模糊目标信息系统的属性约简

利用粗糙模糊集的概念定义了模糊目标信息系统的α下(上)分配约简,并讨论了它们同下(上)近似约简、下(上)最大分布约简的关系.相应于下(上)近似约简、下(上)最大分布约简和α下(上)分配约简给出了把模糊目标信息系统变换成对应的一致目标信息系统的方法.证明了变换前的模糊目标信息系统的下(上)近似约简、下(上)最大分布约简和α下(上)分配约简同变换后的对应的一致目标信息系统的属性约简是相同的,从而求模糊目标信息系统的属性约简可转化为求一致目标信息系统的约简.     

基于任务的k/n(G)系统舰船备件需求预测

针对k/n(G)系统在事后维修与任务后检修相结合条件下的舰船备件需求预测问题,在备件寿命服从指数分布的条件下,首先建立了k/n(G)系统的备件需求预测模型,并给出了备件需求特征。然后,基于方便理解和简便计算的需要,以伽马型单部件需求为基础,给出了备件需求模型的工程解释和近似计算方法,并对近似算法的精度进行了验证。结果表明,备件需求模型可以更好地描述k/n(G)系统在一次海上任务期内的备件需求,近似算法具有较高的精度,可以为舰船装备备件配置问题提供参考。     

混沌时间序列的混合预测方法

提出了一种基于小波变换、粒子群优化的最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)和广义自回归条件异方差模型(GARCH)的混沌时间序列的混合预测方法.首先利用小波变换将混沌时间序列分解和重构成概貌时间序列和细节时间序列; 然后利用PSO-LSSVM模型预测概貌时间序列的未来值,采用GARCH模型预测细节时间序列的未来值;最后将概貌时间序列和细节时间序列的未来值求和作为最终的预测结果.采用该方法对Mackey-Glass和变参数Logistic混沌时间序列进行预测. 结果表明该方法能精确地预测混沌时间序列,验证了文中所提方法的有效性.     

部分可观测马尔可夫决策过程算法综述

部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP)是马尔可夫决策过程(MDP)的扩展,它允许系统的状态信息部分可知。但POMDP的可能应用大部分没有实现,这主要是因为缺乏有效的算法。POMDP的算法分为近似算法和精确算法,精确算法是构造近似算法的基础。介绍了POMDP模型后,对离散时间、有限状态集的POMDP精确算法和近似算法进行了综述,分析了造成POMDP难以求解的主要原因,提出了进一步的研究方向。     

一种新的基于主分量排序的高维索引结构

利用KL变换的能量集中特性,改进了向量近似方法中的索引结构。在KL变换域上建立近似向量,选择能量最大的分量作为主分量,根据主分量值对近似向量进行顺序排列,并且用B 树存储每个数据页面中主分量值的范围。在k近邻搜索过程中,采用变换域部分失真搜索算法,从初始访问数据页面开始在升序和降序两个方向上顺序访问近似向量。改进的索引结构既保持了顺序访问特性,又大幅度降低了数据页面访问数量。在大型高维图像特征库上的实验表明,新的索引结构不仅降低了搜索过程的I/O时间,而且提高了CPU搜索速度。     

Cubature粒子滤波

非线性非高斯下后验概率密度函数解析值无法获得,需设计合理的重要性密度函数进行逼近。传统粒子滤波(particle filter, PF)直接采用未含最新量测信息的状态转移先验分布函数作为重要性密度函数来逼近后验概率密度函数。针对PF缺乏量测信息的问题,提出一种基于Cubature卡尔曼滤波(Cubature Kalman filter, CKF)重采样的Cubature粒子滤波新算法(Cubature particle filter, CPF)。该算法在先验分布更新阶段融入了最新的观测数据,通过CKF设计重要性密度函数,使其更加接近系统状态后验概率密度。仿真表明CPF估计精度高于PF和扩展卡尔曼滤波(extended particle filter, EPF),与无轨迹粒子滤波(unscented particle filter, UPF)相比,其精度相当,但算法运行时间降低了约20%。     

飞行器耦合系统的一种逐步逼近优化设计方法

阐述了飞行器耦合系统优化设计所面临的计算问题,包括计算量大,计算精度低等.分析指出了产生这些问题的原因在于计算中存在两重嵌套的循环.在上述分析基础上,提出逐步逼近的优化设计方法,在该方法中构造了一个非耦合的近似模型,并针对该近似模型进行优化计算,这样做将嵌套的两个循环过程转化为序列进行的两个循环过程.同时为了在保证精度的前提下提高计算效率,构建了一种近似模型逐步逼近真实模型的迭代格式.仿真算例表明了本方法的有效性.     

Weibull分布环境因子的统计分析

利用有关统计量近似服从正态分布的性质 ,证明了Weibull分布场合环境因子基于参数的最好线性无偏估计的点估计是有偏估计。导出了基于定数截尾样本Weibull分布环境因子的近似无偏估计和近似置信区间。利用模拟方法研究了所给的近似无偏估计和近似区间估计的精度。模拟结果显示 ,所给的近似无偏估计和近似区间估计的精度是相当好的     

平衡问题的一个解法

为了求解平衡问题 (EP) ,我们提出了一类辅助问题 (AP) ,并且证明了由 (AP)导出的近似解收敛到 (EP)的精确解 ,从而给出了一个解平衡问题的方法.     

随机动态车队管理问题

详细描述随机动态车队管理问题，分析问题的随机特性，建立问题的随机线性规划模型。根据未来需求的概率分布函数，设计期望车辆数的估计方法、车辆选择概率的确定方法和车辆期望收益值的确定方法，从而确定线性替代函数斜率，构造线性替代函数来逼近目标函数中的期望函数部分，使问题分解为多个单时段单节点问题，并设计单时段单节点问题的求解方法。最后给出问题的完整求解过程，从而使问题能够得到有效解决。     

Weibull过程环境因子的统计分析

证明了文献[7]所给Weibull过程环境因子的点估计是有偏估计,导出了基于定数截尾样本Weibull过程环境因子的近似无偏估计,以及基于定数截尾样本Weibull过程环境因子的近似置信区间.利用模拟方法研究了所给近似无偏估计和近似区间估计的精度.模拟结果显示所给的近似无偏估计和近似区间估计的精度是相当好的.     

Isogeometric Least-Squares Collocation Method with Consistency and Convergence Analysis

Journal of Systems Science and Complexity - This paper presents the isogeometric least-squares collocation (IGA-L) method, which determines the numerical solution by making the approximate...     

δ-广义标签多伯努利滤波算法的非线性扩展

针对高斯混合(Gaussian mixture, GM)实现的变分贝叶斯-δ-广义标签多伯努利(variational Bayesian-δ-generalized labeled multi-Bernoulli, VB-δ-GLMB)滤波算法在非线性场景下跟踪性能较低这一问题, 结合基于临近点算法(proximal point algorithm, PPA)和变分贝叶斯(variational Bayesian, VB)的迭代优化与容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filtering, CKF), 提出一种适用于非线性模型的机动多目标跟踪算法。该算法在GM-VB-δ-GLMB的基础上采用逆伽马(inverse-Gamma, IG)和高斯乘积混合分布近似量测噪声协方差和状态联合后验分布; 利用PPA-CKF-VB(PCKF-VB)方法对传递过程中的高斯项参数进行预测更新; 最后为提高滤波精度进行变分贝叶斯容积RTS(VB cubature Rauch-Tung-Striebel, VB-CRTS)平滑。仿真结果表明, 对于量测噪声未知的非线性系统, 所提的算法与现有的VB-δ-GLMB算法相比目标跟踪精度有显著提高。     

RANDOM WEIGHTING METHOD FOR CENSORED REGRESSION MODEL

Rao and Zhao (1992) used random weighting method to derive the approximate distribution of the M-estimator in linear regression model. In this paper we extend the result to the censored regression model (or censored " Tobit" model).     

基于限制优势关系的粗糙模糊集及知识约简

以不完备模糊目标信息系统为研究对象,在其中提出了限制优势关系的概念。相比较于传统的优势关系,使用基于限制优势关系的粗糙模糊集,可以提高模糊目标的近似精度与近似质量。在限制优势关系粗糙模糊集的基础上,提出了相对下、上近似约简的概念。最后给出了求得相对下、上近似约简的具体操作方法并进行实例分析以说明其有效性。     

基于KL距离的交互式动态影响图近似算法

交互式动态影响图(interactive dynamic influence diagrams, I-DIDs)状态空间太大,候选模型的数量随时间变化而呈指数倍增长。针对其备受计算量困扰的问题,提出一种利用近似行为等价原理与区别模型更新算法(discriminative model updates,DMU)相结合的近似算法。首先给出了基于Kullback-Leibler (KL)距离模型行为等价和近似行为等价的定义,然后基于KL 距离和候选模型的动作对候选模型聚类,自上而下合并策略树形成策略图,最后利用DMU算法进行求解。仿真结果表明,相对于传统的DMU算法,所提近似算法能显著降低候选模型的数量,提高I-DIDs的效率,对I-DIDs的理论及应用研究具有参考价值。     

Least-squares Galerkin procedure for second-order hyperbolic equations

This paper proposes the least-squares Galerkin finite element scheme to solve second-order hyperbolic equations. The convergence analysis shows that the method yields the approximate solutions with optimal accuracy in (L ²(Ω))² × L ²(Ω) norms. Moreover, the method gets the approximate solutions with second-order accuracy in time increment. A numerical example testifies the efficiency of the novel scheme.     

可伸缩的重复流数据检测方法

流数据具有实时、连续、有序及无限等特点,一般使用近似方法检测重复,从而存在漏检等缺点。针对一类连续分时段的流数据序列,介绍了一个应用时序区间确定数据存在性的方法,设计了一个时序区间链表结构,给出了一个精确检测重复数据与动态更新时序区间链表的算法,分析了算法复杂度及影响复杂度的几个因素。该方法具有自适应性、可伸缩性及精确性等特点,方法简单且与时间无关,还可应用于遗漏流数据判断及查询过程优化,弥补了近似算法的不足。     

Obtaining exact interpolation multivariate polynomial by approximation

In some fields such as Mathematics Mechanization, automated reasoning and Trustworthy Computing, etc., exact results are needed. Symbolic computations are used to obtain the exact results. Symbolic computations are of high complexity. In order to improve the situation, exact interpolating methods are often proposed for the exact results and approximate interpolating methods for the approximate ones. In this paper, the authors study how to obtain exact interpolation polynomial with rational coefficients by approximate interpolating methods.     

Wavelet Estimation of a Long Memory Parameter In the Stock Market

I 1ntroductlonThe potential presence of stochastic long memory in financial asset returns has been animportant subject of both theoretical and empirical research. If asset returns display longmemory, or long--term dependence, they exhibit significant autocorrelation betweenobservations widely separated in time. In economics and finance, long--range dependencehas a long history and has remained a topic of active research is the study of economic andfinancial time series (see Lo [5j and Mandelb…