连续量决策信息表的离散化问题研究

在粗糙集理论中,知识是以表格的形式表达的.当用粗糙集算法从连续量决策信息表中提取规则时,首先要对其进行离散化处理.针对连续量决策信息表离散化过程中存在的问题,本文中提出了2个定理并进行了证明.定理表明:在考虑决策信息表中属性值之间不可分关系的条件下,若决策信息表的值发生变化,则离散化结果必然发生变化.所以由单一样本构成的连续量决策信息表所得到的离散化结果不能用于实际的连续量系统中.     

知识发现过程中连续属性离散化方法研究

在综合分析知识发现过程中连续属性离散化方法的基础上，提出了一种基于全局聚类分析来处理连续属性离散化问题的方法。实例验证结果表明该方法对知识发现过程中连续属性离散化的划分更为合理。     

平稳噪声中的谐波恢复

研究乘性噪声均值先验知识未知情况下的谐波恢复问题。提出了基于一阶、二阶循环统计量的混合方法和基于一阶、三阶循环统计量的混合方法．即先利用一阶循环统计量得到对应非零均值乘性噪声的谐波频率，再求出与谐波频率对应的乘性噪声均值．去均值后用二阶或三阶循环统计量来恢复谐波。在此基础上．提出了谐波分量个数的估计方法。仿真结果证实了该方法的有效性。     

带状态约束的切换系统的脉冲控制优化

讨论了带有脉冲控制和状态约束的切换系统的优化数字解问题,将直接微分法从连续切换系统推广到脉冲切换系统,从无约束优化问题推广到有约束优化问题.通过目标函数值对脉冲输入的直接微分,得到目标函数值变化量和脉冲输入微小变化量之间的关系.根据它们之间的关系,采用离散化数字解算法求解,即将目标函数、状态方程和约束变量方程等都离散化,形成迭代循环,从而得到切换时刻的脉冲优化数字解,保证了系统轨迹在约束范围内达到优化状态.     

乘性噪声中的谐波恢复

研究在乘性噪声均值先验知识未知情况下的谐波恢复问题.提出了基于一阶、二阶循环统计量的混合方法(FSCSH)和基于一阶、三阶统计量的混合方法(FTCSH),即先利用一阶循环统计量得到对应非零均值乘性噪声的谐波频率,再求出与谐波频率对应的乘性噪声均值,最后用二阶或三阶循环统计量来恢复谐波.仿真结果证实了该方法的有效性.     

一种基于循环回归的推荐算法

提出了一种基于循环回归的推荐算法.首先,对原数据集中的评分数据及缺失值进行离散化处理,然后对离散化数据进行回归模型训练,此过程循环执行并最终建立推荐系统.在离散化阶段,对比不同的离散方法,并对它们的分类粒度开展研究.在模型训练阶段,讨论回归算法对于模型性能的影响.数值计算实验表明,本算法较之近年非常热门的SVDFeaute方法,能够产生更小的均方根误差,验证了算法的有效性.     

带通全响应连续相位调制信号的二阶循环谱

根据全响应连续相位调制信号在不同调制指数下的基带循环谱,由数字调制信号的基带循环谱与带通循环谱的关系式,推导了其相应带通信号循环谱的表达式并进行了详细的分析,得出了不同调制指数下循环频率与载频、峰值频偏以及码元宽度之间的关系式.仿真实验证明这些结论是正确的.     

柴油机喷油过程循环波动的测量及研究

建立测量多循环喷油过程连续变化情况的测试系统,研究在不同齿杆位置下各种转速时,循环喷油量的分布及循环喷油量波动率的变化情况,提出一种测量油管残余压力的方法.结果表明,油管残余压力对喷油过程的循环波动有较大影响,另外,在有二次喷射时喷油过程的循环波动并不大。     

过程噪声和量测噪声多步相关的卡尔曼型滤波

本文详细讨论了在随机离散时间动态系统 中过程噪声~$w_k$~和量测噪声~$v_k$~两步相关情况下的最优状态估计, 给出了两步相关情况下的卡尔曼型滤波. 然后把它推广到过程噪声~$w_k$~和量测噪声~$v_k$~多步相关的情况, 给出了n步相关情况下卡尔曼型滤波的一般表达式.     

时间延迟估计的循环相关法

依据离散时间序列的长度有限性,将其扩充为以序列长度为周期的周期序列,又依据周期序列的相关原理———循环相关,对信号进行时间延迟估计.由于循环相关的平稳特性,即使在较大延迟量存在的情况下,仍然能够达到准确的时延估计效果.模拟得到了不同强度的高斯噪声或不同时间延迟量下的广义相关能量图和循环相关能量图.模拟实验结果表明,在低信噪比或大延迟量的环境下,循环相关时延估计方法比广义相关时延估计方法具有明显的优势.     

高阶谱与二阶循环谱在信道盲辨识与盲均衡中的性能比较

重点研究了高阶谱和二阶循环谱及其在信道盲辨识与盲均衡中的应用，对基于最小二乘和快速傅立叶变换的算法进行了比较，得出了一些重要结论：高阶谱算法具有较强的抗高斯噪声性能，但其收敛速度慢；二阶循环谱算法具有收敛速度快和所需数据最小的优点，但其收敛残余误差大。     

基于循环平稳包络的心音分割方法

提出了一种基于循环平稳包络的心音分割算法,自动把第一心音(S1)和第二心音(S2)从每个周期中分别提取出来。计算心音信号的循环平稳包络,选择一个阈值来区分S1和S2。不需要参考信号,而且不受噪声干扰,即使是在有噪声的情况下,也能正确区分出S1和S2。处理了来自20个样本的心音信号(包括15个正常心音和5个异常心音,共715个周期),结果显示,分割的正确率超过96%。     

认知无线电频谱感知技术研究

对基于发射机检测的频谱感知方法进行了分析,比较了能量检测和基于循环平稳信号检测两种方法,并对这两种检测方法进行了公式推导,给出了实现过程;对能量检测进行了误检测概率分析,得出信道噪声的不确定性将严重影响检测有效性的结论;通过对信号正确检测概率的仿真,验证了基于循环平稳信号的检测门限不是基于噪声能量,而是基于信号的统计分布特性.     

应用循环自相关函数诊断齿轮故障

本文讨论机械信号的循环平稳特性，指出这种循环平稳性主要表现为二阶．推导了二阶循环统计量——循环自相关函数的解调方法，该方法通过搜索循环频率而将调制源分离在循环域的低频段，并且调幅和调频信号有不同的解调结果．应用于齿轮诊断，有效地提取出裂纹和断齿故障的特征．研究表明：将机械信号视为循环平稳信号，可以获得统计量的变化信息，这种信息在机械监测和诊断中可以充分利用．     

具有全局聚类的多属性离散化算法

为了减少连续属性离散化后有用信息的丢失和信息系统总的断点数量,提出了一种具有全局聚类效果的多属性离散化算法.算法根据各属性预插入断点对信息系统近似分类质量的影响,来确定要插入断点的属性,从全局属性范围选择最佳断点.根据Ameva统计量来判断属性中最佳断点的位置,并以保证决策表的近似分类质量作为算法的终止条件.实验采用多...     

多传感器系统噪声统计辨识的一种相关方法

对于带未知噪声统计和相关噪声的多传感器线性离散定常随机系统,通过左素分解将观测过程表为两个滑动平均(MA)过程之和,利用解相关函数矩阵方程组方法得到系统的噪声方差、相关阵及互协方差的在线估计器.基于观测过程的采样相关函数的遍历性证明了噪声统计估值器是强一致的.一个两传感器带相关噪声系统的仿真例子说明了方法的有效性.     

浅谈概率统计教学中反例的构造

目前概率统计的教材绝大多数都以正面陈述的证明为主体。概率统计的概念和命题比较抽象,学生不好理解,而运用反例对概率统计教学有很大帮助。本文给出随机变量和分布中若干命题反例的构造。     

量子统计系统极限判据的讨论

目的对量子统计系统的极限判据进行讨论。方法对不同量子极限进行比较分析。结果推导得到了量子统计系统的极限判据,并进行了讨论。结论对近独立粒子体系的统计分布,小Planck常数极限与高温、低密度极限具有相同的极限效应。     

一类广义非平稳过程泛函结构的特征刻划与随机分析

运用鞅理论与随机优化分析方法讨论了广义完备概率空间中一类非平稳过程泛函结构的特征刻划，得到了Wiener过程、扩散过程与Ito过程及其在Gauss情形下泛函结构的一系列随机分析的结果，这对于解决这类可观测随机过程的最佳非线性滤波具有一定的意义．     

二阶循环统计量在机械故障诊断中的应用

基于循环统计理论，对循环平稳信号进行处理，主要研究了信号的二阶循环统计特性，即循环自相关函数和循环谱密度，指出循环自相关函数不为零的循环频率对应着信号中的某些故障，并可以对调幅信号进行解调。通过循环频率扫描方法提取的调制源分布在循环频率域的低频段，其结果可用循环频率-频率-循环谱密度的三维图表示。用仿真信号对该方法进行验证，并应用于滚动轴承的内、外圈及滚动体的故障诊断，可以有效地分离出所对应的故障特征频率。