动态混合型SMC+Turbo MIMO解调算法

递归蒙特卡洛（Sequential Monte Carlo，SMC）算法是一种有效降低算法复杂度的次优化算法，该算法嵌入到迭代Turbo接收机中可形成低复杂度、高解调性能的SMC＋Turbo MIMO解调接收机．该文针对该解调接收机中的混合型SMC MIMO解调算法，运用动态化参数进行改进．仿真结果表明，动态混合型SMC＋Turbo MIMO解调算法可以在不增加算法复杂度的基础上有效地提高一般混合型方案的性能．     

一种基于序列挖掘的分类系统框架

为了有效地对序列数据进行分类，提出了一种集成分类挖掘和序列模式挖掘技术的分类系统框架(SPACS)．先采用一套约束和裁减策略，为每个分类挖掘频繁序列模式，并将其转换为分类序列规则(CSR)；再利用平均CSR匹配置信度和一个规则匹配算法构建有效的序列数据分类器．SPACS不需要在提取序列的特征后采用传统方法进行分类，可以直接利用从序列数据中提取出的频繁序列进行分类．实验结果表明，对于序列类型的数据的分类，SPACS比传统的决策树和关联分类方法具有更高的分类精度．     

卫星构架结构固有频率特性的试验研究和优化设计

以某卫星构架结构为研究对象，在有限元分析和模态试验验证的基础上，建立合理的优化模型，采用序列二次规划法进行固有频率的优化分析，力求尽可能地降低构架结构的总质量，同时保持原有的模态特性基本不变．优化结果表明，减重效果显著，即星上结构部件的减重潜力以及优化设计在工程设计领域的应用具有现实意义．     

New structure of Kalman filter for radar networking

1.INTRODUCTION Inpractice,radarsoftenoperateasynchronouslyandpro videdataatdifferentrateswithdifferentcommunication timedelays,thustheproblemofdatafusioninradarnet workingsystemisasynchronousinsteadofsynchronous. However,theresearchinthefieldofdatafusionfocuses onthesynchronousproblems,andthemeasurementsof differentsensorsarealwayspredictedatthesametimefor updatingKalmanfiltersynchronously.Thisapproachis complicatedforengineering,anditwillreducethedata ratesofthesystem,atthesametimethee…     

Geochemical study and significance of sequential extraction in reservoir rocks of Turpan-Hamin Basin

Seven samples collected from the Turpan-Hamin Basin were treated by sequential extraction method. Analytical results indicate that the free oils, inclusion oils (oil-bearing fluid inclusions) and clay-adsorbed oils vary significantly. The geochemical characteristics of inclusion and clay-adsorbed oils correlate well with the lacustrine mudstones. The characteristics are as follows: (i) with higher Ph/nC18 ratio and lower Pr/Ph ratio; (ii) with higher values of C26 tricyclic/C24 tetracyclic terpane, C23 tricyclic ter-pane/(C23 tricyclic terpane+C3017α(H) hopane), C21/(C21+C29) sterane, Ts/Tm and C29Ts/C29l7α(H) norhopane and lower value of C19/C21 tricyclic terpane; (iii) with relatively high content of C27 and C28 sterane and lower abundance of C29 sterane and diasterane. They indicate that the early charged oils are derived from the pre-Jurassic lacustrine mudstones and the later charged oils are from the Jurassic coal-bearing strata or coals.     

跳跃自激发与非对称交叉回馈机制下的期权定价研究

跳跃集聚和波动率非对称回馈是股票价格运动过程中不可忽视的重要特征.基于动态跳-扩散半鞅随机过程,本文提出了具有时变跳跃到达率和波动率的双因子交叉回馈机制的期权定价模型,推导了跳-扩散交叉回馈模型的一般化风险中性变换关系;同时借助序贯贝叶斯方法对模型和跳跃风险溢价进行校准,并对道琼斯工业平均指数(DJX)、标普500指数(SPX)、苹果(APL)、IBM、JP摩根(JPM)股票进行实证研究,研究发现,它们的跳跃达到率和波动率都呈现集聚性和非对称回馈效应,且跳跃到达率具有更强的持续性和更大的杠杆系数;跳跃风险溢价在定价中占主要地位.期权定价的实证研究还表明,双因子交叉回馈模型具有最小的期权定价误差,定价能力明显优于单向回馈的跳-扩散模型.     

基于位置和散度效应因子分类筛选及仿真试验

针对供应链及其它计算机仿真试验中所涉及因子数目众多的情形,序贯分支方法因筛选效率较高被广泛采用.然而,现有的序贯分支方法忽视对散度效应起显著作用的因子.由于相比位置效应,散度效应在产品或供应链系统的质量设计中是同等甚至更为重要的,故提出一种基于位置效应与散度效应的序贯分支方法.首先,将影响位置效应与散度效应的显著因子分类为调节因子,重要因子和稳健因子;然后,结合序贯概率比检验(sequential probability ratio test,SPRT),在控制筛选过程中第一类错误和第二类错误的基础上,采用序贯分支方法分类地筛选出显著因子;最后通过仿真试验说明此方法能够有效且分类地处理位置效应与散度效应下的显著因子筛选问题.     

序列模式挖掘算法的分析与比较

序列模式挖掘是数据挖掘中一个非常活跃的研究主题.迄今为止,围绕算法效率这个主题,人们作了大量的工作.一方面,从算法的设计策略入手;另一方面在实现算法所采用的数据结构上做文章;也有的甚至通过对所挖掘的模式进行限制以达到提高算法效率的目的.并对目前已有的各种典型算法作了详细的分析与比较,而且做出了适当的评价.     

基于瑞利分布的计量型序贯网图检验

针对瞄准发射系统中着落点位置通常服从瑞利分布的事实,研究了计量型检验问题,建立了基于瑞利分布的序贯网图检验.采用搜索和迭代的计算机程序,可以得到计量型序贯网图检验方案.通过实例将序贯网图与计量型定数检验和计量型序贯概率比检验进行比较.结果显示,计量型序贯网图检验在减小最大样本量方面有更好的效果,更适用于高成本的抽样检验.     

搜索3个目标的最优方法

研究如下搜索模型:原始搜索空间G含有n个外观相同的硬币,其中n-3个是具有相同重量的好币(好元),其余3个是重量相同且重于好元的较重硬币(搜索目标),最终目的是找到一个最优算法,它能够借助两臂天平用尽可能少的试验次数从搜索空间中识别出全部3个搜索目标.文章通过建立有效的搜索方法,证明了最小试验次数或者等于信息论下界或者超过信息论下界1次并且对于无穷多个区间,信息论下界均是可以达到的.