基于Bayes准则的广义判别预报模式及其应用

根据Ｂａｙｅｓ准则,提出一种时间序列与多元分析相结合的广义判别模式．该模式既保留了时间序列线性模式的优点,同时又吸收了多元分析线性模式的长处．从气象状况演变的物理机制来看,这种综合考虑系统状况的方法比单纯考虑前期状态演变或单纯考虑某一时次的状态更有意义．     

KPCA-LSSVM方法在视频时间序列预测中应用

为提高时间序列预测精度及降低预测过程中的计算复杂度,提出一种基于核主成分分析(KPCA)与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的预测方法.首先,将输入数据通过核方法映射至高维特征空间;然后,在特征空间上提取有效非线性主元;最终,通过LSSVM建立时间序列模型.为验证KPCA-LSSVM方法的有效性,将其应用于交通流及视频流预测中,在同等条件下,与单一的LSSVM及神经网络等预测方法进行比较.实验结果表明:基于KPCA-LSSVM建立的模型具有较好的推广性及较高的辨识精度.     

不同贮藏时间对粳型巨胚稻B16种子发芽的影响

本文通过对不同贮藏时间的粳型巨胚稻B16种子的发芽率、发芽指数及种子霉烂数进行了测定和分析,结果表明：贮藏两年以上的种子发芽率、发芽指数极低,种子活力弱,且不耐贮藏,新收获种子,种子活力很强,抗病能力较弱。     

线性时间序列模型与双线性模型的识别研究

根据线性模型的特点，在推广的高阶矩概念的基础上，将高阶矩应用于系统的结构辨识问题中。介绍了用最小二乘原理估计高阶矩参数以及判定参数置信区间等内容。     

超宽带电磁散射的时间步进法

采用时间步进法对飞机的基本构成部件(球、圆柱、薄板)的超宽带电磁散射问题进行了研究。导出了磁场积分方程数值计算公式,所得时域散射远场与实测或其它方法计算结果相比,吻合较好。本方法与时域有限差分法(FDTD)相比,无须设置吸收边界条件,适于成像数据的提取,运算简便。与频域方法相比,它可解决超宽带电磁散射预测问题。     

铜合金时效性能的神经网络预测模型

运用BP神经网络算法，对时效试验数据进行训练，建立了Cu-0．30Cr-0．15Zr合金时效后硬度和导电性与时效时间和时效温度的映射模型，从而可预测铜合金在一定时效条件下的硬度和导电性，预测结果与实测值吻合较好，表明神经网络用于铜合金的时效性能预测是可行的，预测的准确性取决于用于训练网络的铜合金时效试验数据的数量和质量。     

具有相依利息率的离散时间保险风险模型的一个联合分布

研究了在利率具有一阶自回归结构的情况下的离散时间保险风险模型,得到了破产前最大盈余的分布以及破产前盈余,破产后赤字与破产前最大盈余的联合分布的递推公式及其积分方程.     

k度Steiner最小权网络的线性时间算法

已知平面上n个固定点集合N和m个可动点集合M,求互连点集N∪M的最短连通网络,要求这个连通网络满足：（1）固定点的度为1,可动点的度为k(k≥3）;（2）n=2 （k-2）m。网络中每条边的权与可动点的位置有关,问题是如何确定这m个可动点的位置,使这个连通网络的权最小,这个问题称为k度Steiner最小权网络问题。本给出了k为偶数,边权值为L1距离时计算最小权网络的O(n ln k)时间算法。     

图的连通性快速算法

介绍了一种新的图的连通性算法,用指引元表和相邻点表来描述图,用支援树生长法进行连通性广延搜索,其中又轮流使用二个堆栈来取用和存入本层及下一层的生长点,与传统算法相比,采用新算法可使时间开销从O（N^2)级降到O（NlnN)级,并通过实例对新算法进行了验证,同时本算法可推广应用于各种与图的连通性检查有关的问题,可望大大加快计算速度。     

恒加应力加速寿命试验的可靠性非参数统计分析

提出的可靠性非参数统计分析法 ,充分利用恒加应力加速寿命试验的失效个数、失效时间及未失效个数 3种宝贵的数据信息 .克服传统分析法只利用失效个数和失效时间信息的缺陷 ,更合理地对产品的可靠性加以评定 .主要内容 :(1) Pk 的估计公式 ;(2 ) Pk相似文献