NQD样本下非参数回归函数最近邻密度估计的相合性

在样本为平衡的两两 NQD的情况下得到了非参数回归函数m(x) 的最近邻估计mn(x) 的相合性.得到弱相合的充分条件比在样本序列((xn,yn),n≥1)为平稳-混合情况下得到的mn(x)的弱相合性的充分条件弱.     

基于局部RBF网络的复杂时间序列预测方法研究

针对复杂时间序列全局预测模型建模效率低、预测性能不佳等问题,提出一种基于局部RBF神经网络的新型预测模型.该模型采用K最近邻搜索方法得到待预测样本的K个近邻,用近邻样本进行RBF神经网络建模,用训练好的RBF神经网络对待预测样本进行预测.实验结果显示该模型在复杂时间序列预测上有良好的性能.     

RS-GA-KNN算法识别灵长类动物DNA序列剪接位点

以灵长类动物DNA序列的剪接位点识别资料为研究对象,将选定样本序列中各碱基编码作为原始变量数据,用粗糙集方法和遗传算法对原始变量数据进行变量筛选,即以粗糙集方法选取的变量为基础,用遗传算法进行变量的二次搜索,从样本序列各碱基中挑选出保守性强的碱基对应的变量构成变量集,采用最近邻聚类识别灵长类动物DNA序列剪接位点类型,总识别准确率达90．66％,明显高于直接使用原始变量数据或将粗糙集理论方法和遗传算法单独用于变量选取的识别结果．     

基于残差邻域嵌入的超分辨率算法

通过对基于邻域嵌套的超分辨率算法研究,并受到多分辨率图像处理的启发,提出了一种改进的采用残差进行邻域嵌套的超分辨率算法。在灰度和彩色图像上的实验均表明该方法得到的结果具有更低的均方根误差,而且更好地保持了高频空间的细节,例如高对比度和锐利的边缘。     

量子K最近邻算法

为减少经典K最近邻算法的时间复杂度,提出了量子K最近邻算法(QKNN)。介绍了QKNN算法的构造步骤,然后为减少量子计数子程序的运行时间,进一步将固定的K值修改为可变的k,形成改进的k可变的量子最近邻算法(QkvNN)。为弥补由于最近邻个数K变化带来的分类错误率上升的影响,在Boosting算法框架下,用三个由QkvNN算法训练的弱分类器,去构造了一个强分类器,从而提高单独运行QkvNN的分类精度。在此算法中,由于利用了量子计算的强大能力,使得经典K最近邻算法的时间复杂度从O(N)减小为O(N)。     

基于观测值聚类的多雷达数据融合

根据多部雷达同一时刻对同一目标的观测值在空间呈团状的特征,运用模式识别理论中聚类的方法解决数据融合问题。采用一种改进的KNN算法对多雷达观测数据进行聚类,结合聚类中心和目标预测值,应用卡尔曼滤波器估计目标状态,从而实现多雷达数据融合。实验结果表明,这种方法是有效的。     

The MAP test for multimodality

We introduce a test for detecting multimodality in distributions based on minimal constrained spanning trees. We define a Minimal Ascending Path Spanning Tree (MAPST) on a set of points as a spanning tree that has the minimal possible sum of lengths of links with the constraint that starting from any link, the lengths of the links are non-increasing towards a root node. We define similarly MAPSTs with more than one root. We present some algorithms for finding such trees. Based on these trees, we devise a test for multimodality, called the MAP Test (for Minimal Ascending Path). Using simulations, we estimate percentage points of the MAP statistic and assess the power of the test. Finally, we illustrate the use of MAPSTs for determining the number of modes in a distribution of positions of galaxies on photographic plates from a rich galaxy cluster.     

基于网络选址的设施系统可靠性

将设施系统的结构用网络表示,其中顶点代表服务设施或客户,边代表物品或信息的传输途径。设施系统的可靠性在很大程度上会受网络边失效的影响。为了度量此种情形下的设施系统可靠性,提出可行可靠度概念。基于集合覆盖问题、 p-中值问题和无容量限制固定费用选址问题建立一个综合选址模型,设计邻域搜索算法并求解一个实例。结果表明,在成本增加不多的情况下,考虑边失效情形可以明显提高设施系统的可靠性。     

关于 D- 空间的研究

讨论了D-空间的拓扑性质,并得到了一些很有用的覆盖性质.最后讨论了D-空间和其它空间的关系,在不要求分离性公理的假设下,给出Van.Douwen问题的一个否定回答.     

浅谈邻和质数列的构造

本文探讨了由准邻和质数阵,通过对其特征、性质的研究,发现可以通过对偶数列的寻找配质和及配数从而把准邻数和质数阵化成邻和质数阵,从而完成从1到自然数 n,这 n 个自然数的一个邻和质数列(每相邻两数的和都为质数)。