煤与瓦斯突出前瓦斯涌出动态混沌特性

为了分析煤与瓦斯突出前瓦斯涌出量时间序列的混沌动力学特征,对某矿突出前的瓦斯涌出量实测数据的时间序列进行了相空间重构,采用G-P算法计算了突出前瓦斯涌出量时间序列的饱和嵌入维数和关联维数,采用Wolf方法计算了最大Lyapunov指数。结果表明:突出前瓦斯涌出量时间序列是一混沌序列,具有混沌特性;对于研究的瓦斯涌出量时间序列,当嵌入空间维数m取6～7时,Lyapunov特征指数趋于稳定值0.074,即为最大Lyapunov指数LE1;可以应用混沌理论分析突出前瓦斯涌出量时间序列的非线性特征。为煤与瓦斯突出预测研究提供了一种新思路。     

基于混沌理论的往复式压缩机故障诊断

实测某往复压缩机气缸在正常、活塞体松动及拉缸工况下的振动信号,计算信号的关联维数、Kolmogorov熵及最大Lyapunov指数,并证明信号具有非线性。用奇异值分解(SVD)降噪法对信号进行降噪,通过奇异熵增量曲线选择降噪阶次,用互信息法求最佳延时,并用假近邻域法求最佳嵌入维数,同时用G-P算法、小数据量法求出关联维数、Kolmogorov熵及最大Lyapunov指数。计算结果表明,3种工况下的往复压缩机气缸振动信号均为非线性混沌信号,故障越严重,信号表现出的混沌特性越明显,可依据混沌指标对往复压缩机气缸的状态进行监测。     

水平管中气固两相流的混沌特征分析

对水平管密相气力输送系统的混沌动力学行为进行了分析，对煤粉浓度信号时间序列的最大Lyapunov指数和关联维数进行了计算。结果表明，系统的最大Lyapunov指数均大于零，这充分说明煤粉在水平管中的密相气力输送存在混沌特征。从密相移动床流区到沉积层流区，混沌吸引子由大变小，关联维数从1．5359减小到1．0764。说明从密相移动床流区到沉积层流区，流体系统运动的混沌程度逐渐减弱。     

基于模糊熵的时间序列非线性检测方法

针对目前常用的特征量有关联维数和近似熵这两个指标在应用中存在不足,提出了一种新的替代数据法对时间序列中的非线性特性进行检测。替代数据法由零假设和检验特征量两部分组成。笔者提出将模糊熵作为特征量引入到替代数据法中检测时间序列的非线性特征,并在Logistic方程产生的非线性时间序列,以及线性AR模型产生的线性时间序列上进行了验证。研究结果表明,对于不同长度的时间序列,基于模糊熵的替代数据法是一种稳定、有效的非线性检测方法。     

Rayleigh-Benard对流温度信号的混沌特性分析

为了揭示Rayleigh-Benard湍流存在的混沌特征,通过对Rayleigh-Benard对流温度信号的时间序列分析,研究了混沌特性随测量点变化的规律.采用G-P算法和小数据法分别得到了描述序列混沌特性的关联维、最大Lyapunov指数及Kolmogorov熵特征参数,证实了高Ra数下Rayleigh-Benard...     

福州市区降雨序列多时间尺度的混沌特征

利用多时间尺度(Δt=1,2,3,6月)对福州市区近60 a来降雨序列进行混沌分析,以相空间重构、相空间嵌入维数m、饱和关联维数D2、饱和关联维数D2与相空间嵌入维数m的比值和最大Lyapunov指数λ等参数揭示了福州市区降雨序列的混沌特征.结果表明:各种时间尺度的相空间重构m都为8、饱和关联维数D2分别为3.19,3.24,3.15和3.13,D2/m分别为0.400,0.405,0.394和0.391,最大Lyapunov数λ分别为0.33,0.50,0.34和0.25,体现了各种时间尺度下福州市降雨量存在着混沌现象;通过对比分析,得出以Δt=6时的时间尺度分析降雨序列的混沌特征较好.     

逆转捩过程中混沌特征的实验研究

利用逆转捩过程中的瞬时速度时间序列计算了逆转捩过程中反映系统无序运动程度的非线性动力学参数,即相关维数、最大Lyapunov指数和关联熵.计算结果表明,在逆转捩过程中存在混沌现象;逆转捩过程与转捩过程相反,流动形态经历了湍流-混沌-层流的演化过程.     

短角幽天牛成虫林间种群数量的混沌特性

根据混沌理论,分别采用功率谱分析法、关联维数和嵌入维数、最大Lyapunov指数和主分量分析法识别短角幽天牛成虫林间种群数量序列的混沌特性,将短角幽天牛成虫林间种群数量的一维时间序列拓展到多维相空间中去,得出主要的混沌特性指标.研究表明:不同的混沌判定方法结果均显示短角幽天牛林间种群数量序列具有混沌特征,属于混沌时间序列;在拓展的多维相空间中存在吸引子,并具有分维结构,当延迟时间 T=2、嵌入维数m=12时,对应的相空间中关联维数D=3.260 9,最大Lyapunov指数λ1=0.288 6.因此,短角幽天牛成虫林间种群数量一维时间序列存在混沌特性,可以用重构相空间方法对其进行预测.     

地面装甲目标声信号的混沌特征提取

针对地面装甲目标辐射的噪声信号的非线性特性,为使智能地雷能够有效地识别目标,利用非线性动力学理论中的混沌原理对目标声信号进行特征提取。通过野外场地实验,采集到2种装甲目标在不同运行速度下的40组样本信号,采用改进C-C法求得信号时间序列的相空间重构参数——时延和嵌入维,再利用Wolf法得到了2种目标声信号的混沌特征量——最大Lyapunov指数。结果显示：同一目标声信号的最大Lyapunov指数相近,且与运动状态相关性不大;不同目标间声信号的最大Lyapunov指数相差较大,辨识度较高。结论证明,最大Lyapunov指数可以作为地面装甲目标识别的有效特征参量。     

DNA序列的非线性分析

以10条真菌DNA序列为原始数据,根据序列CGR游走点的弧度值将DNA序列转换成相应的时间序列.对转换后的时间序列进行多重分形Hurst分析,10条DNA序列均具有长期记忆性;通过对表征系统混沌性质的3个统计特征量:关联维数、Kolmogorov熵和最大lyapunov指数的分析表明,10条DNA序列均呈现出混沌特性,说明DNA序列中的长期记忆性与混沌特性存在一定的对应关系.     

叠函数的泰勒展开式

本文讨论了叠函数ｆ（Σ＾∞ｎ＝０ａｎｘ＾ｎ）的泰勒展开式，给出并证明了泰勒系数的一般公式。为方便实际应用，给出了５类专用函数的泰勒系数递推公式。     

框架多分辨分析谱的研究

首先给出了一个可测集是框架多分辨分析(FMRA)谱的充分和必要条件,然后用一种新的方法刻画了包含于给定多分辨分析(MRA)的框架多分辨分析(FMRA)的谱.这是对H.O.Kim等人研究的改进.     

基于递归图理论的飓风信号非平稳特征定量分析

为解决传统时频域分析方法无法定量表征风信号的非平稳特征问题,提出采用递归定量分析方法对风场的非平稳特征进行可视化和定量化分析,该方法适用性强且噪声对计算过程的影响较小.首先,采用相空间重构技术和递归图理论对飓风Gustavo(2008)典型时间序列做非平稳性分析;然后,通过引入递归率、确定率、信息熵、对角线平均长度、层状度和捕获时间等6项递归定量分析指标对飓风过境的全过程进行信号特征的定量分析,并给出飓风信号和良态风信号的6项定量指标界限;最后用台风梅花(1109)进行了上述指标的验证.研究发现,飓风过境前期信号具有一定的周期性和平稳性,中期信号的非线性、非平稳性比较突出;6项递归定量分析指标能够客观区分开飓风信号和良态风信号;递归定量分析方法完全适用于风信号系统的研究,能够更全面、定量地描述风信号的非平稳特征.     

胆囊切除术后症状复发的原因分析

目的:分析及探讨胆囊切除术后症状复发的原因。方法:对2006年1月至2010年12月5年间我院1 200例行胆囊切除术后再出现临床症状的124例患者的临床资料进行回顾性分析。结果:引起症状复发的原因有Vater壶腹部及十二指肠乳头水肿、狭窄、硬化者46例(37.1%);胆囊窝积液、胆囊管过长或胆囊床瘢痕28例(22.6%),胆总管结石12例(9.7%),肝内胆管结石9例(7.3%),两处同时有结石6例(4.8%);胆总管狭窄8例(6.5%),其中胆总管上段狭窄6例,胆总管下段狭窄2例,狭窄段长0.6～2.7 cm;残留胆囊管过长9例(7.6%),平均长度为1.0～4.8 cm;胆管炎、胆管扩张及并发胰腺炎、慢性胰腺炎及壶腹部肿瘤6例(9.7%)。结论:胆囊切除术后症状复发原因以胆道结石残留为主,降低胆囊切除术后症状复发应完善术前检查,术中细致探查,减少结石残留。     

Pathway-based analysis for genome-wide association studies of schizophrenia to provide new insight in schizophrenia study

Schizophrenia (SZ) is an inheritable complex mental disease. There have been several genome-wide association studies (GWASs) of SZ to identify novel genetic susceptibility factors. To further interpret SZ GWASs, pathway-based analysis (PBA), which considers the combined effect of variants and identifies pathways associated with traits, provides a feasible solution to discover the biological function and mechanism of SZ. Furthermore, to investigate the common pathways between SZ and bipolar disorder (BD) wil...     

防空战斗中的态势评估模型

防空作战中态势评估是辅助决策的基础。针对态势评估问题，以集对分析的同异反联系度和关联分析为基础，构造了战场态势评估的模型，并进行了探讨。最后，通过实例表明了模型对于评估战场态势的可行性和有效性。     

基于红外光谱-小波变换-核独立成分分析的地黄炮制过程终点确定

对地黄炮制过程采集样品进行进行红外光谱(IR)测试,利用连续小波变换(CWT)对原始IR数据进行噪音滤除与背景扣除,再对混合信号进行核独立成分分析(KICA),提取其中能够体现纯组分光谱特征轮廓的独立组分(IC)信息,根据独立组分及其相对强度变化趋势表征地黄炮制过程,建立了地黄炮制过程的终点判断的新方法.     

基于稳态视觉诱发电位的脑电信号分类算法比较

基于稳态视觉诱发电位(steady state visual evoked potential,SSVEP)的脑-机接口(brain computer interface,BCI)系统具有分类准确率高、用户不用长时间训练等优点而广受关注.如何高效地对SSVEP信号频率识别而实现更好的分类效果是SS-VEP-BCI的核心问题.采用滤波器组典型相关分析(filter bank canonical correlation analysis,FBCCA)与任务相关成分分析(task-related component analysis,TRCA)对SSVEP信号分类比较研究,探讨了两种方法在数据长度、子带数以及通道数对SS-VEP信号分类效果的影响.35位被试者的数据表明:在数据长度小、时间短的情况下,TRCA具有更高的分类准确率,且子带数设置为5时,分类准确率达到最大.通道数越多分类准确率越高,但是通道个数较少时,TRCA分类效果明显优于FBCCA.研究为SSVEP脑电数据有效性分析以及提高基于SSVEP的脑电信号分类准确率提供了新的思路.     

基于独立成分分析的脑电伪迹消除方法

独立成分分析(ICA)是统计信号处理中的一项新技术，用来从混合信号中提取具有统计独立性的成分，基于固定点快速算法，从脑电(EEG)信号中消除眼电(EOG)伪迹信号，并给出了实验结果。实验结果表明该算法具有较好的性能和实用性。     

回归分析人工神经网络

为避免每次训练都必须随机生成样本序列的问题,提出网络动态拓扑的概念，对各种前向式网络进行统一表述；提出正、反序训练方法，并给出解的唯一性证明，同时，网络连接权在初始化时不再需要随机生成。回归分析人工神经网络有效解决了两次随机过程对训练结果造成的不利影响，在稳定性和可信性上对人工神经网络的应用提供了理论依据和技术支持。