际需求出发,通过优化和完善现有的海洋重力测量作业与数据处理软件平台,补充拓展航空重力测量技术需求,集成设计并研制开发了功能比较完善的海空重力测量作业与数据处理软件系统,基本实现了海空重力测量从测前设计、导航定位、信息采集、数据分析处理、成果图件制作与输出全过程的数字化作业。
杨旭[2]（2019）在《多卫星导航系统实时精密单点定位数据处理模型与方法》文中研究表明实时精密单点定位技术（Real Time Precise Point Positioning,RT-PPP）是当前全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System,GNSS）领域的研究热点,也是GNSS技术的重要发展方向。本文围绕RT-PPP数据处理模型精化与方法优化问题,重点开展了RT-PPP周跳探测与修复方法、实时卫星钟差估计与预报模型、区域对流层与电离层误差实时估计与建模方法研究,并研制了一套以RT-PPP为核心的实时精密定位服务原型系统。主要研究内容和成果如下:1)分析了RT-PPP中周跳探测与修复的主要难点,即电离层延迟具有时变特性,导致电离层延迟活跃条件下,窄巷观测值的周跳较难修复。对此提出了基于方差分量估计的自适应Kalman滤波历元间电离层延迟（DID）在线建模与预测方法,通过DID预测值辅助进行周跳探测与修复。利用该方法对双/三频的实际观测数据进行实时周跳探测,结果表明:相对于传统GF与MW周跳探测方法,利用预测的DID值可有效辅助小周跳、大周跳、连续周跳和不敏感周跳的探测与修复,尤其是对窄巷观测值的周跳修复效果更加显著。2)考虑地面监测站（分布与数量）对GNSS卫星超快速轨道确定和实时钟差估计精度和计算效率的影响,论文基于选站构型优劣评价指标,利用格网控制理论与蒙特卡洛随机抽样方法,提出了一种基于监测站空间构型的随机优化选站算法,该算法可实现几何分布和测站质量均占优的测站列表快速自动选取。利用201个IGS站进行实验,结果表明:本文提出的方法较传统格网法可平均提高GPS超快速观测、预报轨道以及实时钟差精度17.15%、19.30%与31.55%;同时,在随机抽样实验次数设置为100000的条件下,当测站数分别为10、50、90个时,相应的选站耗时低于2.22、6.65、14.15min。3)针对RT-PPP中实时数据流存在中断、延迟等问题,提出基于方差分量估计的自适应kalman滤波钟差预报超短期/短期模型;同时,顾及卫星钟差存在的空间和时间相关性,发展了一种利用星间相关性的Kalman钟差预报策略。为验证所提方法的有效性,利用连续27天GBM事后和CLK93实时钟差产品进行预报实验,结果表明:顾及卫星钟差间相关性,在事后钟差预报中可获得较优的结果,如:预报6小时北斗卫星钟差,较传统方法（顾及周期项与趋势项）精度可提高约50.00%。由于实时钟差中卫星间相关性较弱,基于方差分量估计的自适应kalman滤波钟差预报模型在实时钟差预报中性能更优,实时预报1分钟的北斗卫星钟差,较传统Kalman滤波预报精度可提升11.19%。4)针对RT-PPP中天顶对流层延迟（ZTD）参数估计易受水汽变化影响问题,提出了基于方差分量估计的自适应Kalman滤波方法来提高实时ZTD估计精度。基于中国矿业大学北斗分析中心（CUM）平台,利用实时估计的北斗/GPS钟差产品进行了ZTD解算实验,结果表明:（1）方差分量估计方法可动态调整ZTD参数估计中的随机模型,实现待估参数误差的自适应修正;（2）针对对流层延迟变化较快的情况,可抑制异常值的硬性,改善了ZTD估计精度,在实时ZTD解算中更加显著;（3）较传统ZTD估计方法,论文所提方法可提升实时ZTD精度20.7%（GC）、20.2%（G）,事后ZTD精度22.1%（GRCE）、21.9%（GRC）,18.4%（GR）,15.9%（GC）,15.2%（GE）,12.1%（G）。5)为实现ZTD实时建模,基于上述方法实时估计的ZTD产品,论文利用机器学习方法（神经网络和支持向量机）,进行区域实时ZTD建模。利用香港CORS网连续5天北斗/GPS观测数据,构建了该区域实时ZTD模型。以四参数模型为参考对构建的ZTD模型进行了精度评价,结果表明:支持向量机可实现与四参数模型相当的ZTD建模效果（mm级）;神经网络、支持向量机、四参数模型建模的平均偏差与均方根误差分别为-2.25mm与9.17mm;对于处于测区平均高程面站点的建模,支持向量机法较四参数模型具有更高的精度和稳定性。6)针对RT-PPP的电离层延迟误差建模问题,本文基于球谐函数模型构建了全球实时电离层延迟误差模型,分析了时间分辨率为5min、15min、30min、1h、2h的小区域（经度差5°、纬度差2.5°）实时电离层变化特征。实验结果显示:电离层在纬度方向上的变化大于经度上的变化;时间分辨率成增倍数增大时,电离层变化量呈相同趋势。同时,为了提高实时电离层延迟误差提取精度,本文对比分析了传统的载波平滑技术与RT-PPP技术,并利用神经网络,支持向量机模型进行了区域电离层延迟误差实时建模。利用香港CORS网连续5天GPS观测数据进行实时电离层建模实验,结果表明:RT-PPP技术较载波平滑技术在提取实时电离层延迟误差方面具有显著优势,且人工智能技术在实时电离层建模方面具有较高的精度。7)为了验证本文提出的RT-PPP数据处理模型和方法,基于CUM平台,设计研制了一套以RT-PPP为核心的实时精密定位服务原型系统。利用i GMAS、MGEX/IGS观测数据实时流,CUM、CNES实时精密产品数据流,对系统的实时位置、大气误差增强服务能力进行了检验,结果表明:系统实现了本文研究的主要模型与算法,运行稳定、可靠。该论文有图114幅图,表37个,参考文献224篇。
于海洋[3]（2019）在《在线预测的极限学习机方法研究》文中研究表明在线预测一直是智能信息处理领域的前沿课题,在异常诊断、系统控制、信号监测和行为推理等工程问题中具有重要的应用价值。机器学习通过数据驱动的方式建立表征数据关系的非线性模型,能够对新数据做出有效预测。作为机器学习的代表性方法,极限学习机由于具有理论解析解和收敛速度快的优势,适用于具有海量、多样、高速和真实等特征的大数据环境。在实际场景中,由于实时采样的业务需求和计算机缓存的限制,数据呈现出逐个到达或片段式到达的特点,形成实时数据流。复杂多变的流式数据要求模型能根据当前数据片段的预测结果自动调整结构,无需人工参数调整和学习模型的重新训练,这对预测算法的有效性和适应性提出了挑战。极限学习机通过模拟人类学习行为,建立多层神经元连接结构,表征属性和标签的映射关系,实现具有语义特征的智能信息处理。在训练阶段,利用M-P广义逆计算输出权重,避免了繁杂的参数遍历过程。其中自适应极限学习机、惩罚加权极限学习机等能够有效解决复杂函数逼近问题,已经成功应用于离线预测。但是随着数据的累积,数据结构会随着时间显著变化,导致离线预测方法失效。如何建立参数和结构自动调整的在线预测模型,适应变化环境的学习任务仍有待深入研究和进一步完善。本文考虑不同类型的数据标签和不同结构的属性集合,围绕在线预测的极限学习机方法展开研究,解决长期累积数据、时变的不平衡标签、自增长特征空间和非结构化图像序列的在线预测问题,旨在提高机器学习方法在变化环境中的鲁棒性和适应性,探索大规模数据在线预测的新方法。论文的主要创新性工作如下:（1）针对长期预测中模型自动调整问题,提出了平衡方差和偏差的动态ELM方法,解决了经典ELM预测模型依赖初始结构,无法定量调整的问题。该方法引入了关于拟合程度的度量参数,将时间序列的误差进行分解,比较了方差和偏差的变化,实现了对过拟合和欠拟合的定量表达;建立平衡拟合能力和自由度的惩罚回归模型,采用粒子群算法实现了隐层节点数目和正则化参数的联合优化,形成了自动更新策略,避免了交互式的参数调整,保证了预测模型适用于长期在线预测。实验结果表明所提方法能够适应数据变化趋势,与代表性的在线预测方法相比,所提方法在4组不同属性维度的UCI标准数据中具有更低的泛化误差和更高的相关系数。（2）针对多类样本标签不平衡序列在线预测问题,提出了基于两步博弈的集成动态ELM方法,解决了数据标签平衡度偏移和重构数据不准确的问题。该方法采用了数据处理和模型更新联合策略,进而自动匹配样本的结构变化;在数据处理阶段,采用动态ELM博弈模型生成少数类样本,平衡不同类别样本分布;与传统的重采样方法不同,所提方法融合了零和博弈策略和主成分分析阈值判决,保证了每个样本片段的真实性;在模型更新阶段,利用信息熵量化整体的拟合程度,建立了权重与损失程度之间的关系,并采用博弈论中的集合模型计算组合权重,形成了稳定的网络体系结构,避免将多分类问题转化为多个二分类造成的模型适应性差的问题,提高了模型对快速变化数据的拟合效果。实验结果表明,在6组多类不平衡UCI标准数据集中,所提方法具有更高的G-mean和F-measure值,改善了动态ELM方法对少数类样本的预测能力。（3）针对特征维度增加的非平稳序列在线概率预测问题,提出了基于分位数估计的动态ELM方法,解决了非平稳序列特征维度增加,置信区间表征单一的问题。对于期望值的点预测,该方法考虑了不断增长的特征空间,定义特征向量和标签的相似度作为特征阈值,实现了对新特征的在线提取;建立集成学习模型,通过人工蜂群算法进行联合优化,得到最优的参数解向量,减少了输入层权重和偏置的随机性;根据片段平均误差调整模型过滤阈值,提高了模型的紧凑性。对于置信区间预测,该方法采用模糊推理和二维核密度估计判决预测值的置信区间,突破了误差必须满足特定概率分布的局限,得到平滑的概率密度表达。选取表征光伏电能转化情况的典型非平稳数据进行实验,结果表明,所提方法获得了较高的泛化性能和置信度,匹配了非平稳序列的周期性和波动性。（4）针对非结构化的图像序列在线预测问题,提出了基于目标主轨迹的多层ELM方法,解决了小样本图像序列特征难表征以及模型和语义无法关联的问题。该方法充分考虑了图像的时空特性,采用帧差法和k-means聚类分析,实现了不同运动目标的像素级提取;利用二阶指数平滑方法,计算每一个运动目标的主轨迹,实现对多个目标运动趋势的预测;通过多层ELM量化形状特征,建立历史序列和当前图像感兴趣区域的映射关系,重构了新的感兴趣区域,保证了新图像的真实性;利用FISTA方法加快了参数优化的收敛速度,简化了深度神经网络的求解过程。选取表征行人和车辆运动状态的图像序列进行实验,结果表明,所提方法提高了在线预测的准确性和图像分辨能力,有效挖掘了图像序列整体的语义特征,无需对每一个像素点建立模型,提升了预测效率。
郑林涛[4]（2019）在《基于机器学习方法的珠三角地区商场空调全年负荷预测研究》文中进行了进一步梳理合理的建筑设计方案对降低建筑能耗至关重要,但目前在商场建筑方案设计时,一般较少也很难考虑不同方案的建筑能耗比对,造成商场建筑设计方案在节能方面存在先天不足,很难通过围护结构的选型达到降低其能耗的目的。为辅助建筑设计方案决策,快速准确预测商场建筑设计方案的空调全年负荷十分必要。本研究以珠三角地区商场为研究对象,开展实地调研,建立内热源作息模型,实现商场建筑空调负荷计算模型的模块化和参数化,比选各种机器学习方法预测结果的精确性和适用性,建立商场空调全年负荷快速预测模型,开发珠三角地区商场建筑负荷预测分析软件。首先,采用设计资料收集、实地调研、室内温湿度测试以及问卷调研的方法对包括建筑特征因素、业态分布、围护结构热工参数、室内空气参数、内热源参数等在内的珠三角地区商场建筑空调负荷影响因素现状特点进行研究,确定珠三角地区商场空调负荷各影响因素的变化范围。针对商场各层业态特点,提出九种典型业态组合模式,引入模块化设计概念将九种典型业态组合模式作为基本模块,通过调用相应模块并叠加实现对任一商场建筑模型的准确描述。其次,基于商场内热源的数据统计,建立典型业态的人员、照明和电器设备的作息模型,并通过两家商场的实际运行数据验证其准确性。典型商场业态的内热源作息模型的建立,提高了空调全年负荷模拟的精度,实现了商场建筑能耗精细化模拟。第三,提出并验证商场空调负荷计算模型参数化方法。采用拉丁超立方抽样方法生成空调负荷影响因素不同取值的八万组随机组合,利用R语言和EnergyPlus实现八万组计算模型的生成和模拟计算,最后以楼层为单位收集模拟计算结果,形成九种业态组合模式对应的商场模块空调全年负荷样本库,以供后续的机器学习方法进行训练和测试。最后,对比11种不同机器学习方法模型的准确性得出模型质量最高的机器学习方法为梯度提升方法,建立基于梯度提升方法的珠三角地区商场空调全年负荷预测模型,并开发珠三角地区商场建筑负荷预测分析软件。引入敏感性分析确定各影响因素对商场空调全年负荷的影响规律,分析不同输入变量简化方案的预测模型的精度,提出输入变量简化原则。最后,针对后续真实商场样本出现的缺失值导致无法作为完整样本来进一步优化预测模型的问题,确定最佳缺失值填补算法为EM算法和多重填补法,以便于应用实际运行数据对预测模型的修正。
刘红云,骆方,张玉,张丹慧[5]（2013）在《因变量为等级变量的中介效应分析》文中指出本文聚焦于因变量为等级数据的中介效应模型,通过模拟研究比较了Logistic回归与通常线性回归的差别,并比较了这两种分析框架下常用的系数乘积法和系数差异法的优劣,同时考察了因变量类别数对估计结果的影响。研究结果表明:对因变量为等级数据的中介效应模型,应使用Logistic回归进行分析,如果使用了通常线性回归分析,会导致中介效应低估、标准误低估、置信区间对真值覆盖比例偏低等问题。对于等级因变量的中介效应估计,系数乘积法得到的结果优于系数差异法,随着等级数的增加Logistic回归与通常线性回归的差别越来越小,当因变量的类别数较多（5及以上）时,可考虑使用通常线性回归的分析方法。最后通过一个实例说明了该方法的应用。
王鸿[6]（2020）在《指数衰减正弦信号参数的频域估计算法研究》文中提出白噪声背景中指数衰减正弦信号的参数估计技术是数字信号处理领域的一类经典课题,广泛应用于低频机械光谱学、线性系统识别以及核磁共振等领域。而现有的算法很难在参数估计精度、算法复杂度、各信噪比变化下的表现等各方面都比较令人满意。因此,指数衰减正弦信号的参数估计技术一直受到众多学者的关注。本文从三个方面对指数衰减正弦信号的参数估计进行了研究,主要工作如下:1)从分段FFT相位差的角度探讨了指数衰减复正弦信号的参数估计问题,证明了恒定幅度复正弦信号的频率估计公式仍可估计信号频率,同时推导了衰减因子、幅度和初始相位的估计公式。针对分段FFT相位差算法在信号频率为频率分辨率的奇数倍附近时性能严重下降的问题对算法进行了改进,然后推导了频率和衰减因子估计的均方根误差公式。最后提出一种结合分段FFT相位差算法和A&M算法的改进算法,该算法较好地解决了频率偏差对参数估计的影响,其性能接近克拉美罗下限,与迭代两次的A&M算法性能基本相同但算法复杂度更低。2)从三谱线插值的角度探讨了指数衰减复正弦信号的参数估计问题,提出了一种FFT-DTFT算法,推导了信号频率、衰减因子、幅度和初始相位的估计公式以及频率和衰减因子估计的均方根误差公式,然后通过迭代进一步提高了算法性能。与上面所提算法进行了性能对比,同时给出了在实际应用中如何合理选择辅助谱线的建议。该算法能够涵盖所选谱线在主瓣内及附近任意位置变化时参数的估计结果,更具一般性。3)从频谱对消和加汉宁窗的角度探讨了指数衰减实正弦信号的参数估计问题,提出了加汉宁窗的BY1算法和A&M算法,推导了各参数的估计公式以及频率和衰减因子估计的均方根误差公式,并将这两种算法与基于频谱对消的上面所提两种算法进行了性能对比。性能分析表明,通常情况下,基于频谱对消的算法的性能优于加汉宁窗的算法,但在高信噪比下,为保持性能优势,基于频谱对消的算法需要增加频谱对消的次数。
张小天[7]（2020）在《定向遗忘在多线索判断任务中的作用 ——基于判断策略选择的RulEx-J模型》文中提出即时在线和基于记忆的多线索判断任务用于研究人类在不同判断条件下进行选择判断的认知过程,任务中需要个体根据不断反馈的样例信息来记忆样例或提取规则信息以做出最终的判断。反馈信息的有效性影响着最终判断的准确性,对错误反馈信息的认知操作也影响着判断过程中的认知负荷,这表明判断策略的选择和使用受信息有效性以及对其的认知影响。研究证明,定向遗忘可以有效阻止信息提取,减轻认知负荷。但其在多线索判断任务中发挥的作用尚未探明。为了探究定向遗忘在多线索判断任务中的作用,本研究建立了定向遗忘在两类判断条件下的判断准确性和判断策略构成的基线,并探索了定向遗忘在多线索判断中对判断准确性和判断策略选择的影响。实验1采用2（遗忘条件:对照组vs.定向遗忘组）×2（判断条件:基于记忆vs.即时在线）完全被试间实验设计,选取103名大学在校生作为实验被试。实验结果表明,定向遗忘指导语降低了遗忘项目的权重值,在无新的明确规则信息的情况下,造成了判断准确性的降低,但并未对判断策略的选择产生影响。因此,在实验2的设计中采用了更加完整的字表法定向遗忘范式,对线索信息进行了不同程度的操作,以进一步探索定向遗忘对多线索判断任务中的学习项目和规则的影响。实验2a在实验1的基础上,对新旧规则中的单一线索规则进行操纵,选取了61名在校生参与实验,采用2（判断条件:基于记忆vs.即时在线）×2（加工指令:记住vs.遗忘）混合实验设计。结果显示,遗忘指令下学习项目的判断准确性低于记住指令下的,存在定向遗忘效应;但被试在遗忘指令下对刺激项目的判断准确性高于在记住指令下的,造成这一结果的原因可能是由于实验中对单一线索的遗忘操作加深了个体对遗忘组中规则的理解,因而能够更好的掌握和使用遗忘组的规则,做出更准确的判断。实验2b选取了63名在校生参与实验,采用2（判断条件:基于记忆vs.即时在线）×2（加工指令:记住vs.遗忘）混合实验设计,在实验2a的基础上对新旧规则之间的差异进行操纵。实验2b的结果显示,遗忘指令下学习项目的判断准确性低于记住指令下的,定向遗忘效应存在;刺激项目的判断准确性在两种指令下没有差别,说明个体在规则的记忆上没有发生定向遗忘效应。实验2a和2b的结果均显示,定向遗忘没有造成判断策略选择的改变。综上,定向遗忘导致了多线索判断任务中学习项目的遗忘,没有导致所学规则的遗忘,没有造成判断策略选择的变化。本研究为定向遗忘的情境转换—策略改变双机制理论提供了新的实验证据。
王蛟龙[8]（2019）在《基于自适应卡尔曼滤波器的编队卫星相对导航技术研究》文中提出随着空间科学技术战略地位的日益提高,旨在扩展系统能力的卫星编队飞行技术越来越受到重视。编队卫星系统中高精度编队控制等多项关键技术的性能均依赖于高精度的卫星相对导航技术。因此,分析不同编队卫星场景相对导航的问题特点,研究可精确、高效确定星间相对位置与速度的滤波方法,有针对性地改进和优化编队卫星相对导航性能,具有重要研究价值和意义。本学位论文依托编队飞行卫星相关研究背景,考虑编队卫星不同参考轨道对相对导航系统性能的影响,抽象具有不同运动模型和噪声/残差特性的滤波问题,提出具有针对性改进机制的新型自适应卡尔曼滤波方法,提高卫星相对导航滤波精度、效率及自适应性能。主要工作及创新如下:第一,针对圆轨编队卫星相对导航中线性时不变运动模型含有未知过程噪声协方差参数的特点,提出了一种基于误差协方差反馈调整的自适应卡尔曼滤波算法。仿真对比实验表明其算法估计精度高、计算量小,对滤波器过程噪声参数不精确的情况具有参数自适应能力。第二,针对近圆轨道编队卫星相对导航中非线性连续运动模型离散化和线性化过程引入不可预测近似误差的特点,提出了一种基于后验随机序列反馈的非线性连续离散自适应卡尔曼滤波算法。仿真结果表明其可有效抑制模型离散化和线性化近似误差对滤波精度及稳定性的影响,并且具有计算效率高的优势。第三,针对大偏心率椭圆轨道卫星相对导航中强非线性连续运动及离散测量模型的容积变换和数值近似过程引入不可忽略模型残差特点,提出了一种基于容积采样向量NIRK积分及误差自适应控制的连续离散容积卡尔曼滤波算法。仿真实验表明其可自适应抑制模型离散化和非线性变换残差的幅度从而提高算法估计精度及滤波稳定性。综上,本学位论文以圆形、近圆及大偏心率椭圆三种参考轨道编队卫星的相对导航问题为研究背景,抽象出线性时不变、非线性连续运动及强非线性连续运动/离散测量系统三种滤波问题理论模型,考虑其过程噪声或模型近似误差的不同特性,分别提出了针对问题特点的新型自适应卡尔曼滤波方法。编队场景数值仿真验证了本文新方法的状态估计性能,为相关领域应用研究提供理论基础及借鉴经验。
孙建非[9]（2020）在《基于高光谱成像技术的花生多项品质参数无损检测方法的研究》文中研究指明花生是我国重要的粮食作物之一,具有非常高的经济和营养价值,在整个食品市场中占有重要地位。花生水分含量,脂肪含量以及霉变与否直接决定其品质优劣。传统检测方法多为化学手段,检测过程破坏样品,耗时繁琐,并且很大程度上受操作者经验的影响。因此,研究花生品质的准确和快速无损检测技术尤为重要。本研究以花生为研究对象,采用高光谱成像技术结合化学计量学分析方法提出了准确和快速无损的花生霉变、水分含量以及脂肪含量的检测方法。具体研究内容如下:首先,运用1000～2500 nm波段范围的高光谱成像技术进行霉变花生的分类检测。采集所有花生样本的高光谱图像并提取每个霉变和健康花生的平均光谱数据。采用连续投影算法（SPA）进行特征波段筛选,并基于特征波段建立偏最小二乘判别分析（PLS-DA）、线性判别分析（LDA）以及支持向量机（SVM）的分类模型。通过对比,在三个模型中,SPA-LDA分类模型检测准确率最高,达100%。最后,应用SPA-LDA分类模型对花生样本高光谱图像所有像素进行判别分类,霉变像素以红色显示,健康像素以绿色显示,实现了霉变花生的可视化检测。其次,运用400～1000 nm波段范围的高光谱成像技术进行花生水分含量的定量检测。采集高光谱图像并提取图像中每个花生感兴趣区域（ROI）的平均光谱数据。然后,根据国标GB5009.3-2016中规定的直接干燥法进行相应花生样本的水分含量检测。采用回归系数法（RC）和连续投影算法（SPA）提取特征波段,然后基于全波段以及特征波段分别建立主成分回归（PCR）、偏最小二乘回归（PLSR）以及支持向量回归（SVR）的检测模型。综合比较,SPA-SVR模型表现最优,预测集决定系数R2p为0.9363,均方根误差RMSEP为0.7021%,剩余预测偏差RPD为3.9880。最后,运用1000～2500 nm波段范围的高光谱成像技术进行花生脂肪含量的定量检测。采集高光谱图像并提取图像中每个花生感兴趣区域（ROI）的平均光谱数据。然后,以国标GB5009.6-2016中规定的索氏抽提法作为花生样品脂肪含量检测的标准化学分析方法,对样本进行脂肪含量检测以得到每个花生样本的脂肪真实含量。采用回归系数法（RC）和连续投影算法（SPA）提取特征波段,然后基于全波段以及特征波段分别建立偏最小二乘回归（PLSR）、支持向量回归（SVR）以及多元线性回归（MLR）的检测模型。综合比较,SPA-MLR模型表现最优,预测集决定系数R2P为0.9315,均方根误差RMSEP为0.4895%,剩余预测偏差RPD为4.0449。以上研究为建立一套完整的方法以实现花生多项品质参数系统的无损检测提供理论依据。
赵永生[10]（2013）在《甘肃临潭磨沟墓地人骨研究》文中提出磨沟墓地位于甘南地区的洮河流域，从地理位置上来看，此地西通新疆，东连关中，北接大漠，是中原地区与少数民族地区的交接地域，是农业文化与游牧文化的结合部。大量的考古和人类学的证据证明，在秦汉以前，新疆地区便生活有西方高加索人种的居民，其东界临的黄河流域自古即为蒙古人种居民繁衍生息之地。而且齐家文化时期是甘青地区新石器时代与青铜时代的过渡时期，这一时期的考古学文化以及经济生产方式都发生了较大的变化。这样的地理位置、时间段以及周邻地区的古代种族环境，使得对磨沟墓地古代居民种族属性的研究具有十分重要的意义。本文运用人口学、人种学、测量学、古病理学和营养学等多种科学方法及手段，对磨沟墓地古代居民的骨骼标本进行了综合性研究。结果表明，磨沟墓地中的齐家文化和寺洼文化居民在体质特征上一脉相承，共同组成了磨沟居民，其从颅骨形态上看属于亚洲蒙古人种范畴，与现代亚洲蒙古人种中的东亚类型十分接近。依托体质人类学的研究手段并结合考古学上的发现，作者对磨沟组居民尤其是占主体的齐家文化居民的来源和流向进行了分析，认为其在“古西北类型”中处于承上启下的位置，承袭甘青地区新石器时代居民的体质特征，对后来的青铜时代文化居民尤其是寺洼文化、四坝文化和辛店文化居民体质特征上产生了重要影响，并且可能向东影响到关中地区、内蒙古中南部地区和中原地区古代居民的体质特征。在此基础上，作者认为甘青地区古代居民对以北方汉族为典型代表的现代华北居民的历史形成做出了重要的遗传学贡献。
二、《一个均方根偏差公式的错误》的讨论（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、《一个均方根偏差公式的错误》的讨论（论文提纲范文）
（1）海空重力测量数据处理关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 图目录 |
| 表目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 海空重力测量技术进展 |
| 1.2.1 国际海空重力测量技术进展 |
| 1.2.2 国内海空重力测量技术进展 |
| 1.2.3 海空重力测量数据处理技术进展 |
| 1.3 研究目标及研究内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 第二章 海空重力测量理论基础与数学模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 海空重力测量时空基准与转换 |
| 2.2.1 时间系统 |
| 2.2.2 坐标系统 |
| 2.3 GPS精密定位基本原理与模型 |
| 2.3.1 GPS差分定位 |
| 2.3.2 GPS精密单点定位 |
| 2.4 海空重力测量基本原理与模型 |
| 2.4.1 海空矢量重力测量原理与模型 |
| 2.4.2 海空标量重力测量原理与模型 |
| 2.5 L&R海空重力仪观测数据处理模型与评析 |
| 2.5.1 L&R海空重力仪工作原理与基本模型 |
| 2.5.2 厄特弗斯改正模型 |
| 2.5.3 航空重力测量厄特弗斯改正公式使用问题 |
| 2.5.4 交叉耦合改正模型 |
| 2.5.5 垂直加速度计算模型 |
| 2.5.6 水平加速度改正模型 |
| 2.5.7 动态偏心改正模型 |
| 2.5.8 空间改正模型 |
| 2.5.9 测量船动态吃水重力改正模型 |
| 2.5.10 重力仪零点漂移改正模型 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于GPS PPP模式测定载体运动参数技术 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 精密单点定位观测模型 |
| 3.2.1 现有观测模型分析 |
| 3.2.2 观测模型与待估参数选择 |
| 3.3 精密单点定位参数估计方法 |
| 3.3.1 Kalman滤波法 |
| 3.3.2 递归最小二乘估计法 |
| 3.4 基于GPS PPP模式的速度和加速度测定方法 |
| 3.4.1 GPS精密单点速度和加速度测量模型 |
| 3.4.2 基于抗差最小二乘估计的精密单点测速方法 |
| 3.5 数值计算与分析 |
| 3.5.1 机载测量运动参数计算分析 |
| 3.5.2 船载测量运动参数计算分析 |
| 3.5.3 TAGS数据计算与分析 |
| 3.5.4 多型航空重力仪同机测试数据计算与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 海空重力测量数据滤波技术 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 滤波基本理论与常用滤波器特性 |
| 4.2.1 线性时不变系统 |
| 4.2.2 常用滤波器特性分析 |
| 4.3 测量空间分辨率与截止频率匹配分析 |
| 4.4 海空重力测量数据频谱特性分析 |
| 4.4.1 航空重力测量数据频谱特性分析 |
| 4.4.2 船测重力测量数据频谱特性分析 |
| 4.5 FIR低通滤波器设计及性能分析 |
| 4.5.1 FIR滤波器工作原理 |
| 4.5.2 FIR滤波器设计指标 |
| 4.5.3 设计FIR滤波器的窗函数法 |
| 4.5.4 滤波器长度的确定 |
| 4.6 数值计算与分析 |
| 4.6.1 航空重力数据的数值计算与分析 |
| 4.6.3 船测重力数据的数值计算与分析 |
| 4.7 确定垂直加速度的FIR低通差分器设计 |
| 4.7.1 确定垂直加速度的三种方法 |
| 4.7.2 低通差分器设计 |
| 4.7.3 试验结果分析 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 海空重力测量误差分析与处理技术 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 海空重力测量误差源分析与精度评估 |
| 5.2.1 海空重力测量误差源分析 |
| 5.2.2 海空重力测量测线网精度评估 |
| 5.2.3 海空重力测量重复测线精度评估 |
| 5.3 海空重力测量误差补偿两步处理方法 |
| 5.3.1 问题的提出 |
| 5.3.2 平差基本模型与误差表达式 |
| 5.3.3 误差补偿两步处理法计算模型 |
| 5.3.4 数值计算与分析 |
| 5.3.5 结论与建议 |
| 5.4 海空重力测量误差综合补偿方法 |
| 5.4.1 问题的提出 |
| 5.4.2 CC效应改正计算模型 |
| 5.4.3 CC效应改正模型修正 |
| 5.4.4 剩余误差综合效应补偿 |
| 5.4.5 数值计算与分析 |
| 5.4.6 结论与建议 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 航空重力测量数据向下延拓技术 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 不适定反问题与正则化方法 |
| 6.2.1 正问题与反问题 |
| 6.2.2 反问题的不适定性 |
| 6.2.3 正则化方法 |
| 6.3 基于正则化的向下延拓方法 |
| 6.3.1 向下延拓计算模型 |
| 6.3.2 计算模型不适定性分析 |
| 6.3.3 正则化应用 |
| 6.3.4 数值计算与分析 |
| 6.3.5 结论与建议 |
| 6.4 海域航空重力测量向下延拓新方法 |
| 6.4.1 问题的提出 |
| 6.4.2 计算模型与精度估计 |
| 6.4.3 精度分析与估计 |
| 6.4.4 数值计算与分析 |
| 6.4.5 结论与建议 |
| 6.5 陆部航空重力测量向下延拓新方法 |
| 6.5.1 问题的提出 |
| 6.5.2 基于差分局部地形改正的延拓归算模型 |
| 6.5.3 基于差分层间地形改正的延拓归算模型 |
| 6.5.4 方法特点分析 |
| 6.5.5 数值计算与分析 |
| 6.5.6 结论与建议 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 海空多源重力数据融合处理技术 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 海域多源重力数据特性分析 |
| 7.3 融合多源重力数据的正则化配置模型 |
| 7.3.1 问题概述 |
| 7.3.2 配置法模型 |
| 7.3.3 协方差函数模型 |
| 7.3.4 配置模型正则化改造 |
| 7.3.5 数值计算与分析 |
| 7.3.6 结论与建议 |
| 7.4 融合多源重力数据的正则化点质量模型 |
| 7.4.1 问题概述 |
| 7.4.2 点质量法模型 |
| 7.4.3 模型稳定性分析与正则化改造 |
| 7.4.4 数值计算与分析 |
| 7.4.5 结论与建议 |
| 7.5 融合多源重力数据的纯解析模型 |
| 7.5.1 问题概述 |
| 7.5.2 一步融合处理模型 |
| 7.5.3 分步融合处理模型 |
| 7.5.4 数值计算与分析 |
| 7.5.5 结论与建议 |
| 7.6 本章小结 |
| 第八章 海空重力测量作业与数据处理软件系统集成设计与实现 |
| 8.1 引言 |
| 8.2 软件系统总体框架设计 |
| 8.3 软件子系统设计与功能实现 |
| 8.3.1 测量导航与数据采集子系统 |
| 8.3.2 重力测量数据处理子系统 |
| 8.3.3 测量成果图件制作与输出子系统 |
| 8.4 本章小结 |
| 第九章 总结与展望 |
| 9.1 本文的主要工作和结论 |
| 9.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的论文和承担的科研项目 |
| 致谢 |
（2）多卫星导航系统实时精密单点定位数据处理模型与方法（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究现状 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 2 实时非差周跳探测与修复模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基于Kalman滤波的预测电离层辅助双/三频周跳修复模型 |
| 2.3 Kalman滤波法相同采样间隔下双/三频周跳探测与修复 |
| 2.4 Kalman滤波法不同采样间隔下双频周跳探测与修复 |
| 2.5 小结和讨论 |
| 3 基于全球地面监测站网随机优化方法的GNSS卫星超快速轨道确定与实时钟差估计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于概率方法的最小GDOP求解 |
| 3.3 基于SDOP的离散/连续随机优化构型 |
| 3.4 基于SDOP的随机优化选站算法设计 |
| 3.5 基于随机优化算法的超快速轨道确定与实时钟差估计 |
| 3.6 小结和讨论 |
| 4 顾及相关性的卡尔曼滤波实时钟差短期预报 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 卫星钟差预报的Kalman算法模型 |
| 4.3 顾及卫星间相关性的Kalman滤波实时钟差短期预报模型 |
| 4.4 基于方差分量估计的自适应卡尔曼滤波实时钟差短期预报模型 |
| 4.5 CNES多系统实时完整率与精度分析 |
| 4.6 CNES多系统实时钟差频率稳定性与周期特性分析 |
| 4.7 多系统实时/事后钟差短期预报分析 |
| 4.8 小结和讨论 |
| 5 基于方差分量估计的自适应卡尔曼滤波实时对流层延迟解算 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 多系统实时PPP解算模型 |
| 5.3 基于最小二乘方差分量估计的自适应卡尔曼滤波ZTD解算模型 |
| 5.4 CUM多系统实时钟差解算分析 |
| 5.5 多系统实时ZTD解算与PPP定位精度整体分析 |
| 5.6 ZTD噪声水平分析 |
| 5.7 多系统实时ZTD解算与PPP定位精度部分测站分析 |
| 5.8 小结和讨论 |
| 6 区域大气误差实时建模 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 区域实时对流层延迟建模原理 |
| 6.3 区域实时/事后对流层延迟FP/BP/SVM建模对比分析 |
| 6.4 全球/区域实时电离层延迟建模原理 |
| 6.5 全球实时电离层延迟建模时空分析 |
| 6.6 区域实时/事后电离层延迟TP/BP/SVM对比建模分析 |
| 6.7 小结和讨论 |
| 7 实时精密定位服务系统 |
| 7.1 实时精密定位服务系统结构 |
| 7.2 系统数据传输 |
| 7.3 实时服务系统服务实现 |
| 7.4 小结和讨论 |
| 8 结论与展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 创新点 |
| 8.3 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（3）在线预测的极限学习机方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 符号和缩略词 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究发展现状 |
| 1.2.1 基于ELM的在线预测研究现状 |
| 1.2.2 ELM基础理论及代表性方法 |
| 1.2.3 主要问题 |
| 1.3 论文的研究内容及创新点 |
| 1.3.1 论文研究内容 |
| 1.3.2 论文主要创新点 |
| 1.4 论文结构及章节安排 |
| 第2章 平衡方差和偏差的动态ELM长期在线预测方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 惩罚回归模型 |
| 2.3 初始学习及误差分解 |
| 2.4 基于拟合偏差的模型更新策略 |
| 2.5 数据实验及分析 |
| 2.5.1 数据集和评估指标 |
| 2.5.2 实验结果 |
| 2.5.3 模型分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于两阶段博弈的多类不平衡数据在线预测方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 SMOTE和集成学习 |
| 3.3 基于博弈ELM的数据生成 |
| 3.4 集成动态ELM的模型更新策略 |
| 3.5 数据实验及分析 |
| 3.5.1 数据集和评估指标 |
| 3.5.2 实验结果 |
| 3.5.3 参数分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于分位数估计的动态ELM非平稳数据在线预测方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 非平稳序列和非参数概率预测 |
| 4.3 基于分位数估计的动态ELM概率预测方法 |
| 4.3.1 基于ABC优化的初始ELM模型 |
| 4.3.2 动态ELM模型更新 |
| 4.3.3 预测区间估计 |
| 4.4 数据实验及分析 |
| 4.4.1 数据集和评估指标 |
| 4.4.2 实验结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于目标主轨迹的多层ELM非结构化图像序列在线预测方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 LSTM和聚类分析 |
| 5.3 感兴趣区域判定及主轨迹预测 |
| 5.4 运动目标区域生成 |
| 5.5 实验结果和讨论 |
| 5.5.1 数据集和评估指标 |
| 5.5.2 实验结果 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 总结及展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间取得的科研成果 |
| 致谢 |
（4）基于机器学习方法的珠三角地区商场空调全年负荷预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 商场人员数据调研研究现状 |
| 1.2.2 机器学习方法应用研究现状 |
| 1.2.3 敏感性及缺失值填补研究现状 |
| 1.3 本课题主要工作 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 主要研究内容 |
| 1.3.3 工作框架 |
| 第二章 商场空调负荷影响因素调研分析 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 珠三角地区商场建筑特点 |
| 2.2.1 商场建筑分类 |
| 2.2.2 珠三角地区商场建筑分布 |
| 2.2.3 珠三角地区商场建筑能耗调研 |
| 2.2.4 珠三角地区商场建筑现存问题及应对策略 |
| 2.3 调研内容及方法 |
| 2.4 调研对象确定 |
| 2.5 商场调研结果 |
| 2.5.1 建筑特征因素 |
| 2.5.2 业态组合模式及分布比例 |
| 2.5.3 围护结构热工参数 |
| 2.5.4 室内设计参数 |
| 2.5.5 空调运行时间 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 商场典型业态内热源作息模型建立 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 调研内容与方法 |
| 3.2.1 调研内容 |
| 3.2.2 调研方法 |
| 3.3 商场人员密度调研及人员作息模型建立 |
| 3.3.1 公共区域人员密度调研和作息模型建立 |
| 3.3.2 其余典型业态人员密度调研和作息模型建立 |
| 3.4 商场照明、电器设备功率密度调研及作息模型建立 |
| 3.4.1 商场照明、电器设备作息模型建立 |
| 3.4.2 商场照明、电器设备功率密度调研 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 商场空调全年负荷计算模型参数化及验证 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 建模数据收集及分区 |
| 4.2.1 建模数据收集 |
| 4.2.2 建模模型分区 |
| 4.3 简化模型方法验证 |
| 4.3.1 WL商场简化模型验证 |
| 4.3.2 SS商场简化模型验证 |
| 4.3.3 结果汇总 |
| 4.4 计算模型参数化及样本库建立 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 商场空调全年负荷预测模型建立 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 机器学习方法选用和模型评估 |
| 5.2.1 机器学习方法选用 |
| 5.2.2 模型评估 |
| 5.3 不同机器学习方法模型预测效果对比 |
| 5.4 敏感性分析 |
| 5.5 缺失值填补 |
| 5.5.1 单个变量缺失的数据填补比较 |
| 5.5.2 多个变量缺失的数据填补比较 |
| 5.6 珠三角地区商场建筑负荷预测分析软件开发 |
| 5.7 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 本文主要结论 |
| 本文创新点 |
| 未来研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录一 基于R语言的模型生成部分代码 |
| 附录二 机器学习方法代码 |
| 附录三 缺失值填补算法调用代码 |
| 附录四 机器学习方法、敏感性分析方法、缺失值填补方法的原理 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（5）因变量为等级变量的中介效应分析（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 等级因变量的中介效应模型及分析 |
| 2.1 二分因变量的中介效应模型 |
| 2.2 多类别等级因变量的中介效应模型 |
| 2.3 等级因变量中介效应的检验和区间估计 |
| 3 模拟研究 |
| 3.1 模拟设计 |
| 3.2 评价指标 |
| 4 模拟研究结果 |
| 4.1 模型收敛情况 |
| 4.2 中介效应估计精度 |
| 4.3 中介效应标准误估计的精度 |
| 4.4 中介效应置信区间对真值的覆盖率 |
| 4.5 统计检验力 |
| 4.6 第Ⅰ类错误 |
| 5 等级因变量中介效应分析步骤与应用 |
| 第一步:回归分析 |
| 第二步:标准化 |
| 6 讨论 |
| 7 局限性与展望 |
| 8 研究结论 |
| 附录:因变量为等级变量的中介效应分析Mplus语句 |
（6）指数衰减正弦信号参数的频域估计算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 恒定幅度正弦信号参数估计技术的研究现状 |
| 1.2.2 指数衰减正弦信号参数估计技术的研究现状 |
| 1.3 论文的主要工作 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 2 相关基础知识 |
| 2.1 复白噪声频谱的相关性分析 |
| 2.2 指数衰减复正弦信号加复白噪声频谱的相关性分析 |
| 2.2.1 加矩形窗时指数衰减复正弦信号加复白噪声频谱的相关函数 |
| 2.2.2 加非矩形窗时指数衰减复正弦信号加复白噪声频谱的相关函数 |
| 2.3 BY1算法 |
| 2.3.1 BY1算法的原理及相关公式的化简 |
| 2.3.2 仿真实验与分析 |
| 2.4 A&M算法 |
| 2.4.1 A&M算法的原理及相关公式的化简 |
| 2.4.2 仿真实验与分析 |
| 2.5 小结 |
| 3 基于分段FFT相位差的指数衰减复正弦信号参数估计及改进算法 |
| 3.1 基于分段FFT相位差的指数衰减复正弦信号参数估计算法 |
| 3.1.1 指数衰减复正弦信号分段FFT频谱的幅度和相位 |
| 3.1.2 利用分段FFT相位差估计指数衰减复正弦信号参数的原理 |
| 3.2 基于分段FFT相位差估计信号频率和衰减因子的精度分析 |
| 3.2.1 频率估计的精度分析 |
| 3.2.2 衰减因子估计的精度分析 |
| 3.3 改进的FFT相位差-A&M算法 |
| 3.3.1 A&M算法估计信号幅度和初始相位的公式 |
| 3.3.2 改进算法的详细过程 |
| 3.4 仿真实验与性能分析 |
| 3.5 小结 |
| 4 基于FFT和DTFT的指数衰减复正弦信号参数估计算法 |
| 4.1 基于FFT和DTFT估计指数衰减复正弦信号参数的算法原理 |
| 4.1.1 恒定幅度复正弦信号的任意位置三谱线插值算法的适用性分析 |
| 4.1.2 FFT-DTFT算法的原理 |
| 4.2 FFT-DTFT算法估计频率和衰减因子的精度分析 |
| 4.3 迭代算法 |
| 4.3.1 非迭代情况下FFT-DTFT算法的性能分析 |
| 4.3.2 迭代过程的详细步骤 |
| 4.4 仿真实验与性能分析 |
| 4.5 小结 |
| 5 指数衰减实正弦信号的参数估计分析 |
| 5.1 指数衰减实正弦信号的频谱分析 |
| 5.2 加汉宁窗的BY1算法和A&M算法 |
| 5.2.1 加汉宁窗的BY1算法 |
| 5.2.2 加汉宁窗的BY1算法估计频率和衰减因子的精度分析 |
| 5.2.3 两类加汉宁窗的A&M算法 |
| 5.2.4 两类加汉宁窗的A&M算法估计频率和衰减因子的精度分析 |
| 5.3 基于频谱对消的参数估计算法 |
| 5.4 仿真实验与分析 |
| 5.5 小结 |
| 6 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果 |
（7）定向遗忘在多线索判断任务中的作用 ——基于判断策略选择的RulEx-J模型（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 引言 |
| 第1章 文献综述 |
| 1.1 多线索判断任务 |
| 1.2 基于规则和基于样例的判断策略 |
| 1.2.1 两类判断策略的概念 |
| 1.2.2 判断策略的研究发展 |
| 1.3 错误信息在多线索判断任务中的影响 |
| 1.4 定向遗忘对判断过程和判断策略选择的影响 |
| 1.4.1 记忆在判断中的作用 |
| 1.4.2 定向遗忘对判断执行过程和结果的影响 |
| 第2章 问题提出 |
| 2.1 研究问题 |
| 2.2 研究思路 |
| 2.3 研究假设 |
| 2.4 研究意义 |
| 2.5 研究创新性 |
| 第3章 实验设计 |
| 3.1 实验1 定向遗忘指导语在多线索判断任务中的作用 |
| 3.1.1 实验目的 |
| 3.1.2 实验方法 |
| 3.1.3 实验结果 |
| 3.1.4 讨论 |
| 3.2 实验2a 定向遗忘对多线索判断任务中单一错误信息的影响 |
| 3.2.1 实验目的 |
| 3.2.2 实验方法 |
| 3.2.3 实验结果 |
| 3.2.4 讨论 |
| 3.3 实验2b 定向遗忘对多线索判断任务中复杂线索加工的影响 |
| 3.3.1 实验目的 |
| 3.3.2 实验方法 |
| 3.3.3 实验结果 |
| 3.3.4 讨论 |
| 第4章 综合讨论 |
| 4.1 定向遗忘对多线索判断任务中判断准确性的影响 |
| 4.2 定向遗忘对多线索判断任务中判断策略选择的影响 |
| 4.3 研究的不足与展望 |
| 4.4 教育启示与建议 |
| 第5章 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（8）基于自适应卡尔曼滤波器的编队卫星相对导航技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 编队飞行卫星相关研究任务 |
| 1.3 编队卫星相对导航研究现状 |
| 1.4 相对导航中的滤波算法研究 |
| 1.5 卡尔曼滤波理论相关研究 |
| 1.6 论文内容创新及主体架构 |
| 1.7 本章小结 |
| 第二章 卫星相对运动模型及相关卡尔曼滤波理论 |
| 2.1 卫星相对运动模型 |
| 2.1.1 相对导航参考坐标系 |
| 2.1.2 编队卫星精确相对运动模型 |
| 2.1.3 椭圆编队非线性运动模型 |
| 2.1.4 圆轨道编队线性运动模型 |
| 2.2 自适应卡尔曼滤波器相关理论 |
| 2.2.1 线性及非线性卡尔曼滤波器 |
| 2.2.2 线性时不变系统最优滤波理论 |
| 2.2.3 噪声协方差矩阵自适应滤波器 |
| 2.2.4 变分贝叶斯自适应卡尔曼滤波器 |
| 2.3 非线性连续离散卡尔曼滤波器理论 |
| 2.3.1 非线性连续离散系统模型 |
| 2.3.2 非线性连续离散系统的状态估计理论 |
| 2.3.3 非线性连续离散扩展卡尔曼滤波方法 |
| 2.3.4 非线性连续离散容积卡尔曼滤波方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 圆轨道编队卫星相对导航线性时不变系统滤波问题研究 |
| 3.1 圆轨道编队卫星相对导航问题的标准化数学模型 |
| 3.1.1 圆轨道编队相对导航中的离散线性时不变滤波问题 |
| 3.1.2 含有未知或不精确Q的线性时不变系统卡尔曼滤波问题 |
| 3.2 新型先验协方差自适应卡尔曼滤波器 |
| 3.2.1 新型先验协方差自适应方法 |
| 3.2.2 新自适应卡尔曼滤波器框图 |
| 3.2.3 新自适应方法的特点和优势 |
| 3.3 新先验协方差估计方法的次优推导过程 |
| 3.3.1 新自适应方法次优推导的近似假设条件 |
| 3.3.2 基于最大似然估计准则的推导过程 |
| 3.3.3 新方法次优推导过程的分析和讨论 |
| 3.3.4 新方法提高近似假设有效性的措施 |
| 3.4 新方法与传统过程噪声协方差估计方法的对比 |
| 3.4.1 新方法与现有自适应方法对比一 |
| 3.4.2 新方法与现有自适应方法对比二 |
| 3.5 基于标准模型的数值仿真与算法性能对比 |
| 3.5.1 目标跟踪模型场景设置 |
| 3.5.2 不同初始协方差参数下的自适应算法性能分析 |
| 3.5.3 过程数据及先验误差协方差估计性能分析 |
| 3.6 圆轨道编队飞行卫星典型场景仿真分析 |
| 3.6.1 圆轨道编队飞行卫星典型场景实验设置 |
| 3.6.2 不精确参数对相对导航滤波性能影响分析 |
| 3.6.3 典型卫星场应用的仿真过程数据分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 近圆编队卫星相对导航弱非线性连续离散滤波问题研究 |
| 4.1 近圆轨道编队卫星相对导航问题的标准化数学模型 |
| 4.1.1 近圆轨道编队卫星相对导航的非线性连续离散模型 |
| 4.1.2 含有未知线性化和离散化误差的非线性连续离散滤波问题 |
| 4.2 新型随机序列反馈自适应连续离散卡尔曼滤波器 |
| 4.2.1 新随机序列反馈自适应滤波方法 |
| 4.2.2 新随机序列反馈自适应方法框图 |
| 4.2.3 新自适应滤波方法特点分析及讨论 |
| 4.3 随机反馈自适应连续离散滤波方法的次优性 |
| 4.3.1 随机序列反馈自适应方法的近似推导过程 |
| 4.3.2 新方法提高算法假设有效性的具体措施 |
| 4.3.3 新方法参数选取与第三章方法对比讨论 |
| 4.4 新自适应连续离散滤波方法中近似误差的处理方法对比 |
| 4.4.1 先离散化连续离散扩展卡尔曼滤波器中的近似误差 |
| 4.4.2 先线性化连续离散扩展卡尔曼滤波器中的近似误差 |
| 4.4.3 新自适应连续离散滤波方法中数值误差的处理方法 |
| 4.5 基于标准模型数值仿真的新方法性能分析与算法对比 |
| 4.5.1 范德波尔周期振荡器模型及实验设置 |
| 4.5.2 不同测量周期下新算法性能对比分析 |
| 4.5.3 不同近似步长下新算法性能对比分析 |
| 4.6 近圆轨道编队飞行卫星典型场景仿真分析 |
| 4.6.1 近圆编队飞行卫星典型场景实验设置 |
| 4.6.2 不同测量周期下相对导航滤波性能分析 |
| 4.6.3 典型卫星场景工程的过程数据分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 大偏心率椭圆编队卫星相对导航强非线性连续离散滤波问题研究 |
| 5.1 大偏心率椭圆轨道编队相对导航问题的标准化数学模型 |
| 5.1.1 大偏心率椭圆编队卫星相对导航的非线性连续离散模型 |
| 5.1.2 针对强非线性连续离散系统的容积卡尔曼滤波问题 |
| 5.2 基于新型状态和协方差递推的连续离散容积卡尔曼滤波器 |
| 5.2.1 基于容积采样向量分别积分的先验状态预测 |
| 5.2.2 基于高斯-勒让德近似方法的先验协方差预测 |
| 5.2.3 新型连续离散容积卡尔曼滤波器分析及讨论 |
| 5.3 新型连续离散容积卡尔曼滤波器的平方根形式 |
| 5.3.1 新方法平方根形式的状态和协方差预测 |
| 5.3.2 新方法平方根形式的量测更新过程 |
| 5.4 基于NIRK和误差控制的连续离散容积卡尔曼滤波方法 |
| 5.4.1 基于嵌套隐性式龙格库塔NIRK的采样向量数值积分 |
| 5.4.2 数值积分误差的在线评估和积分步长自适应控制方法 |
| 5.5 基于标准模型数值仿真的新方法性能分析与算法对比 |
| 5.5.1 飞行目标跟踪场景的系统模型设置 |
| 5.5.2 测量系统较小采样周期下算法性能分析 |
| 5.5.3 测量系统较大采样周期下算法性能分析 |
| 5.6 大偏心率椭圆轨道编队飞行卫星典型场景仿真分析 |
| 5.6.1 大偏心率椭圆编队飞行卫星典型场景实验设置 |
| 5.6.2 不同测量周期下相对导航滤波性能分析 |
| 5.6.3 典型卫星场景仿真的过程数据分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 全文总结 |
| 6.1 课题研究总结 |
| 6.1.1 课题主要研究内容 |
| 6.1.2 研究工作主要创新点 |
| 6.1.3 课题研究主要结论 |
| 6.2 后续研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间已发表的学术论文 |
| 致谢 |
（9）基于高光谱成像技术的花生多项品质参数无损检测方法的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究目的及意义 |
| 1.2 高光谱成像技术在农产品无损检测方面的国内外研究现状 |
| 1.2.1 高光谱成像技术在国外研究中的应用 |
| 1.2.2 高光谱成像技术在国内研究中的应用 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 实验材料、仪器和方法 |
| 2.1 实验材料 |
| 2.2 实验仪器 |
| 2.2.1 实验分析仪器 |
| 2.2.2 高光谱成像设备 |
| 2.2.3 数据分析软件 |
| 2.3 实验方法 |
| 2.3.1 花生样品水分和脂肪真实含量的测量方法 |
| 2.3.2 高光谱图像采集以及光谱数据提取方法 |
| 2.3.3 光谱特征波段筛选方法 |
| 2.3.4 化学计量学建模方法 |
| 2.3.5 模型评价指标 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 应用高光谱成像技术准确鉴别霉变花生 |
| 3.1 样本制备 |
| 3.2 样本高光谱图像的采集以及光谱数据的提取 |
| 3.3 提取特征波段 |
| 3.4 基于特征波段建立霉变花生鉴别模型 |
| 3.4.1 PLS-DA分类模型 |
| 3.4.2 SVM分类模型 |
| 3.4.3 LDA分类模型 |
| 3.4.4 模型综合比较 |
| 3.5 霉变花生的可视化识别 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 应用高光谱成像技术无损检测花生水分含量 |
| 4.1 样本制备 |
| 4.2 样本高光谱图像的采集以及光谱数据的提取 |
| 4.3 样本水分含量的测量以及样本集的划分 |
| 4.4 光谱数据建模分析 |
| 4.4.1 基于全谱波段建立水分含量检测模型 |
| 4.4.2 筛选特征波段 |
| 4.4.3 基于特征波段建立水分含量检测模型 |
| 4.4.4 模型综合比较 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 应用高光谱成像技术无损检测花生脂肪含量 |
| 5.1 样本选取 |
| 5.2 样本高光谱图像的采集以及光谱数据的提取 |
| 5.3 样本脂肪含量的测量以及样本集的划分 |
| 5.4 光谱数据建模分析 |
| 5.4.1 基于全谱波段建立脂肪含量检测模型 |
| 5.4.2 筛选特征波段 |
| 5.4.3 基于特征波段建立脂肪含量检测模型 |
| 5.4.4 模型综合比较 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结和展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 在读期间公开发表的论文 |
| 致谢 |
（10）甘肃临潭磨沟墓地人骨研究（论文提纲范文）
| 内容提要 |
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 甘南地区的自然地理概况 |
| 1.2 考古学背景 |
| 1.2.1 齐家文化及其在甘青地区史前文化序列中的位置 |
| 1.2.2 寺洼文化及其族属 |
| 1.2.3 磨沟遗址的考古学背景 |
| 1.3 本文的研究目的及相关说明 |
| 注释 |
| 第2章 性别和年龄鉴定及人口寿命研究 |
| 2.1 性别和死亡年龄的鉴定 |
| 2.1.1 个体性别的鉴定 |
| 2.1.2 个体年龄的鉴定 |
| 2.2 性别和死亡年龄的统计分析 |
| 2.2.1 性别和死亡年龄分布统计 |
| 2.2.2 性别分布和死亡年龄段分析 |
| 2.3 人口平均死亡年龄和平均寿命研究 |
| 2.4 与甘青地区其他古代居民的比较 |
| 2.5 小结 |
| 注释 |
| 第3章 身高的研究 |
| 3.1 材料及方法 |
| 3.2 结果与分析 |
| 3.3 与其他古代组的对比 |
| 3.4 小结 |
| 注释 |
| 第4章 古病理学研究 |
| 4.1 创伤 |
| 4.1.1 颅骨创伤 |
| 4.1.2 其余骨骼的创伤 |
| 4.1.3 磨沟墓地创伤统计 |
| 4.1.4 分析与讨论 |
| 4.2 骨骼的疾病 |
| 4.2.1 关节疾病 |
| 4.2.2 先天性疾病 |
| 4.2.3 营养及代谢性疾病 |
| 4.2.4 骨肿瘤 |
| 4.2.5 骨骼发育异常 |
| 4.3 口腔疾病 |
| 4.3.1 材料与方法 |
| 4.3.2 观察结果 |
| 4.3.3 比较与讨论 |
| 4.3.4 分析与总结 |
| 4.4 牙齿的磨耗情况研究 |
| 4.4.1 材料及方法 |
| 4.4.2 结果 |
| 4.4.3 讨论 |
| 4.5 小结 |
| 注释 |
| 第5章 牙齿非测量形态特征的观察与研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 观察材料与研究方法 |
| 5.2.1 观察材料 |
| 5.2.2 牙齿非测量性状的观测方法 |
| 5.2.3 统计分析方法 |
| 5.2.4 相关问题说明 |
| 5.3 统计分析结果 |
| 5.3.1 磨沟组居民牙齿非测量形态特征的特点 |
| 5.3.2 MMD 系数 |
| 5.3.3 聚类分析 |
| 5.3.4 因子分析 |
| 5.4 磨沟组古代人群牙齿非测量形态特征的讨论 |
| 注释 |
| 第6章 颅骨的非测量性状研究 |
| 6.1 连续性形态特征的观察与分析 |
| 6.1.1 研究材料 |
| 6.1.2 观察项目及方法 |
| 6.1.3 结果及分析 |
| 6.2 非连续性形态特征的观察与研究 |
| 6.2.1 引言 |
| 6.2.2 材料与方法 |
| 6.2.3 结果与分析 |
| 6.3 小结 |
| 注释 |
| 第7章 颅骨测量性状的研究 |
| 7.1 颅骨测量数据统计及形态特征分析 |
| 7.2 种系关系讨论和种系纯度检验 |
| 7.2.1 颅长、颅宽和颅指数标准差变异度的估计 |
| 7.2.2 平均标准差百分比方法的估计 |
| 7.2.3 平均变异度系数方法的估计 |
| 7.2.4 小结 |
| 7.3 磨沟墓地人群内部的关系分析 |
| 7.3.1 齐家组和寺洼组居民颅骨形态学上的对比 |
| 7.3.2 种族相似系数 |
| 7.3.3 组间形态差异显著性测定 |
| 7.3.4 小结 |
| 7.4 种族类型的初步分析 |
| 7.4.1 与现代主要人种支干的比较 |
| 7.4.2 与亚洲蒙古人种及其区域类型的比较 |
| 7.4.3 与亚洲蒙古人种各近代组的比较 |
| 7.5 小结 |
| 注释 |
| 第8章 从磨沟组看甘青地区古代居民的地理分布及演变 |
| 8.1 甘青地区古代居民的介绍及对比 |
| 8.1.1 新石器——青铜时代颅骨组 |
| 8.1.2 秦代以后的颅骨组 |
| 8.1.3 甘青地区古代居民的对比 |
| 8.2 磨沟组与甘青地区古代组别的对比分析 |
| 8.2.1 研究方法 |
| 8.2.2 对比材料及项目 |
| 8.2.3 结果与分析 |
| 8.3 小结 |
| 第9章 磨沟组与先秦时期古代各组的对比 |
| 9.1 研究方法 |
| 9.2 对比材料及项目 |
| 9.3 结果与分析 |
| 9.3.1 磨沟组与其他对比组的组差均方根值和欧式距离系数 |
| 9.3.2 聚类分析 |
| 9.3.3 因子分析 |
| 9.4 小结 |
| 注释 |
| 第10章 结语 |
| 参考文献 |
| 附表一 磨沟墓地人骨性别和年龄鉴定表 |
| 附表二 个体测量项目代号说明 |
| 附表三 磨沟墓地齐家文化时期成年男性个体颅骨测量表 |
| 附表四 磨沟墓地齐家文化时期成年女性个体颅骨测量表 |
| 附表五 磨沟墓地寺洼文化时期成年个体颅骨测量表 |
| 图版 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
四、《一个均方根偏差公式的错误》的讨论（论文参考文献）
- [1]海空重力测量数据处理关键技术研究[D]. 欧阳永忠. 武汉大学, 2013(02)
- [2]多卫星导航系统实时精密单点定位数据处理模型与方法[D]. 杨旭. 中国矿业大学, 2019(04)
- [3]在线预测的极限学习机方法研究[D]. 于海洋. 吉林大学, 2019(02)
- [4]基于机器学习方法的珠三角地区商场空调全年负荷预测研究[D]. 郑林涛. 华南理工大学, 2019(06)
- [5]因变量为等级变量的中介效应分析[J]. 刘红云,骆方,张玉,张丹慧. 心理学报, 2013(12)
- [6]指数衰减正弦信号参数的频域估计算法研究[D]. 王鸿. 大连海事大学, 2020(01)
- [7]定向遗忘在多线索判断任务中的作用 ——基于判断策略选择的RulEx-J模型[D]. 张小天. 河北大学, 2020(08)
- [8]基于自适应卡尔曼滤波器的编队卫星相对导航技术研究[D]. 王蛟龙. 上海交通大学, 2019(06)
- [9]基于高光谱成像技术的花生多项品质参数无损检测方法的研究[D]. 孙建非. 山东理工大学, 2020(02)
- [10]甘肃临潭磨沟墓地人骨研究[D]. 赵永生. 吉林大学, 2013(08)