基于k平面聚类的时序数据粒化和预测

设计了一种针对时间序列的k平面聚类算法,在时间维度和数值维度上同时对所有时序数据点进行聚类,从而将所有数据点划分到若干个不等长的时间窗口．在每个时间窗口上建立线性模糊信息粒子,最终得到原始时间序列的分段线性粒化表示．为便于采用模糊推理系统进行时间序列的预测,还定义了这些线性粒子的距离,从而构建了一种基于线性模糊信息粒子的预测方法．实验表明,所提出的预测方法可以有效地对具有伪周期的时间序列进行长期预测．      

前移双回归神经网络预测模型

构造一种称为前移双回归神经网络的时间序列预测新方法,克服了以往多元线性回归只考虑外部影响因素(外因)、时间序列自回归只考虑自身以往结果(内因)的不足,又结合神经网络弥补了二者都是线性模型而未考虑非线性关系的缺陷.结合国际油价预测实例证实新模型确实优于传统模型.     

基于滑动样本熵的动力学状态识别

样本熵是有效刻画系统复杂性的动力学指数,运用滑动技术生成样本熵函数,分析线性和非线性时间序列在不同动力学状态下的变化.结果显示,对于线性和非线性时间序列,动力学状态发生改变时,样本熵函数均有明显变化,其中,样本熵函数跳跃点指示了动力学状态突变点.进一步对比传统的识别方法,滑动样本熵体现出更好的稳定性和适用性,表明滑动样本熵方法能有效识别时间序列动力学状态,为时间序列的动力学状态分析提供一条新的途径.     

一种新的混合智能预测模型及其在故障诊断中的应用

针对机电设备运行状态受多因素影响且变化趋势复杂、难以用单一预测方法进行有效预测的问题，提出了一种新的基于经验模式分解、支持向量机和自适应线性神经网络的混合智能预测模型．首先，利用经验模式分解方法将非平稳时间序列按其内在的时间特征尺度自适应地分解为多个本征模式分量，然后根据这些分量各自趋势变化的剧烈程度选择合适的核函数，用支持向量机对其进行预测，最后通过自适应线性神经网络对这些预测分量进行自适应加权组合，得到原始序列的预测值．研究结果表明，对于标准算例和某机组振动趋势的预测，不论是单步预测还是多步预测，该模型的预测性能均好于单一的支持向量机预测方法。     

基于时间序列的模式挖掘研究

论文阐述了基于时间序列的模式挖掘的基本概念,对基于时间序列的模式挖掘经典算法和增量挖掘、时间序列分段线性表示及相似性算法进行了相对全面的介绍,对算法的特征做了详细的论述。     

用时序分析法识别机床固有频率

本文采用时间序列分析法在机床连续切削和非连续平稳切削状态下，建立线性ＡＲ模 型，识别机床固有频率．与采用正弦激振法和ＦＦＴ分析法所得结果进行比较，论证了在非连续平 稳切削状态下识别机床固有频率的优越性．     

西安气象要素变化的马尔柯夫概型预报

应用时间离散、状态离散的马尔柯夫过程理论，结合多元线性回归，以实测时间序列内部概率分布结构为特征，建立了西安几类气象要素的短期预报模型．计算结果表明，模型对气象要素的短期（时）变化规律有较好的反映能力．     

非线性动力系统非定常态的最快增长扰动

计算了洛伦兹模式随时间变化的非定常态的条件非线性最优扰动．在比较条件非线性最优扰动和线性奇异向量模态的基础上进一步探讨了它们随时间的演变．结果表明，线性奇异向量代表初始扰动最优增长的方向，条件非线性最优扰动，由于受非线性的影响不能代表扰动最优增长方向，它代表在预报时刻有最大非线性发展的一类初始扰动．另外，条件非线性最优扰动代表了最敏感或最不稳定的扰动模态，从而揭示了非线性对洛伦兹模式敏感性的影响．     

变系数线性递归序列收敛的充分和必要条件

讨论由线性递归方程确定的序列的收敛性．从常系数递归序列收敛的充分必要条件出发,证明了变系数递归序列收敛的充分条件;构造反例,指出了变系数递归序列的复杂性;通过数学归纳和范数递推,给出并证明了在排除退化状态、兼顾临界状态之下,变系数递归序列收敛条件的必要性．     

基于张量多线性PCA的多变量时间序列模式匹配

提出基于张量多线性PCA的多变量时间序列模式匹配方法,通过张量多线性PCA对多变量时间序列进行低维重构并获得其模式表示,然后利用Frobenius范数设计模式间的相似性度量.在四组公开的多变量时间序列数据集上进行实验,结果表明该方法的匹配准确率较高,时间开销较少,且适用于各种规模的数据集.     

小波与信号

小波分析被认为是Fourier分析的重大突破,它已成为当今从应用数学到信号处理等众多领域的研究热点。本文介绍了小波分析产生的背景和基本知识,论述了小波分年与信号分析之间的密切联系。     

对山西工业行业结构的因子分析

使用因子分析的方法对山西的工业行业结构进行了分析,其中,利用R-型因子分析将6个变量综合成了3个因子(即总量因子、经济效益因子、销售因子),利用Q-型因子分析对山西省的36个工业行业进行了分类分析。     

顺序注射分析检测技术的应用及其进展

对2002年以来顺序注射分析在环境分析和生物分析方面的应用进行了较为详细的综述.展望了顺序注射分析的未来.     

环太平洋地区斑岩钼铜矿化岩体矿化类型统计预测

本文对环太平洋地区53个与斑岩钼、铜矿床有成因联系的侵入岩体的控矿专属性进行了研究。对矿化类型与岩石化学组分之间的关系进行了统计分析和对比,从而阐明了矿化类型与岩浆演化之间的关系。作者在传统的岩石化学研究方法基础上,进一步应用R型聚类分析和因子分析等多元统计方法提取有用信息。并从应用角度,运用模糊集合论中隶属函数的概念,研究已知控矿岩体矿化类型的划分,建立评价矿化岩体矿化类型的数学模型。     

近年高考数学试题与天津市中学数学教学

本文在近年高考数学试题分析与其中一年的试卷抽样分析的基础上，剖析了天津市中学数学教学的某些薄弱环节，提出一些改革的建议。     

电位溶出分析和计时电位溶出分析及其应用

评述了电位溶出分析和计时电位溶出分析以及在其基础上发展产生的新方法的主要特征及其应用。     

山西省工业中各产业发展水平分析

采用主成分分析、聚类分析和因子分析方法，对山西省工业中34个产业2003年的数据进行分析，得出了反映各产业经济效益、产业规模情况的各项综合经济指标，并对各个产业进行排序，得到山西省的工业中各个产业发展情况和各产业发展层次的分布情况，为制定山西省整体的经济发展战略提供一定理论依据。     

广西常绿阔叶林的排序

本文用主分量分析(PCA)、相互平均法(RA)及去趋势对应分析(DCA)方法对取自广西不同地区的30个常绿阔叶林的样地资料进行排序分析,并将结果与聚类分析的结果相比较。另外还对这三种排序方法进行了讨论。     

重庆地区7种生物质的成分分析及热重实验

对重庆地区的玉米秆、玉米芯、高梁秆、稻秸、麦秸、黄桷树、竹子等7种生物质进行了工业成分分析与干基化学组成分析，并用热重分析仪对7种生物质的热解特性进行了热重实验．通过对热失重曲线分析，研究了生物质种类、加热速率、样品粒径、压力对生物质热解特性的影响，得到了最大热解速率对应温度及反应活化能、频率因子等热解反应动力学参数，     

微积分教学中符号化思想的分析

符号是数学思维的载体,符号化思想是重要的数学思想方法.研究微积分教学中的符号化思想,揭示其内在规律性,是微积分教学研究的需要,也有方法论意义.研究发现,要剖析微积分教学中的符号化思想,应该从其语义、结构和辩证法等三个方面展开.