小波分维估计法在三峡水库汛期 洪水分期中的应用

汛限水位分期控制能在不降低水库防洪标准的条件下提高水能资源利用效率,而洪水分期是汛限水位分期控制的前提.以三峡水库洪水资源高效利用为背景,在分析三峡水库上下游水文气象特征的基础上,根据水文序列的自相似性,由统计分析法确定了宜昌站洪水分期数目,并选择Db4为小波基,以Mallat算法为基础,提出了小波分维估计法计算模式并计算了宜昌站各分期的分维数,最后确定了三峡水库的汛期洪水分期。结果表明,以小波分维估计法划分的洪水分期与传统研究分期结果一致,但小波分维估计法计算简便,所得分维数结果稳定,表明小波分维估计法应用于洪水分期是可行的和有效的.     

技术进步对农业生产影响的定量分析模型初探

给出了技术进步对农业生产影响的定量分析模型，并讨论了农业生产过程中弹性系数的分维含义与特征，运用新的弹性系数的计算方法，对固原县粮食生产过程中的弹性系数作了计算，分析。     

基于A-DBSCAN的欠定盲源分离算法

为提升欠定盲源分离问题中混合矩阵的估计精度,在噪声环境下基于密度的空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise, DBSCAN)算法的基础上,提出一种自适应确定输入参数的DBSCAN算法(adaptive DBSCAN, A-DBSCAN)用于混合矩阵估计。针对DBSCAN算法邻域半径(Eps)及邻域点数(MinPts)依赖人为设定的问题,首先利用曲线拟合方法得出Eps,然后通过分析聚类输出类别数与噪声点数关系确定MinPts,并将其与混合矩阵估计模型相结合,最后通过最短路径算法实现源信号恢复。实验结果表明,提出的算法在估计混合矩阵和恢复源信号时,相关性能与对比算法相较均有明显提升。     

基于A-DBSCAN的欠定盲源分离算法

为提升欠定盲源分离问题中混合矩阵的估计精度,在噪声环境下基于密度的空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise, DBSCAN)算法的基础上,提出一种自适应确定输入参数的DBSCAN算法(adaptive DBSCAN, A-DBSCAN)用于混合矩阵估计。针对DBSCAN算法邻域半径(Eps)及邻域点数(MinPts)依赖人为设定的问题,首先利用曲线拟合方法得出Eps,然后通过分析聚类输出类别数与噪声点数关系确定MinPts,并将其与混合矩阵估计模型相结合,最后通过最短路径算法实现源信号恢复。实验结果表明,提出的算法在估计混合矩阵和恢复源信号时,相关性能与对比算法相较均有明显提升。     

基于分形特征矢量的水下目标识别

讨论目标回波的分形特征和基于分形的识别方法,并用实际潜艇的回波数据进行了分形特征识别研究。在分析回波信号时间域波形的基础上,应用随机分形理论,给出基于分形布朗运动的回波信号分维特征矢量提取的理论和方法;提取了回波信号的分形维特征矢量。进而给出了基于BP网络的分类计算方法,计算结果表明,所提的提取水声回波信号目标特征矢量的方法与分类方法切实可行。     

天波雷达对空探测任务下积累时间自适应优化设置研究

针对人工设置天波雷达相干积累时间存在盲目性, 不能充分发挥雷达探测性能的问题, 以空中目标探测为研究对象, 提出了自适应积累时间设置优化方法。首先, 分析了积累时间对天波超视距雷达探测性能的影响。其次, 计算了影响相干积累时间的信号时宽和积累点数的最优值。然后, 提出了自适应设置积累点数的方法。最后, 通过实验证明了本文方法比人工方法更能提高天波雷达探测性能。     

基于集合卡尔曼滤波的改进粒子滤波算法

提出一种基于集合卡尔曼滤波的粒子滤波改进方法。该方法利用集合卡尔曼滤波的最大后验概率估计产生粒子滤波每一时刻各粒子的建议分布函数,使建议分布函数融入最新观测信息的同时,更加符合状态的真实后验概率分布。该方法在对粒子滤波的建议分布进行估计时使用采样方法近似非线性分布,且采样点数灵活可变,使计算精度和算法效率得到提高。仿真结果表明,提出的集合卡尔曼粒子滤波的估计性能明显优于标准粒子滤波、扩展卡尔曼粒子滤波和无迹粒子滤波。     

基于自适应神经网络的边坡位移预测

通过对边坡位移历史数据序列进行特征分析 ,计算出饱和嵌入维数和最大 Lyapunov指数 ,给出了边坡位移的最大可预报时间尺度。在此基础上 ,确定了神经网络的输入节点数 ,建立了基于自适应神经网络的边坡位移预报方法 .通过对三峡升船机高边坡和新滩滑坡实际位移数据进行预测 ,结果令人满意 .这对于建立边坡位移的实时监测 -预警系统有重要意义.     

节点数固定的复杂网络模型初探

由于随机图模型、小世界模型和无标度模型的结构上存在交叉性，有必要对复杂网络进行新的分类。本文将复杂网络分成两类：节点数固定的复杂网络和节点数变化的复杂网络，且重点研究了前一类网络。首先时节点数固定的网络进行了细分，然后分析了在边的不同连接方式下节点数固定的网络的度分布、平均最短路长度和聚类系数等特征，最后讨论了小世界特性与无标度特性产生的原因。研究表明，节点数固定的网络大多具有小世界特性，小世界特性与无标度特性是从不同的侧面来研究复杂网络的，从而很好地解释了在许多复杂网络这两种特性能够共存的原因。     

改进的分形算法在弱小目标检测中的应用

针对单帧图像中的弱小目标检测问题,提出了一种改进的基于分形的快速检测方法。该方法首先利用图像的局部熵信息对目标进行粗定位,以得到一个包含目标的感兴趣区域,然后利用分形理论构造该区域的分维像,最后对分维像采用自适应阈值分割即可将弱小目标精确检测出来。与传统分形算法相比,提出的改进算法包含粗定位和细定位两部分,它将分形算法要处理的区域缩减到局部熵所估计的小范围内,从而克服了传统分形方法计算量大、抗噪性差的缺点。仿真实验结果表明,该方法能够稳健、快速、有效地检测弱小目标。     

一类具有分形和小世界特性的网络图

提出一类具有分形和小世界特性的网络图.利用数学归纳的方法计算出了网络图的集聚系数,平均最短路径和网络图的直径,证明了网络图的小世界特性.用盒维数和豪斯道夫维数来衡量网络图的分形性,得到其维数均为1.585.最后对网络图的构造方法作了进一步地拓展,并给出了拓展的网络图的相关拓扑特性的表达式,并认为其和原来的网络图可归结为一类具有分形和小世界特性的网络图.     

Incremental clustering algorithm via crossentropy

1.INTRODUCTION Fuzzyclusteringisanunsupervisedwayofdatagrouping andusefulinpatternrecognition,informationretrieval,imageprocessing,faultdetection[1,2].Itgroupsdatainto finiteclustersbyusingsomekindsofmeasuressuchasthe linearandnon lineardistance,theentropymeasure,or inclusiondegreeinfuzzyenvironments.Intermsofthe modelsandmeasuresbetweenobjects,differentalgo rithmspartitiondifferentdatasetsandproduceclusters withdifferentshapesandhavedistinctdifferenceintime andspaceefficiency.Currentclus…     

基于元数据与领域概念树的文本相似度计算

随着网络与信息技术的快速发展,导致网络上产生了大量的电子文本,而文本间的相似度计算是文本处理的一种重要手段。对于大规模的文本集,通常采用向量空间模型（vector space model, VSM）进行文本表示,但是该方法面临着文本向量维度较高及文本语义相似度难以度量的问题。提出一种改进的文本相似度计算方法,从大量的特征空间中选择出具有代表性的元数据特征向量元素,以降低向量空间的维度;构建领域概念树并设计基于领域概念树的文本相似度算法,对领域概念中广泛存在的同义词进行处理,以提高文本之间语义相似度度量的性能。实验结果表明：通过降维和概念相似度计算可提高文本相似度计算的性能。     

基于分形盒维数的线性调频信号参数估计

针对当前线性调频（linear frequency modulation, LFM）信号参数估计算法中对调频斜率的估计复杂度高、实时性差且信噪比适应范围较小等缺点,提出了基于分形盒维数的LFM信号调频斜率估计方法。该方法通过计算信号调频斜率与盒维数的关系曲线,利用盒维数对LFM信号的调频斜率进行估计,探讨了信号的幅度和相位对信号盒维数的影响,计算了不同信噪比下的估计误差,并与传统的基于匹配傅里叶变换（matching Fourier transform, MFT）的LFM信号参数估计算法进行了对比仿真,绘制了脉冲宽度、调频带宽与盒维数三者的关系曲线图。仿真结果表明,该算法在建立了对应关系数据库后,在信噪比变化范围比较大的情况下的估计误差仍然比较小,且算法简单,对于实时性估计具有很好的应用价值。     

基于嵌入理论和神经网络技术的混沌数据预测及其在股票市场中的应用

提出了一种将延迟 -嵌入定理与人工神经网络相结合预测混沌数据的基本方法 ,首先讨论了嵌入延迟时间和嵌入维的计算方法 ,并从信号处理的角度分析了相空间重构同预测的关系 ,并以此确定神经网络的输入层结构 ;最后应用于股票指数和价格的预测 ,结果表明这种方法对解决一类问题具有广阔的前景 .     

基于最优路径的弹道目标径向长度提取方法

针对强噪声环境中弹道目标径向长度提取困难的问题,提出了一种基于最优路径的弹道目标径向长度提取方法。首先对目标距离像进行时间积累,得到一维距离像时间序列,然后分别计算每相邻帧的距离像中各个像素之间转移的幅度代价函数和路径代价函数,根据总代价函数的大小判断各散射中心的相关性,搜索得到一条代价函数最小的路径即最优路径,确定目标头部和尾部散射中心的位置,进而得到各个时刻目标径向长度。该方法算法简单,在强噪声环境中也能保证较高的正确率。对仿真和模拟测试数据的分析处理验证了该方法的有效性。     

基于时间序列分析的制造质量水平变化的混沌特性

在定义了制造企业生产制造时间序列的基础上,使用G-P算法计算时间序列的关联维数。通过关联维数的计算得到相应的嵌入维数后,使用基于相空间重构的小数据量法计算混沌时间序列的Lyapunov指数。采集HZ近三年的日生产产品合格率作为研究制造质量水平变化混沌特性的原始数据。在以上技术路线及数据的基础上,得到的关联维为分数,而Lyapunov指数为正值,说明日生产产品合格率变化时间序列呈现出混沌特性。另外将以上数据分为8个时间序列,每个时间序列同样得到分数关联维数与正Lyapunov指数,说明制造质量水平的变化是一直是混沌的,为制造质量水平的预测在理论上提供了可能性。     

铁路V型天窗对线路能力影响的模拟分析方法研究

针对分析铁路V型天窗对线路能力影响的问题,提出了模拟分析的方法.该方法首先明确了V型天窗对线路能力影响的内容,探讨了能力影响分析的研究流程和分析指标.在此基础上,完成了列车运行图和V型天窗的数据结构设计,并运用离散事件动态系统理论和计算机模拟技术,设计了用以计算影响分析指标的一整套算法,包括:V型天窗直接影响运行线集的求解算法,确定两侧V型天窗影响区域的求解算法和计算两侧V型天窗影响区域可利用能力的算法.特别地,为求解两侧V型天窗影响区域可利用能力,设计了模拟运行流程,并给出了流程中事件推演、冲突判定、平移量计算和事件修正的计算公式.最后,进行了实例验证.     

大型网络系统可靠度计算新方法

在大型网络系统可靠度的不交最小路集算法基础上,提出大型网络系统可靠度的不交最小路集算法的实现新方法。由于直接采用两节点之间弧表示逻辑运算,编程实现过程直观而简便,根据需要可以提供网络系统的全部最小路集、全部最小割集和系统可靠度,并且采用Fortran90语言和C＋＋语言编程,为大网络系统的可靠度和不可靠度分析提供了计算模块。     

DEA有效的最速性

对非ＤＥＡ有效的决策单元，本文定义了其ＤＥＡ有效的最速性及相关概念，讨论了它的一些性质，给出了计算方法及实例。