RBF网络及其在数值计算中的应用

由经典的函数逼近理论衍生的很多数值算法有共同的缺点：计算量大、适应性差，对模型和数据要求高，在实际应用中受到限制。神经网络可以被用来计算复杂输入与输出结果之间的关系，具有很强的函数逼近功能。文章阐述如何利用RBFNN进行函数逼近、求解非线性方程组以及散乱数据插值，结合MATLAB神经网络工具箱给出了数值实例，并与BP网络等方法进行了比较。应用结果表明RBFNN是数值计算的一个有力工具，与传统方法比较具有编程简单、实用的特点。     

多维数据插值算法及其仿真应用

在系统仿真中经常面对"黑箱"类型的仿真对象,其内部原理不透明但存在各种条件下的实验数据.这些数据虽然是离散和有限的,然而对其进行有效的插值计算可以获得对象在任意输入条件下的状态输出,从而建立其等效的仿真模型.研究提出了一种多维输入数据条件下的数据插值算法,并介绍了在作战仿真中装备性能仿真方面的应用.     

红外海天背景辐射亮度的理论计算

本文在Buma海面辐射模型的基础上,推导了一个处于地面的探测器所接收的辐射亮度的公式。计算中考虑了地球曲率和大气折射效应,同时,考虑了海水对3μ以上长波吸收的影响。在3～5μ波段,对阳光的反射进行了修正。文中给出了晴天、阴天两种气象条件的计算方法,所得数据与实测进行了比较,最大偏差不超过三倍,所建模型及其计算方法可供工程上应用.     

HM-Bayes网络降水空间插值模型的改进及其应用

基于隐马氏性分析的贝叶斯(HM-Bayes)网络降水空间插值模型是一种空间异相关模型,具备统计学背景强和插值精度高的特点,但该模型未充分考虑典型自然地理要素对降水过程的影响.本文根据降水过程与地表特征的相互作用,建立降水与高程、坡度、坡向的空间分布关联,对HM-:Bayes网络降水插值模型进行了改进,并以无定河流域264:个月32个水文站点的降水记录为例,检测模型精度.结果表明,改进后模型的均方根误差和相对误差的均值分别为24.25毫米/月和0.24,比改进前模型分别降低了23.62%和33.43%.因此,改进后模型插值精度高,提升效果明显,尤其在地形差异大、站点稀疏的地区,精度增幅大.同时,该模型参数物理意义明确,适用性广,运算效率高,灵活性强,具备在地形差异大和无资料地区推广应用的潜力.     

水声环境快速评估建模与仿真

提出了基于最优插值和经验正交函数的水声环境快速重构方法,利用海表遥感数据、实测片段数据以及历史数据,实现了海洋环境剖面的实时重构。针对不同海区的水声传播特点,建立了基于波束位移射线简正波、广义相积分简正波和抛物方程理论的水声环境传播仿真模型。根据声速剖面特征和水声传播计算结果,建立了环境特征参数评估模型,有效提取了实际应用需要的环境特征量。在此基础上,构建了水声环境快速评估仿真系统,与现有海洋环境同化预报模式的延时预报相比,该方法在区域战场环境的实时分析评估以及硬件配置要求方面具有明显优势。实验结果验证了系统的有效性。     

结构光条纹采样数据的自适应加权插值方法

针对结构光条纹采样数据的特点,提出了一种自适应加权插值的新方法.此方法用一个可伸缩模板进行候选数据的提取,并根据模板伸缩度的大小对每个候选数据自适应地施以不同的权重.同时使用一种圆弧修正技术有效地克服插值中出现的削峰现象.实验结果表明,经自适应加权插值方法加密的数据用于三维重建,重建出的曲面光滑、逼真.     

基于正交照片的人脸重建技术

用计算机模拟人体由于其广泛的应用正在得到越来越多的重视，而作为人的最主要特征的人脸的研究也成为了计算机图形领域最具挑战性的课题之一。此论文介绍了散乱数据插值和DFFD变形方法相结合的一般人头模板修改方法。作者利用该方法从两张互相垂直的照片重建出了特定人脸的几何结构。该方法增强了DFFD变形方法对轮廓形状的控制能力，同时保持了DFFD方法的细节调整能力，最后此论文对模型采用了多方向纹理映射技术重建出了真实感人脸模型。     

间歇制浆蒸煮过程的混合建模方法探讨

本文在分析间歇蒸煮过程的经验模型和神经网络模型的基础上,提出了制浆蒸煮过程的混合建模方法,给出了混合模型的结构和算法.在对工厂的实际数据应用表明,该混合模型的结构和算法是有效的.     

基于EM算法的水下目标辐射噪声模型参数估计

对水下目标辐射噪声的混合高斯模型进行参数估计时,针对极大似然函数很难求解的问题,研究了一种使用海洋环境噪声统计信息的期望值最大算法(EM算法).在对Bouvet和Schwartz水下目标辐射噪声信号和海洋环境噪声模型研究的基础上,修正了传统的EM统计算法,以降低计算的复杂度,提高迭代收敛速度.仿真结果和实船信号实验数据的一致性,表明基于EM算法的混合模型参数估计方法,使得参数估计复杂度降低,运算量明显减少,估计性能较好,具有很好的应用价值.     

信用风险的两阶段非线性变量边界Logit模型实证研究

为有效测度公司的信用风险,基于统计、结构、简约模型原理,利用某商业银行的数据,得到了多个具有较高回判精度的实证模型,并比较了不同模型的相关性和特点,由此提出了一个回判率为88%的两阶段非线性变量边界Logit模型.认为,统计、结构、简约模型对信用风险的计量具有相关性和一定的互补性,可根据信息掌握情况选用不同模型有效预测风险,信息收集与模型技术改进间具有一定的替代性.     

一种新颖的网格综合优化算法

用三角网格逼近三维扫描所得散乱点集,实现曲面重构,是一种得到广泛应用的技术。为了提高网格对物体表面的逼近精度,需要对网格进行优化。提出一种新颖的网格综合优化算法,将基于SOM的网格优化模型和节点分裂算法有机结合,使网格中顶点的分布更符合散乱点数据的空间分布,使网格更好地逼近数据点集,还通过分裂大度数顶点来改善网格的拓扑关系,使其更好地反映原始数据点集的拓扑特征,也使得网格更加平滑。试验结果表明,该算法取得的网格优化效果良好。     

一种有效的网格综合优化算法

提出一种有效的网格综合优化算法。给定一定数量的三维散乱点和一个初始三角网格,使用Hoppe提出的能量函数对网格顶点位置优化,使网格更好的逼近三维散乱点。同时通过分裂网格中度数特别大的节点,使网格的空间形状更加平滑。计算机仿真实验表明,使用该算法能够获得形状良好的网格。     

笔式用户界面的eGOMS模型研究

认知心理学是构建人机交互模型的基础,从认知心理学角度对笔式用户界面(PUI)进行了建模和分析,以eGOMS模型为基础对PUI进行了评估。从认知过程的视知觉特征和心理加工机制、知识表征系统的组织形式以及单通道和多通道交互中的信息的加工和整合的方面、注意选择与分配的机制与特点等进行了细致的探讨了PUI的特点。PUI交互模式更加自然,可以减轻用户的认知负担。     

基于遗传算法的Cobb-Douglas模型参数的灰色辨识

运用ＧＭ（０，ｈ＋１）模型方法，同时应用改进的遗传算法，提出了基于遗传算法的Ｃｏｂｂ－Ｄｏｕｇｌａｓ生产函数模型参数的灰色辨识方法，并建立了Ｇｒｅｙ－Ｃｏｂｂ－Ｄｏｕｇｌａｓ生产函数模型。通过实例的拟合检验表明，应用提出的方法是有效的。     

Statistical Diagnosis for HIV Dynamics Based on Mean Shift Outlier Model

Ordinary differential equation(ODE) are widely used for quantifying HIV viral dynamics.It is interesting but challenging to estimate ODE parameters from noisy data, especially when the data have some outliers. In this study, the authors use the Mean Shift Outlier Model(MSOM) to detect outliers in HIV model based on the two-step estimation of ODE. Approximate formula for shift parameter is derived. Furthermore, a score test statistic is constructed and its approximating distribution is established. The simulation results show that: 1) The boundary points have more impact on the parameter estimation relative to interior points. 2) The proposed procedure can detect the outliers effectively. The authors illustrate the proposed approach using an application example from an HIV clinical trial and find similar pattern to the simulation studies.     

XML-based integration data model and schema mappingin multidatabase systems

Keywords:multidatabasesystems,commondatamodel,schemamapping,extensiblemarkuplanguage(XML).1.INTRODUCTION Amultidatabasesystem(MDBS)isalayerofsoftware thatintegratesacollectionofpre existing,heterogeneous,distributeddatabasesystemscalledlocaldatabasesystems(LDBSs)[1].Itmainlysolvestheproblemthathowto achievetheschemaintegrationanddatainteroperabilitya mongmultipleLDBSs.AMDBSallowsaglobalapplica tiontoaccessdistributedobjectslocatedatdifferenttypes ofLDBSs,suchasrelationaldatabases…     

组合投资双目标概率准则模型及TSII算法求解

考虑到我国证券交易过程中许多限制性的规定及现实投资者并非完全理性的决策行为,给出了概率准则组合投资的收益-损失风险双目标整数规划模型。通过证券收益经验分布,应用分层抽样的随机模拟,结合禁忌算法,设计禁忌模拟混合智能优化算法TSII,进行概率准则模型求解。分层抽样保证抽样遍布搜索空间,有效刻画收益分布的“高峰厚尾”,避免禁忌搜索路径往返重复,克服禁忌搜索对初始解的较强依赖性。算法同时使用禁忌表与希望表,将分散搜索与集中搜索相结合,增强禁忌算法的并行处理能力,提高了寻优效率与精度。最后,给出一个投资组合实证分析算例的收益-损失风险有效前沿。     

基于模糊聚类分析的入侵检测方法

提出了一种新的基于模糊聚类分析的入侵检测数据处理方法,该方法能够较为准确地区分正常和入侵进程,具有计算速度快、耗用资源少等特点。通过使用模糊聚类,还可以提炼出精简准确的分类规则。由于对数据中的孤立点采用了特殊的处理方法,因此对产生聚类规则的训练数据库进行添加和更新,该检测方法具有较强的可扩展性。通过仿真实验证明了该算法的有效性。     

属性识别理论模型在土壤肥力综合评价中的应用

土壤肥力受到自然因素和人为因素的双重影响,而且评价指标数据集较大属于高维数据,因此对其进行客观的综合评价显得非常困难。运用属性识别理论模型和层次分析法对土壤肥力综合评价进行了研究,结果与模糊综合评价模型的评价结果相一致。运用层次分析法确定评价指标权重系数,避免了权重确定的主观性,同时该模型计算简单,适应于有评价标准的质量评价问题。表3,参12。     

企业技术采纳时间的优化模型与模拟

运用动态规划的方法建立企业技术采纳时间的优化模型来研究技术的不确定性对企业技术采纳时间的影响,模型涉及的技术不确定性可用技术演化过程中新技术出现的速度和技术效率改进程度的不确定来表示;模型分析的结果表明了企业最优技术采纳时间(技术效率)与折现率、技术出现速度、技术提升程度、企业目前的技术效率和企业的产出弹性系数之间的关系;从技术不确定性的层面很好的解释了企业滞后采纳技术的行为;模型模拟验证了模型的有效性.