《复杂系统与复杂性科学》入编《中文核心期刊要目总览》

接北京大学图书馆《中文核心期刊要目总览》编辑部通知,《复杂系统与复杂性科学》杂志入编2012年出版的《中文核心期刊要目总览》(第六版)之自然科学总论类核心期刊。该书由北京大学图书馆等相关单位依据文献计量学的原理和方法,经研究     

基于组合预测的间断性需求器材预测

为了提高间断性需求装备器材的预测精度,提出一种组合预测模型。该模型从解释变量序列和自相关序列两个方面进行组合预测,对解释变量序列采用Logistic回归模型预测提前期非零需求发生概率,对自相关序列采用Markov过程估计提前期非零需求发生概率,整合两个预测结果得到最终的提前期需求。实验结果表明,该预测模型具有较高的预测精度。     

基于延时相关处理的ESPRIT算法

为了提高旋转不变子空间(estimation of signal parameters via rotational invariance techniques, ESPRIT)算法的分辨力和测角精度,充分利用非零延迟相关函数中信号入射角度的信息,提出了基于延时相关处理的ESPRIT算法。根据所有阵列间延时相关信息,构造新的阵列输出矩阵,并且得到新的协方差矩阵。对新的协方差矩阵进行特征值分解得到特征向量,通过将特征向量划分得到含有入射角度信息的子阵,最终求得信源的入射角度。仿真结果表明,该算法的分辨力和测角精度均优于原ESPRIT算法,并且在小角度间距情况下也有较好的分辨性能。     

基于区块自适应网格的全球地形快速绘制算法

在基于球面剖分的全球地形数据组织模型基础上,实现了一种视点相关的全球地形数据快速调度与可视化的算法。提出了一种基于区块纹理分辨率的自适应目标层次模型提取方法,能够快速准确地得到视点相关的正确细节模型,且算法的时间空间复杂度与全球地形模型的数据量无关。进而通过利用区块结构的一致性进行高效的外存数据调度,尽可能地减少了系统I/O带来的性能瓶颈,在实现数据重利用的同时很好地管理了内存消耗。实验表明,基于该算法可以实现全球地形的高效绘制,并且对硬件配置要求很低,具有很好的实用性。     

基于粒子群算法的图像相关反馈研究

在浩如烟海的图像库中按用户的需求去搜索图像,传统的做法是基于图像的视觉低层特征进行检索。但是由于视觉低层特征与高层语义之间存在语义鸿沟,因此检索结果往往不尽如人意。研究者发现,将相关反馈技术引入图像检索中则能提高系统的检索性能。提出将粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization)[1]引入基于内容的图像检索之中,通过用户对检索结果进行评价,系统通过学习来动态修改各特征的权值,从而达到模拟人类的思维,提高图像检索系统的检索性能,并通过实验证明该算法的可行性和有效性。     

非线性微分-代数系统稳定性的几个判据

研究非线性微分－代数系统的稳定性问题,给出利用非线性函数的偏导数矩阵判别非线性微分－代数系统平衡态稳定和不稳定的几个判据,所得结果形式简洁,易于应用．最后利用例子说明所得判据的有效性     

微分代数系统的实时控制计算方法

提出微分代数系统的一个实时控制计算方法,进行误差估计,给出采样间隔与控制误差的关系。对于一个模型问题进行了稳定性分析,画出稳定区域,给出保证控制稳定的采样间隔的取值范围。     

模糊推理在系统预测中的应用

将模糊推理应用于系统预测,使用正态分布原理对变量进行区分,并用模糊聚类中的相关系数法选择特征因子,建立了模糊推理预测模型。并将其应用于能源消费量的预测。     

我国通货膨胀的混合回归和时间序列模型

回归模型的残差项反映了对被解释变量有影响但未列入解释变量的因素所产生的噪音 ,这部分噪音可由时间序列模型进行拟合 .本文对通货膨胀建立了一个混合回归和时间序列模型 ,并将该模型的预测结果与单纯用回归模型的预测结果进行了比较.