线性模型系数的有界影响辨识

基于采样数据的新息增量过程,创造性地提出了回归系数的有界影响辨识算法．该算法具有简洁的递推关系和良好的容错能力．理论分析和仿真计算证实,该算法能有效地克服异常数据的不利影响,提高统计推断的可靠性．     

一种新的发现偏离模式的线性算法

在分析Arning算法和其改进算法的基础上，提出一种新的发现偏离模式的线性算法．该算法将使数据序列突然发生大幅度波动的数据认作例外．已发现的例外被用数据序列平均值代替，在此基础上进行下一例外的发现．实验证明，该算法克服了例外集对数据次序的敏感性，并且下一例外发现不受上一例外发现的影响，从而可以重加有效的发现数据序列中的例外集．     

双频GPS数据的最优相位平滑伪距算法研究

相位平滑伪距算法可以有效抑制多路径效应对伪距的不良影响,其计算效率高,对数据传输的要求低,因此在GPS数据处理领域受到了广泛的关注和研究．基于参数的最优估计理论,对Hatch滤波进行了改进,重点讨论了双频GPS数据的最优相位平滑伪距算法．由该算法平滑得到的观测量与原始观测数据包含的信息量相同,即最优相位平滑伪距算法与非组合算法等价．理论研究结果表明该方法能够更有效地削弱多路径的影响,从而得到精度更高的定位结果。     

基于多速率运动模型的多帧最近邻数据关联算法

为了提高标准最近邻数据关联算法的关联效果，提出了基于多速率运动模型的多帧最近邻数据关联算法．改正了Hong提出的多速率运动模型中关于过程噪声的一处错误，然后把该模型应用于最近邻数据关联算法，并推广到多帧情况．新算法使用序列关联量测更新目标状态，有效降低了最近邻算法中误关联对跟踪效果的影响．仿真结果表明，该算法在减少计算量的同时大大减少了跟踪丢失率。     

一种并行实时数据库动态平衡算法

在探讨并行系统环境中影响实时事务执行时间3个因素：工作负载、数据的获取以及事务调度等的基础上。利用启发策略并采用新的数据迁徙及事务迁徙技术，提出了一种并行实时数据库动态平衡算法．在PRTS系统上实现了该算法，从加速比和实时事务执行成功率两个参数上论证了该算法的可行性和优越性．     

利用投影数据重排进行锥形束体积重建的改进算法

针对锥顶轨迹为单圆的锥形束体积重建问题,提出了一种基于平板检测器的T-FDK算法．不同于传统的FDK算法,该算法首先将锥形束投影数据重排为倾斜平行投影数据,然后再经过加权滤波和反投影重建,最后重建出待测物体的三维结构．数据仿真实验结果表明,该算法在保持与传统FDK算法有相同的计算复杂度的同时,重建图像的质量有了明显的提高,可以确保在较大的锥角范围内获得满意的重建图像．因而该算法在医学成像和无损探伤等领域具有重要的实用价值．     

基于Voronoi图的磁共振PROPELLER数据网格化算法

PROPELLER数据采集成像算法是磁共振成像中的一项新技术,由于其数据的网格化直接影响该成像算法的效果,因此提出一种基于Voronoi图的网格化算法．该算法对采样数据集进行网格分组查找,快速消除位置相同点;加入边缘闭包后进行Voronoi网格化,计算Voronoi网格面积并将其作为网格化的密度补偿权函数,提出基于网格分组的快速网格化算法并成像．实验表明,该算法运行速度快,成像清晰,图像对比度和细节较好,信噪比得到有效提高．     

一个机群环境下抗数据偏斜的JOIN算法

提出了一种计算机机群环境下JOIN算法，防止数据偏斜对机群执行效率的影响．给出了数据分布树的形式化定义，构造了基于数据分布树的数据均衡分布机制、抗数据偏斜的JOIN算法．分析和实验表明，该算法适合于海量数据查询并能有效地解决机群并行环境下数据偏斜所造成的查询性能低下的问题．     

大学生心理问题数据挖掘系统的设计与实现

设计了一种大学生心理问题数据挖掘系统．该系统采用ID3算法构建决策树进行分类挖掘,采用Apriori算法进行关联规则挖掘．以我校05级学生心理问题数据为对象,进行数据挖掘．发现了影响心理问题的主要因素及相互间的关系,使我校的心理健康教育工作更具针对性和目的性．     

CNC系统中摆线数据采样插补方法

本文给出了摆线数据采样插补公式、终点判据和流程图，详细分析了该算法的各种误差对加工精度的影响．表明该算法的轨迹误差小于１μｍ，进给步长误差小于０２５μｍ／８ｍｓ．运用该算法编制的插补程序，在３３ＭＨｚ８０３８６ＣＰＵ（带８０３８７协处理器）下运行，每次插补占用机时小于１．５ｍｓ．完全满足高精度和实时性的要求．     

影响分析发展综述

影响分析是近二十年来发展的一个新分支,它主要有二个方面的问题;一是模型扰动的方式;二是度量扰动对统计推断影响大小的标准。本文主要综述线性回归模型、非线性回归模型、Logist回归模型及多元线性回归模型中影响分析的发展情况。     

基于完全级联传播模型的社区影响最大化

基于社会网络的社区结构特性和网络中个体间的相互影响, 通过引入社区影响最大化的概念, 并根据节点间相互影响强度的动态变化, 提出一种新的影响传播模型： 完全级联传播模型. 利用该传播模型进行社区影响最大化研究, 在安然邮件数据集上对该传播模型和独立级联模型进行实验对比, 结果表明了该模型在社区影响最大化上应用的有效性.     

线性回归模型LIU估计的影响分析

研究了线性模型中LIU估计的影响分析问题,得到了原模型与数据删除、方差扰动及均值漂移模型间——线性回归有偏估计(LIU)估计的关系式,给出了影响度量的计算公式。     

广义二项回归模型的影响诊断

系统研究了广义二项回归模型的统计诊断和影响分析方法,给出了模型的参数估计和模型中散度参数检验的Score统计量,并基于数据删除模型和在3种局部扰动情形下,研究了模型影响分析问题,最后通过两个数值例子验证了本文方法的有效性。     

考虑非机动车流影响的微循环路网组织优化

为提高道路网通行能力,缓解干道拥堵,提高支路利用率,研究了非机动车流对机动车流的影响,并构建了影响模型,对机动车流的路阻函数进行改进。使用改进后的路阻函数构建微循环路网单向交通组织双层规划模型。上层模型以路网交通效率最大,干道平均饱和度最小和微循环支路平均饱和度最小为目标; 下层模型是基于用户平衡分配的交通流分配模型。采用遗传算法对模型进行求解。最后以北京市西三旗地区某微循环系统为例进行算例分析。研究结果表明:实施单向交通能够有效降低干道饱和度,提升支路利用率,平衡道路资源使用。在不考虑非机动车流影响时,进行单向交通组织的路段为9条,考虑单向交通影响时,进行单向交通组织的路段为4条,仅有两条路段重合,两种情况路网组织方案差异明显,所以应在实际路网优化时考虑非机动车流的影响。可见,考虑非机动车影响的微循环路网组织优化模型能够为实际单向交通组织提供理论支持。     

知识型员工行为能力的内部关系

采用贝叶斯网络模型方法,按照贪婪算法进行85次搜索获得了知识型员工行为能力结构内部关系的最优模型.通过最优模型获得3方面的结论:影响力簇直接影响到基本行为簇、行动与目标簇和管理簇;行动与目标簇不影响另外3个维度的任何一个,而另外3个维度均影响到行动与目标簇;影响力簇不但直接影响行动与目标簇,而且还会分别通过管理簇和基本行为簇间接影响行动与目标簇,且直接影响的强度均小于间接影响的强度.     

基于模糊影响图方法的商业银行信用风险评估

综合应用模糊集与影响图理论建立了模糊影响图方法,将其模型引入商业银行信用风险评估,在确立了商业银行信用风险评价指标体系的基础上,建立了基于模糊影响图的商业银行信用风险评估模型,说明了该模型的有效性.     

基于广义等效介质激电模型的有限长源频率域一维正演

为研究广义等效介质激电模型(GEMTIP模型)中的极化参数对有限长导线源的频率域响应的影响规律,首先介绍了GEMTIP模型;然后将模型引入有限长导线源频率域测深一维正演中去;进而得到带激电信息的水平电场信号。重点研究了在层状介质条件下不同的极化参数对水平电场影响情况,通过分析发现体积占比对电场值的影响最大,在中高频处异常明显;其次是面积化系数,激电异常在低频处明显;相同极化参数对应的三层地电模型有如下规律:Q型模型的激电异常最大,反映极化层的能力最强,H型模型反映极化层的能力最差,A型和K型则位于两者之间。     

基于自然背景的热成像系统信息量评价模型

通常MRTD-CW模型用于评价热成像系统综合性能,但不能评价自然背景对系统性能的影响. 比对TTP模型,对 MRTD-CW模型进行修正,引入自然背景参量,建立基于自然背景的热成像系统综合性能信息量评价模型,以典型场景为例用噪声均方差计算法则给出了自然背景参量的计算方法. 含自然背景噪声参量的MRTD-CW模型能计算出不同实验场景热成像系统获得的目标综合信息量,进一步确定的热成像系统最佳角放大率与TTP模型计算值非常接近. 实验结果证明引入自然背景参量的MRTD-CW模型能有效评价自然背景对热成像系统综合性能的影响.      

主动悬架与电动助力转向系统模糊集成控制

建立了包括转向运动模型、俯仰运动模型和侧倾运动模型的汽车主动悬架与电动助力转向系统的整车集成系统模型．分析汽车转向时转向系与悬架对车辆综合性能的影响，并应用模糊逻辑控制理论，设计了主动悬架系统与电动助力转向系统集成控制器．计算结果表明，所采用的模糊集成控制策略，有效地消除汽车转向时由转向效应对悬架作动器作用力的影响，以及车身姿态对电动助力大小的影响，不但实现了转向时的操纵轻便性，又明显提高了转弯时汽车行驶平顺性、操纵稳定性和安全性等整车综合性能。