1) Proofreading model
校对模型
2) Mode checking system
模型校对系统
3) quasi static absolute calibration model
准静态"绝对校准"模型
4) correction model
校正模型
1.
The useful near-infrared spectrum information was picked up by using genetic algorithms,and the near-infrared quantitative correction model was established by partial least squares(PLS) method.
以两组棉制品为研究对象,利用遗传算法提取有效近红外光谱信息,采用偏最小二乘法(partial least squares,简称PLS)建立了棉制品中含棉量的近红外定量的校正模型,讨论了遗传算法提取有用信息的具体应用方法。
2.
This paper relates to a correction model based on the computation according to position and height of each building as well as imaging parameters of sensors,which has been applied to an area in Shanghai for rectifying the green cover rate and green belt areas in a remote sensing research.
在分析城市绿化遥感中常用遥感数据成像特点的基础上,推导出投影误差造成的遮蔽面积公式,建立遥感遮蔽校正模型。
3.
In view of characteristics of pressure sensor affected by temperature changes and voltage fluctuation,a correction model of pressure sensor is presented based on Support Vector Machine.
针对压力传感器输出特性受温度变化和电压波动影响的问题,提出了应用支持向量机对压力传感器输出特性进行非线性补偿的校正模型。
5) Calibration model
校正模型
1.
The spectrum data sample characteristic choice,the data pretreatment,and the SVM Calibration model parameter optimization and mixture gas spectral analysis structure based on level were summarized and prop.
提出了光谱数据样本特征选择、数据预处理、SVM校正模型参量优化及层次式混合气体光谱分析结构等关键技术。
2.
The influence of calibration constant K,spectrum region selection and spectrum prepro- cessing on the veracity of a calibration model when establishing a model for rapidly determining aroma composition in naphtha by near-infrared spectroscopy are analyzed.
在采用近红外光谱建立石脑油芳烃含量校正模型的过程中,分析讨论了校正系数K值、光谱区域选取及光谱预处理方法对校正模型准确性的影响。
3.
By using type ZX440 near infrared petroleum analyzer,the calibration model of total sulfur content of jet fuels was established.
采用ZX440型近红外多组分油料分析仪建立了喷气燃料总硫含量的校正模型,对校正模型的准确性进行了验证,实际分析结果表明,近红外光谱分析可以实现对喷气燃料总硫含量的快速、准确测定。
6) model validation
模型校验
1.
The results of model validation show that modeling is valid and practical.
为开发五效蒸发装置先进控制软件 ,从机理分析出发 ,结合多元线性回归法 ,建立了五效蒸发的数学模型 ,用现场数据对模型进行了校验 ,模型校验结果表明所建模型是合理和有效的。
2.
Local experiments for Biological-Hydraulic-Temperature coupled model validation were carried out in the Deqing Shishan WWTP with an AAO process.
以采用AAO工艺的德清县狮山污水处理厂作为生物场-水力场-温度场耦合模型校验的现场试验基地。
补充资料：大系统模型降阶
降低大系统数学模型的阶数或状态维数，以简化大系统的数学模型的方法。大系统包含的元件众多，元件间关联复杂，输入和输出数目也较多，建立大系统的精确的数学模型存在困难，因此需要建立简化的数学模型。太阳系行星运动方程数是1024个,但I.牛顿仅用9个方程就足够精确地描述了太阳系行星的运动规律。在建立模型的过程中，需要确定对系统的集结和分解的程度。集结是将系统的状态变量（单元）归并成数目较少的新的状态变量（组合单元）。分解是将系统分成更小的单元或子系统。集结程度小和分解程度细的模型，包含的状态变量多，阶次高，求解困难。反之，集结程度大和分解程度粗的模型，阶次低，求解不困难，但得到的解可能无实际意义。简化模型的建立与人们的使用目的、经验、概括能力和对系统的理解程度有关。大系统模型的简化，常采用集结法和奇异摄动法。
集结法 集结法是1948年A.纳塔夫在构造宏观经济模型时首先提出来的。1966～1968年，P.库利科夫斯基和青木正直用集结法简化大规模动态系统模型获得成功。在电力系统中,常发现某些发电机同时发生振荡,这一事实表明可将某些发电机归并为一等效发电机。将系统中众多状态变量按线性组合归并成少数新的状态变量，称为集结。用新状态组成的系统模型就是简化的模型。简化模型应保留原模型的主要的动态特性。
在建立大系统模型的过程中，应对系统的集结和分解程度进行决策。在建立模型后，用集结法进一步简化模型。设所得到的大系统模型为
(1)
式中x为n维状态向量，u为r维控制向量，矩阵A和B有相应的维数。对状态向量x各分量进行线性组合得到新的状态变量zi，i=1,2,...,m,且m＜n。以z表示新状态向量,即有z＝ Cx，这里C是m×n矩阵，称为集结矩阵。对应z 存在一个模型
(2)
式中F是m×m 矩阵，G是m×r 矩阵。如果
(3)
(4)
则模型(2)是(1)的一个完全集结的简化模型。条件(3)保证模型（2）中矩阵F的特征值与矩阵A的m个特征值相同(设A有n个相异特征值)。如果这m个特征值是原模型(1)的主导特征值,则模型(2)的动态特性与原模型的动态特性只有微小差别。条件(4)保证稳定态时集结关系z=Cx成立。简化模型(2)导出的反馈控制，只改变矩阵F所保留的主导特征值。将此控制作用施加于原系统时，不改变原系统的稳定性和可控性。集结矩阵C应使状态z与原状态x有易于理解的物理对应关系，但很难找到满足条件(3)的矩阵F，只能得到近似的完全集结的简化模型。简化模型状态向量的维数m，即矩阵C的秩，它的选择取决于矩阵A主导特征值的数目。简化模型阶次m的选择，实际上是系统识别中阶次的识别问题。
奇异摄动法 大系统模型简化的一种重要方法。摄动是指系统数学模型中某些数量级较低的小参数的变动。当诸小参数摄动还不致严重改变系统的动态特性时，称为正则摄动。应用小参数摄动研究事物在某些特殊情况下的特征，称为奇异摄动法，如空气动力学中常用奇异摄动法研究超声流中的层流。在大系统理论中，它主要用于模型简化。
用奇异摄动法简化大系统的模型是70年代P.V.科科托维奇提出来的。因为大系统的数学模型中有一类测量精度低的小参数，其值又随环境和运行情况波动。因此在大系统的模型中可用一个摄动的小参数μ来概括地表示它。这样，在列出大系统的动态方程时，可将它分解为两部分：慢过程部分和包含小参数的快过程部分。大多数的大系统都具有这种性质。这时小参数μ乘上快过程状态向量的时间导数出现在快过程状态方程的左侧。
设大系统动态方程组的解存在且惟一，当μ摄动时，解也随着摄动。μ=0时快过程部分的动态方程成为奇异的，故称为奇异摄动。此时快过程部分的动态方程退化为代数方程,其解发生跳变。这样,大系统的动态方程退化为维数较低的退化方程，只要此代数方程的根是稳定根，则退化方程的解就是原系统动态方程的解在μ→0+时的极限。因此可用此解来近似地代替原动态方程的解。
将系统动态方程分离为慢过程和快过程，称为时标分离。集结法也有时标分离的作用。就这一点来说，这两种模型简化方法有类似之处。在列出系统方程时，凭借对系统的理解和参数的数量级分离出快和慢两类过程。
基于简化模型得出的反馈控制,用于原系统时,由于状态x仍然同状态z关联着，有时候会得到一个不稳定的或有明显振荡的系统。此时，对快子系统和慢子系统分别设计反馈控制是解决整个系统控制问题的好办法。在设计快子系统控制（包括边界层控制）时，慢子系统状态取确定的序列值。
奇异摄动法还用来简化黎卡提方程的解和处理其他形式的小参数问题。1981年B.C.穆尔指出：集结、时标分离和去耦（或部分去耦）三个概念是互相联系的。在时标分离基础上能得出满意的集结；系统部分去耦处理会得到完全集结的系统；同时考虑时标分离和去耦才能正确地将系统分解为子系统。
以上两种常用的大系统模型降阶方法都是基于大系统的时域模型（状态空间模型）的降阶方法。另外还有一些基于大系统的频域模型（传递函数模型）的降阶方法，特别是适合于多输入多输出系统的降阶方法，如帕德－劳思混合法、帕德－模态混合法、矩阵连分式法等，但矩阵连分式法只能用于输入维数等于输出维数的情况。
参考书目
M.詹姆希迪著,陈中基、黄昌熙译:《大系统：建模与控制》,科学出版社,北京，1986。(M.Jamshidi, Large-Scale Systems: Modellingand Control, North-Holland, Amsterdam, 1983。)
M.S.Mahmoud and M.G.Singh, Large Scale SystemsModelling, Pergamon Press, Oxford, 1981.
集结法 集结法是1948年A.纳塔夫在构造宏观经济模型时首先提出来的。1966～1968年，P.库利科夫斯基和青木正直用集结法简化大规模动态系统模型获得成功。在电力系统中,常发现某些发电机同时发生振荡,这一事实表明可将某些发电机归并为一等效发电机。将系统中众多状态变量按线性组合归并成少数新的状态变量，称为集结。用新状态组成的系统模型就是简化的模型。简化模型应保留原模型的主要的动态特性。
在建立大系统模型的过程中，应对系统的集结和分解程度进行决策。在建立模型后，用集结法进一步简化模型。设所得到的大系统模型为
(1)
式中x为n维状态向量，u为r维控制向量，矩阵A和B有相应的维数。对状态向量x各分量进行线性组合得到新的状态变量zi，i=1,2,...,m,且m＜n。以z表示新状态向量,即有z＝ Cx，这里C是m×n矩阵，称为集结矩阵。对应z 存在一个模型
(2)
式中F是m×m 矩阵，G是m×r 矩阵。如果
(3)
(4)
则模型(2)是(1)的一个完全集结的简化模型。条件(3)保证模型（2）中矩阵F的特征值与矩阵A的m个特征值相同(设A有n个相异特征值)。如果这m个特征值是原模型(1)的主导特征值,则模型(2)的动态特性与原模型的动态特性只有微小差别。条件(4)保证稳定态时集结关系z=Cx成立。简化模型(2)导出的反馈控制，只改变矩阵F所保留的主导特征值。将此控制作用施加于原系统时，不改变原系统的稳定性和可控性。集结矩阵C应使状态z与原状态x有易于理解的物理对应关系，但很难找到满足条件(3)的矩阵F，只能得到近似的完全集结的简化模型。简化模型状态向量的维数m，即矩阵C的秩，它的选择取决于矩阵A主导特征值的数目。简化模型阶次m的选择，实际上是系统识别中阶次的识别问题。
奇异摄动法 大系统模型简化的一种重要方法。摄动是指系统数学模型中某些数量级较低的小参数的变动。当诸小参数摄动还不致严重改变系统的动态特性时，称为正则摄动。应用小参数摄动研究事物在某些特殊情况下的特征，称为奇异摄动法，如空气动力学中常用奇异摄动法研究超声流中的层流。在大系统理论中，它主要用于模型简化。
用奇异摄动法简化大系统的模型是70年代P.V.科科托维奇提出来的。因为大系统的数学模型中有一类测量精度低的小参数，其值又随环境和运行情况波动。因此在大系统的模型中可用一个摄动的小参数μ来概括地表示它。这样，在列出大系统的动态方程时，可将它分解为两部分：慢过程部分和包含小参数的快过程部分。大多数的大系统都具有这种性质。这时小参数μ乘上快过程状态向量的时间导数出现在快过程状态方程的左侧。
设大系统动态方程组的解存在且惟一，当μ摄动时，解也随着摄动。μ=0时快过程部分的动态方程成为奇异的，故称为奇异摄动。此时快过程部分的动态方程退化为代数方程,其解发生跳变。这样,大系统的动态方程退化为维数较低的退化方程，只要此代数方程的根是稳定根，则退化方程的解就是原系统动态方程的解在μ→0+时的极限。因此可用此解来近似地代替原动态方程的解。
将系统动态方程分离为慢过程和快过程，称为时标分离。集结法也有时标分离的作用。就这一点来说，这两种模型简化方法有类似之处。在列出系统方程时，凭借对系统的理解和参数的数量级分离出快和慢两类过程。
基于简化模型得出的反馈控制,用于原系统时,由于状态x仍然同状态z关联着，有时候会得到一个不稳定的或有明显振荡的系统。此时，对快子系统和慢子系统分别设计反馈控制是解决整个系统控制问题的好办法。在设计快子系统控制（包括边界层控制）时，慢子系统状态取确定的序列值。
奇异摄动法还用来简化黎卡提方程的解和处理其他形式的小参数问题。1981年B.C.穆尔指出：集结、时标分离和去耦（或部分去耦）三个概念是互相联系的。在时标分离基础上能得出满意的集结；系统部分去耦处理会得到完全集结的系统；同时考虑时标分离和去耦才能正确地将系统分解为子系统。
以上两种常用的大系统模型降阶方法都是基于大系统的时域模型（状态空间模型）的降阶方法。另外还有一些基于大系统的频域模型（传递函数模型）的降阶方法，特别是适合于多输入多输出系统的降阶方法，如帕德－劳思混合法、帕德－模态混合法、矩阵连分式法等，但矩阵连分式法只能用于输入维数等于输出维数的情况。
参考书目
M.詹姆希迪著,陈中基、黄昌熙译:《大系统：建模与控制》,科学出版社,北京，1986。(M.Jamshidi, Large-Scale Systems: Modellingand Control, North-Holland, Amsterdam, 1983。)
M.S.Mahmoud and M.G.Singh, Large Scale SystemsModelling, Pergamon Press, Oxford, 1981.
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参考词条