用带时序子模块的系统动力学模型预测Brent原油价格

提出在系统动力学模型中加入时序自回归AR(p)子模块，并且自动确定每个AR(p)子模块的阶数p。带时序子模块的系统动力学模型既体现了因素问的横向因果关系，又体现了每个因素的纵向关系。建立欧佩克(OPEC)石油产量、世界GDP、煤炭产量与价格、天然气、需求量、供求差额、消费系数、非欧佩克石油产量、非欧佩克供求差额，石油库存和OPEC组织的期望油价共十一个因素影响下的Brent原油价格预测模型，模型的预测结果表明：在系统动力学模型中加入时序自回归AR(p)子模块的方法是可行的、有效的，并且能提高模型的预测精度。     

用AR模型判断结构损伤的方法

利用AR模型的自回归系数构造距离判别函数、定义结构损伤特征参数,并引入统计分析方法,对结 构的异常状态诊断及损伤定位．数值实验表明,与基于模态频率变化的方法相比,该方法具有更高的损伤 识别能力．     

灰色系统与时序组合模型在高层建筑沉降预测中的应用

将高层建筑沉降监测数据视为具有确定性趋势的非平稳时间序列，运用灰色GM(1，1)模型提取其中的趋势项，用AR(n)模型表示随机残差项，利用灰色-时序组合模型进行沉降预测．算例结果表明，该组合模型具有较高的预测精度，是一种简单、实用的高层建筑沉降预测方法．     

AR模式误差修正方程参数抗差估计

把抗差理论引入自回归(Auto-Regressive，简称AR)模型的参数估计中，利用抗差系统具有的抗差能力，可以阻止非正常因素进入系统，保证洪水预报精度。为此，首先介绍几种常用估计方案(Huber估计、IGG估计)的抗差特征函数，然后与传统的最小二乘法进行比较，最后给出算例。算例表明：对于正常观测值，采用Huber法、IGG法及LSM法均能取得比较满意的结果；如观测值中存在粗差(非正常值)，则用LSM法估计的结果就很不合理，而用Huber法及IGG法能取得较好结果。     

基于模拟退火算法的子集AR模型辨识方法及其应用

该文提出一种子集ＡＲ模型辨识算法，该方法采用模拟退火随机搜索算法，对模型的回归项子集进行优化辨识，克服“组合爆炸”问题，简化计算。文中还讨论了基于该算法的人口死亡率建模和预报问题。     

AR箭图—类连通分支中的几乎分裂序列

<正>设A是代数闭域F上一个有限维基连通代数,modA为有限维右A-模范畴,ΓA为代数A的AR箭图.由于modA中成立Krull-Schmidt定理,通常将modA中模与它的同构类看作一回事.Auslander和Reiten在研究Artin代数的表示理论时,引进了几乎分裂序列和既约映射的概念.今天,几乎分裂序列理论已成为代数表示论的一大基石.     

中华眼镜蛇毒神经生长因子的研究

采用ＣＭ－ＳｅｐｈａｒｏｓｅＣＬ－６Ｂ和ＳｅｐｈｏｓｉｌＣ８以及ＨＰＬＣ层析方法，自广西产中华眼镜蛇毒中分离纯化神经生长因子（ＮＧＦ），此ＮＧＦ经８ｄ鸡胚背根神经节体外培养证明具有促进神经纤维生长的活性。经ＨＰＬＣ及聚丙烯酰胺凝胶电泳鉴定为单一组成，经ＳＤＳＰＡＧＥ及ＨＰＬＣ测定分子量分别为２４．１ＫＤ和２４．９ＫＤ，等电聚焦电泳测得ｐＩ为８．２，氨基酸组分分析表明ＮＧＦ含酸性氨基酸较少，通过１２５｜标记ＮＧＦ测定出ＮＧＦ在生物体内主要分布于肾、肺、及周围神经     

基于 UKF滤波算法的语音增强技术

基于卡尔曼滤波算法的语音增强方法在实际应用中得到了比较广泛的应用,但是这种方法要求模型必须是线性的,在实际环境中语音模型一般为非线性,为了解决这一问题,本文提出了基于UKF(Unscented Kalman Filter)滤波的语音增强算法,较好地解决了上述的问题.仿真实验结果表明,该方法在较好地消除背景噪声的同时,能保持较好地语音可懂度.     

柴油机振动信号谱估计的自回归方法

介绍了经典谱分析和现代谱分析中自回归(AR)谱分析的各种常用方法，比较了各种方法对模拟信号(样本总数N=32)和柴油机爆发信号(N=128)的处理效果。结果表明，经典谱分析方法的稳定性好，但分辨率受信号样本数影响，不适于小样本信号。现代谱分析方法比经典谱分析方法有更高的分辨率，因而可用于柴油机小样本数据段的分析，但使用时要注意模型阶次p的选择。当p太高时，各种方法都出现不稳定的现象。自相关法的分辨率略低，但其稳定性较好，可优先考虑使用。柴油机振动过程中有许多小样本信号，如爆发、阀开关、喷油信号等，它们引起的振动信号都非常短，采用AR谱估计方法是非常合适的。     

架在鼻梁上的信息化

千叶眼镜的信息化旅程源于一次偶然。 1991年,正准备创立千叶眼镜的叶定坎到台湾岚云公司谈合作。在谈判中,岚云的负责人为了达成协议当场将公司的出库单、厂库存等录入电脑的实时信息——打印出来,拿给叶看。 岚云的信息化管理给叶定坎留下深刻印