简介:摘要:惯性导航测量过程中的零偏作为系统误差之一对惯性器件的精度影响更为巨大。因此,采用离散平滑滤波法对惯性器件固定位置下的温循数据进行处理,将处理数据作为实际补偿零偏系数。采用分立式标定方法对惯性器件进行常温标定,将标定得到的惯性量采用最小二乘算法得到常温系统误差系数。将其误差系数和带有全温实际补偿零偏的系统误差系数进行离散化,将系数带入数学模型进行全温补偿简化标定方式。通过实验结果表明,该模型能够通过离散温度补偿模型简化标定方法,惯性器件三温补偿后的零位均满足指标要求。
简介:非线性生态数学离散模型的持续生存性和全局稳定性等动力学的研究中,大多学者采用建立LiaPunov函数或者对特定模型进行直接分析以及数值模拟等方式,仅能较为普遍地刻画生态系统的一般性,选用差分方程更能准确地描述种群性态,因此将差分多项式系统的吴方法应用于两种群离散Lotka-Volterra模型的精确求解,并对所得解结构进行分析,为生态学研究提供可靠依据,即分析随着时间的推移种群是持续生存还是走向灭绝.
简介:为了科学合理地对个人信用进行分级评价,本文提出了一种基于离散Hopfield神经网络的个人信用评价模型.由于离散Hopfield神经网络结构特征,使得其学习的过程可以演化到稳定状态,能够模拟生物神经网络的记忆机理,弱化评价中的人为因素,提高评价结果的准确性和权威性.同时借鉴美国FICO信用评分表的12个影响因素作为个人信用评价指标,把个人信用等级分为A,B和C三个等级,构建离散Hopfield神经网络个人信用评价模型.将3个待分类的个人指标数据进行仿真实验,结果表明该模型能够对个人信用进行有效的分级评价.
简介:根据腮腺炎的流行传播特点,建立了具有标准发生率的离散SEIR腮腺炎模型,并研究了其全局动力学性态。首先,介绍了离散传染病模型的研究意义、腮腺炎的传播发病机理以及国内外研究进展。其次,通过数学归纳法证明了模型解的非负性和有界性,定义了模型的基本再生数R0,证明了当R0〈1时,模型存在唯一的无病平衡点并且是全局渐近稳定的。当R0〉1时,无病平衡点不稳定,模型存在地方病平衡点,通过构造合理的Lyapunov函数证明了地方病平衡点是全局渐近稳定的。最后,利用数值模拟验证了理论结果的正确性。