基于L_1范数最小化的逆协方差矩阵估计

由于在高维空间中,基于固定维数的经典方法和结果不再适用,样本协方差矩阵不可逆,估计逆协方差矩阵时存在不稳定、计算成本高和非精确等问题,提出了一种L1范数最小化方法来有效估计高维逆协方差矩阵即精确矩阵.当总体分布满足指数类型条件或者多项式类型条件时,所提估计方法在各种范数下的收敛速率优于其他现存的方法.经分析验证,所提方法为凸优化问题,可采用交替方向乘子算法来解决.之后通过R语言在模拟数据和实际数据下进行仿真分析,并与Glasso方法对比逆协方差的估计性能和图恢复性能,结果表明所提估计方法准确率高、计算成本低.最后,将所提估计方法用来分析白血病数据集,并运用聚类分析对白血病人进行分类.     

基于概率图模型的图像纹理模型

 纹理作为一种视觉特征,它广泛应用于图像分析。概率图模型由于其自身特点可以很好地描述纹理。高斯图模型结构可根据局部马尔科夫性和高斯变量的条件回归之间的关系来学习。高斯图模型可用一个邻域系统、一个参数集和一个噪声序列表示。利用惩罚正则化方法,可以选择高斯图模型的邻域并估计参数,然后提取纹理特征进行纹理合成和分类。实验结果显示基于高斯图模型的纹理特征更加有效。     

图模型方法及ARMA模型检验

应用图模型方法来研究时间序列中的因果关系,并以ARMA(1,1)时间序列为例作了说明.将ARMA模型表示成混合图,证明了ARMA模型的系数就是在移去了时间序列中其他成员的线性效应后的偏相关系数.这样就可运用通常的图模型推断算法来做参数估计和预测.与传统的对ARMA模型的检验法相比较,该方法既直观又易于计算.     

一种综合孔径辐射计贝叶斯反演法

将贝叶斯反演理论应用于综合孔径辐射计图像反演,其基本思想是将亮温分布和可见度视为随机变量,将图像反演转换为贝叶斯推断问题.基于这一思想,分析了亮温分布的先验信息和可见度的统计特性.鉴于热辐射信号具有高斯特性,建立了亮温分布的高斯先验模型,并采用期望最大算法估计该先验模型的未知参数.可见度采用多元高斯随机变量表示,并考虑了可见度的互相关性.贝叶斯反演法能够充分利用可见度和先验信息的统计特性.仿真和实验结果表明:贝叶斯反演法能有效提高综合孔径辐射计的成像性能.     

Novel recursive inference algorithm for discrete dynamic Bayesian networks

Dynamic Bayesian networks (DBNs) can effectively perform modeling and qualitative reasoning for many dynamic systems. However, most of its inference algorithms involve complicated graphical transformations that are hard to program and time-consuming to compute. This article proposes a new recursive inference algorithm, which is a purely numerical method derived from probability theory and the characteristics of Bayesian networks to do both on-line and off-line inferences in discrete DBNs. The most prominent advantages of this novel approach include: (1) it is an exact inference algorithm, thus its accuracy and stability can be guaranteed, (2) it avoids the complex graphical transformation so as to remarkably improve the inference speed, and (3) its concise recursive formulae facilitate programming of both forwards and backwards pass. All of these issues are verified by accurate mathematical derivation as well as a couple of application examples with comparison between the new algorithm and the two most prevailing inference approaches of discrete DBNs – the interface algorithm and the forwards–backwards algorithm.     

广义线性模型中基于拟似然的变量选择方法

变量选择是建立广义线性模型的基础．为了选择变量,本文提出了一种惩罚拟似然方法．这种方法不需要知道数据的分布,而只要求知道数据的一二阶矩．在统计推断过程中,此方法同时进行变量选择和参数估计,得到估计具有Oracle性质,并是渐近有效的．同时,本文定义了一种后验拟似然,于是,选择变量的过程就是一个比较拟后验密度的过程．特别的,对于线性模型,比较拟后验密度就等价于比较惩罚残差平方和．     

Research of the Optimization Methods for Mass Customization (MC)

A group of graphical models and mathematical models a re used to describe the methods of mass customization (MC). The relationships am ong the models and methods are shown in Fig.1. Fig.1 Relationships among optimization methods for MCThe methods for MC relate to both of product and process, also customized quanti ty and deepness. The methods for MC are integrated by the work in the paper, whi ch can help to understand and use MC better. The optimization and standardization of product is the key for M...     

露天矿边坡移动的动态预报

本文根据监测及数据处理理论,讨论了边坡移动的统计判别方法。利用动态观测系统理论,建立了相应的动态预报模型和动态自适应预报模型。根据所得到的位移场和速度场,讨论了边坡破坏模式的判别方法。     

影响图的数据结构研究

影响图(InfluenceDiagram -ID)是复杂的不确定性决策问题的一种新颖有效的图形表征语言 ,数学概念完整 ,关于概率估计、备选方案、决策者偏好和信息状态说明完备 ,具有决策树不可比拟的优点。作为不确定性问题的辅助构模手段、表征和推理的工具以及概率计算的有效数据结构 ,广泛适用于许多领域的决策分析和不确定性推理问题。     

不确定重尾量测噪声干扰下的鲁棒目标跟踪算法

不确定重尾量测噪声干扰下的鲁棒目标跟踪算法     

基于RBF网络的Takagi—Sugeno模糊控制器参数获取

ＲＢＦ网络是一种广泛应用的神经网络模型,而Ｔａｋａｇｉ－Ｓｕｇｅｎｏ模糊推理规则是一种简化的模糊推理规则,两种方法的起源不同。文中分析了在一定条件下,ＲＢＦ网络与简化的Ｔａｋａｇｉ－Ｓｕｇｅｎｏ模糊推理规则的函数等效性,揭示了网络权值与推理规则参数的对应关系,从而为两种方法的互换使用奠定了理论基础。在此基础上,提出了使用ＲＢＦ网络在实时控制过程中为一些复杂的被控对象获取Ｔａｋａｇｉ－Ｓｕｇｅｎｏ型     

Computational algorithms for simulating the grain structure formed on steel billets using cellular automaton and chaos theories

The development of some computational algorithms based on cellular automaton was described to simulate the structures formed during the solidification of steel products. The algorithms described take results from the steel thermal behavior and heat removal previously calculated using a simulator developed by present authors in a previous work. Stored time is used for displaying the steel transition from liquid to mushy and solid. And it is also used to command computational subroutines that reproduce nucleation and grain growth. These routines are logically programmed using the programming language C++ and are based on a simultaneous solution of numerical methods (stochastic and deterministic) to create a graphical representation of different grain structures formed. The grain structure obtained is displayed on the computer screen using a graphical user interface (GUI). The chaos theory and random generation numbers are included in the algorithms to simulate the heterogeneity of grain sizes and morphologies.     

不精确推理模型及其应用

对三种常用的不精确推理模型:确定性理论、主观Bayes方法和证据理论作了粗略的评述,着重分析了模糊推理的原理和方法以及如何将这种推理模型应用于模糊病诊断系统中。     

决策影响图在设备可靠性系统分析中的应用

决策影响图是决策分析的一种新的图形表征求解方法，它用无回路的有向图表征决策变量、随机变量和目标函数之间的相关关系，并进行推理分析、信息分析和灵敏度分析等．本文运用影响图分析法研究设备可靠性分析问题．     

整数规划的交集及交集余集解法

整数规划问题为多维时 ,理论上可以用分枝定界方法与割平面方法求解。但是这两种方法难以理解 ,而且求解过程繁琐。为此提出了交集、交集余集枚举法 ,阐述了这种方法的原理 ,并给出计算范例。     

基于变分贝叶斯的数据分类算法

随着互联网技术的高速发展,数据库的规模和复杂度不断增长,传统的分类方法已经不能满足复杂数据的分类需求,针对此类问题,提出了一种基于变分贝叶斯的数据分类算法。该算法在传统贝叶斯推断上引入变分近似理论,结合最大期望算法思想,利用统计物理中的平均场理论,并以混合高斯模型为例进行了实验仿真。实验结果证明,随机生成数据在经过382次迭代后,能明显看出由3组高斯模型混合而成,似然函数的下界随迭代次数增加不断上升,在350次迭代后曲线与预想一样趋于平缓,并且在误差允许的范围内得到接近真实数据的均值和逆协方差矩阵,实现其分类处理。在保证高精度的要求下计算速度更快、效率更高、更符合实际工程的应用背景。     

油田采油污水处理的溶解氧浓度PID控制稳定参数域综合

油田采油污水采用活性污泥法工艺进行处理,活性污泥法的净化反应是一个耗氧过程,决定其处理效果的关键因素是生化池中的溶解氧浓度(DO值).以污水处理过程中曝气池中溶解氧(DO值)浓度为被控量,研究了污水处理过程PID溶解氧浓度控制器的综合问题,基于图解法给出了PID溶解氧控制器的完整稳定参数域,且该稳定条件是充要的,无保守性,对PID溶解氧控制器参数的选取具有重要指导意义.     

纵向数据测量误差模型的2次统计推断

考虑纵向数据的线性误差模型,其中协变量含有测量误差。使用2次函数推断方法得到回归参数的估计,证明所得到的估计渐近地服从正态分布;对参数的假设检验问题,证明所得统计量渐近地服从χ2分布,并通过数值模拟讨论方法的有限样本性质。最后,该方法被用于1组艾滋病数据的实证分析中。     

A Regularized Super Resolution Algorithm for Generalized Gaussian Noise

In this paper,an iterative regularized super resolution (SR) algorithm considering non-Gaussian noise is proposed.Based on the assumption of a generalized Gaussian distribution for the contaminating noise,an lp norm is adopted to measure the data fidelity term in the cost function.In the meantime,a regularization functional defined in terms of the desired high resolution (HR) image is employed,which allows for the simultaneous determination of its value and the partly reconstructed image at each iteration step.The convergence is thoroughly studied.Simulation results show the effectiveness of the proposed algorithm as well as its superiority to conventional SR methods.     

工程数据库管理系统及其图形数据库的设计与实现

本文论述了工程数据库管理系统(EDBMS)的总体结构、功能及其实现环境.该系统采用关系和网状混合的数据模型,实现了图形数据和非图形数据的统一管理,并具备版本管理及控制、知识库管理等功能.