一种基于Rough集的时间序列数据挖掘策略

阐述了基于 Rough集的时间序列数据的挖掘策略 ,重点讨论了时间序列数据中的时序与非时序信息的获取问题 .实践证明 ,Rough集理论作为一种处理模糊和不确定性问题的有效工具 ,对于时间序列数据的挖掘同样也是有效的 .文章强调了时间序列数据中的多方面信息 ,包括原始数据及其变化量、变化率所提供的信息.     

基于动态时间弯曲的区间值时间序列匹配算法

结合vague集的优点,将区间值的思想应用于时间序列研究,定义了基于区间值的时间序列.同时,在综合分析了不同的vague值(区间值)的相似度量的缺点后,提出了一种新的基于vague值的相似度量,并结合动态时间弯曲的思想,给出了一个基于动态时间弯曲的区间值时间序列的相似性匹配算法.     

递阶多目标非光滑优化问题的最优性条件

建立了递阶多目标非光滑优化问题的一个通用性结构化模型,利用参数规划、集值分析及非光滑非线性分析的理论和方法,研究了模型锥有效解存在的最优必要条件和充分条件．     

Rough集理论及其应用发展

论述了Rough集理论在人工智能、认知科学等领域的应用情况,讨论了Rough集理论的发展前景及趋势．论文中较为重要的创新之处的是,基于粗糙神经网络构造了一种从虚拟的场景图像智能化地直接推测符合主观听感的音质效果参数的模型．     

带有捕获项的扩散逻辑方程的精确解

考虑一个带有捕获项的扩散逻辑方程的精确解.在1972年Ambrosetti和Prodi研究了类似问题的精确解,而不同的是在笔者的问题中f(u)不是渐近线性的,这里通过把f(u)渐近线性化及考虑另外一个特征值问题,从而得到了它的精确解.     

福建区域气象观测自动站气温数据集建立及质量评估

整理并分析福建省区域自动气象观测站2008—2020年逐小时气温数据,结果显示,2009年以来,区域站最高气温、最低气温、气温年平均实有率均在90%以上;2008—2020年区域站最高气温、最低气温、气温数据年平均正确率均大于99%,年平均错误率均小于0.12%,年平均可疑率均小于1%;2008—2020年福建省年平均气温呈整体上升趋势。     

基于活动模式的工作者出行生成预测模型

为改进传统出行生成预测以单个出行为分析单元、难以反映个体出行行为的不足,建立了基于活动模式的工作者出行生成预测模型.采用相关性分析和多项logit方法研究了1617个有效样本的居民个体属性、家庭属性、区位属性、出行属性、活动属性所引起的活动和出行生成模式的差异.通过建立包含显著变量的6种典型活动模式效用函数,获得个体选择概率.按概率集计法分析各交通小区各类活动模式总量,结合活动模式中包含的出行链平均长度,进行工作者出行生成量预测.基于活动模式的工作者出行生成预测模型有助于以出行链整体为单元考察多次出行之间的关联性,增强出行生成模型与行为模型的融合.     

直接硼氢化钠-过氧化氢燃料电池电极材料的研究现状

直接硼氢化钠-过氧化氢燃料电池(DBHPFC)是一种新型液体燃料电池,其阳极采用硼氢化钠(NaBH4)溶液作为燃料,阴极采用过氧化氢(H2 O2)溶液作为氧化剂.在DBHPFC中,不需要采用氧气作为氧化剂,因此其在水下和太空等无氧环境中表现出巨大的应用优势.DBHPFC理论电池电压高(1.64 V)和能量密度高等优势使...