一类非线性微分方程的渐近解

用奇摄动的Lindstedt-Poincare方法消去长期项,得到了一类非线性奇摄动微分方程的渐近解,并把著名的Duffing方程作为它的特例说明了这种方法的正确性,因而这种方法可以用来逼近许多非线性微分方程在无穷区间上的解.     

基于视频的烟雾检测

一种基于视频的烟雾检测方法,检测烟雾像素的算法由两部分组成:基于烟雾颜色的静态特征和烟雾扩散性的动态特征.先建立一个混合高斯模型来检测烟雾颜色像素,然后再用烟雾的动态特征来检测上面哪些像素才是真正的烟雾像素.实验结果显示了这种改进的方法能在火焰燃烧起来前报警,并且火警错报率降低.因此,这对于军事、社会安全、商业等都具有重要的意义.     

用代理约束求混合整数线性规划问题的初始可行解

本文给出了用代理约束选取混合整数线性规划问题初始可行解的一种方法。理论上的分析和计算的例子表明用这种方法得到的初始可行解是令人满意的,嵌入分支定界法可以提供好的界。     

预测分析的混合模型法

通过分析国民经济中实际数据序列的特点，提出一种预测分析的混合模型方法，对这种模型方法进行了分析和论证，并将其用于数据序列的分析预测。这种模型是根据统计数据本身的规律性和特点来预测分析的一种方法，需要考虑的因素少，具有方法简明、计算复杂性低和便于使用等特点。     

用混合加密技术实现网络通信中的信息安全

探讨了采用DES和RSA混合加密方式来实现计算机网络通信中的信息安全的问题。其主要原理是在数据通信前,用DES方法对消息明文进行加密,同时用RSA方法对DES密钥进行加密和实现数字签名。     

用多路开关综合逻辑网络的方法

提出一种用多路开关来综合数字逻辑网络的方法。设计这种方法的着眼点在于适宜于用普通微型计算机的 BASIC 语言来进行综合。引用了多个例子来说明这种方法的实用性。     

二阶隐Markov模型的一种简化算法及参数估计

针对现有的二阶隐Markov模型(second-order HMM:HMM2)算法给出了一种新的简化算法.新算法是一种与Baum-Welch算法相似的算法,允许每一状态的观测概率密度函数(probability density function:PDF)可以用不同的特征集来定义和估计.基于此方法给出了相应的识别方法和参数估计.这种方法是基于充分统计量的,并且从理论上来说不会造成性能的损失.     

用混合变量法建立有源网络的状态方程

利用混合变量法建立了有源网络的状态方程用该方法建立网络状态方程不必寻找网络的树,且简便易行、系统性强、运算量小,很适用于机辅分析．分析和讨论了如何用它来系统地建立含有运算放大器的有源网络的状态方程,以便拓宽混合变量法的应用范围,其原理也适用于含有其它有源器件网络状态方程的建立．     

基于控制周期特征式的线性混合自动机验证

提出了一种基于归纳法思想的验证方法,通过控制周期上特性的描述,发现了基于控制周期特征式的线性混合自动机验证方法,这一方法采用定理证明过程来得出归纳证明的结构;采用模型检查方法来得出归纳证明的奠基和迭代步,这一方法同时兼顾了模型检查和定理证明的特点用此定理证明更高的自动化程度解决了单用模型检查不能解决的问题,得出了对著名案例ＧａｓＢｕｒｎｅｒ问题中的参数３ｎｏｎ＿ｌｅａｋｋｉｎｇ≥７６的最优范围。     

基于图形化编程语言的智能控制器的研制

针对LabVIEW软件难以开发具有复杂控制算法的智能控制器的问题,提出了用Matlab/RTW实现Lab-VIEW和Smuthk混合编程的方法,并运用该方法研制出单神经元自适应PID控制器,通过对不同特性的被控对象进行优化控制,论证了这种方法的可行性和实用性.     

区域经济增长的混频预报与预测——以吉林省为例

将攫取的大量高频数据信息用于实际经济增长率的短期预测和实时预报,基于数据驱动的混频数据预测模型具有及时性、准确性和有效性的特征.该模型对吉林省实际经济增长率的预测与预报进行实证的结果表明:混频数据的自回归模型是非常有效的短期直接预测模型,混频数据模型的权重均值组合预测方法提高了预测结果的精确性和稳健性,吉林省经济正在进行有波动的筑底,“十三五”时期的经济运行将呈现稳中向好的态势.     

均值的经典与贝叶斯抽样检验

讨论了对数正态总体在变异系数已知条件下,均值的经典抽样方案的简便的直接求解法。还讨论了在标准差已知条件下,正态总体均值的贝叶斯抽样方案的求解法。在较宽的条件下。贝叶斯方案的样本量比经典方案的样本量小得多。     

基于改进泊松碟采样的地震数据重构

测量矩阵是压缩感知中一个重要的因素,不同的测量矩阵在不同的条件下重构出的效果会不一样,而且在整个重构过程中起着重要的作用。地震勘探中由于实际情况的影响使得压缩感知中测量矩阵的使用有所限制。针对地震勘探实际情况,结合jitter采样和泊松碟采样的优点,提出了一种改进的泊松碟采样方法,泊松碟采样并没有受到规则网格的约束,这里改进的泊松碟采样是基于规则网格的条件,结合jitter方式,避免了对空间采样点的浪费和克服了间距过大的缺点,同时提高了采样效率,针对野外的实际情况可以调节检波器的布置位置。目前,在一些领域,如图像重构、信号处理等,高斯随机测量矩阵都得到了广泛应用并且其重构效果都很好,但在地震勘探中,由于受到现有检波器的限制,高斯随机测量矩阵并不符合地震勘探的条件。这里,模拟数据和实验数据都表明改进的泊松碟采样方式能够和广泛应用的高斯随机测量矩阵一样取得较好的重构效果,并且代替高斯随机测量矩阵在地震勘探中取得实际应用。     

辅以分层抽样样本的等容量整群抽样方法

对于分层抽样和整群抽样,当群体间的差异、群内个体间差异均不显著时,其估计精度往往都很差．针对这一缺陷,提出了一种辅以分层抽样样本的整群抽样方案,得到了总体均值的估计量,以及这一估计量的一些良好性质．这些结果表明,与单一的整群抽样、单一的分层抽样估计量相比,这种抽样设计的估计量具有更高的精度     

空间域信号的采样方法

针对空间域信号的采样特点,分析并讨论了空间域信号采样的误差来源和空间域信号采集通道设计的一些关键问题,提出了空间域信号的等空间间隔采样方法和等时间间隔采样方法.     

考虑边界稀疏样本的非平衡数据处理方法

针对现有非平衡数据处理方法存在的局限性,提出一种考虑边界4稀疏样本的混合采样方法(considering boundary sparse samples-hybrid sampling,CBSS-HS)。通过计算每个样本的边界因子识别边界点,将样本空间划分为边界域和非边界域,对非边界域内的负类样本进行欠采样,而由于边界域上样本的稀疏性,对其上正类样本使用基于最大距离的合成少数类过采样技术(max distance-synthetic minority oversampling technique,MD-SMOTE)进行过采样,最大限度地保留正类样本的信息,最终达到2类样本基本平衡。将Recall,F1-value,G-mean和AUC(area under the curve)值作为评价指标,使用CBSS-HS+支持向量机(support vector machines,SVM)算法在5个不同平衡度的数据集上验证其有效性,并与其他4种组合模型的分类效果做对比。结果表明,提出的CBSS-HS算法在不同数据集上各个评价指标都有良好的表现,平均提高了4.6%。因此,该方法可以作为处理非平衡数据的一种有效手段。     

一种基于拉丁超立方采样的概率最优潮流算法

在概率最优潮流的求解技术中,随机采样的蒙特卡罗法因其在大规模采样的情况下求解精确度高,而被广泛应用。本文采用拉丁超立方采样和蒙特卡罗法相结合的技术处理含多随机变量因素的概率最优潮流问题,并将其运用于分析随机变量的波动对系统发电成本影响的计算中。通过IEEE-14和IEEE-118节点测试算例的分析表明,采用拉丁超立方采样能改善采样值的分布空间,在采样规模较低的情况下能够给出精确的统计结果,较随机采样的蒙特卡罗法具有应用优势,可以替代随机采样的蒙特卡罗法,作为评价其他算法优劣的标准。     

基于重要抽样法的配电系统可靠性评估

提出了一种应用于配电网可靠性评估的重要抽样方法,以RBTS母线6系统的主馈线4为例,应用该方法进行了可靠性指标的评估,结果表明:该方法在保证精度的前提下,能够减小样本方差,加快收敛速度.     

一个计算积分的替代抽样方法

为提高高维积分的计算速度, 提出一种替换Monte Carlo积分方法. 将积分区域以网格的形式离散化, 再在网格上以相应的密度函数之值为权函数采用离散的Gibbs抽样算法抽样, 对抽样得到的样本作均匀扰动后就可获得所需的新抽样序列,从而得到积分的近似估计值. 模拟表明新算法计算速度较快.     

江苏省工业企业科技投入抽样调查方案设计

根据最优化分析原理,提出类型抽样方式结合0-1整数规划的抽样调查方案设计的方法,并将这一方法成功地应用于江苏省工业企业科技投入的抽样方案设计.计算结果表明,本法的抽样效果,比简单随机抽样提高1.5倍.本文还就江苏省工业企业科技投入的分类标志的选择、分组数目的决定、抽样方案的检查,分组标志与主要科技指标的关系及根据科技投入的特点考虑抽样方案的地域均衡和行业均衡等方面,进行了详细分析.本文提供的方法可为全国其它省市科技抽样调查,洪灾损失及其它社会经济现象的抽样调查方案设计提供参考.