关于绝对连续函数的黎曼-斯蒂尔切斯积分的近似计算

研究了闭区间[a,b]上的黎曼-斯蒂尔切斯（R-S）积分∫a^b f（x）du（x），对于函数f（x）和u（x）皆为绝对连续函数的情形得到了近似计算的求积公式及其误差估计，并将结果应用于富里埃正弦变换和富里埃余弦变换的近似计算及其误差分析．     

n维DCT的快速算法

提出了长度为Ｎ＝２＾ｍ（ｍ≥２）的ｎ维（ｎ≥２）余弦变换（ＤＣＴ）的一种一般性快速算法，并进行了理论证明和算法性能比较。算法的理论结果是，乘法次数为沿ｎ个方向计算的１／ｎ，加法次数在Ｎ≤８时略多于后者，在Ｎ≥１６以后少于后者，将以举例检验。     

α次积分C余弦算子函数的逼近定理

利用生成元预解式来刻画α次积分C余弦函数的Trotter-Kato逼近,给出α次积分余弦C函数的定义及基本性质,通过Laplace变换得到了α次积分C余弦函数逼近的4个等价条件,且当α为0 时即为经典的C余弦函数相应的逼近结果.     

基于余弦相似度的企业违约预测模型及实证

企业违约预测,是通过挖掘指标数据与违约状态之间的函数关系,来预测企业未来的财务风险,其对银行贷款、股票投资、公司债券投资等具有重要的参考意义.本研究的贡献主要有三个方面:一是通过将企业的夹角余弦值而非欧氏距离作为违约状态相似性的度量,构建企业违约预测的Cos-k-means模型,避免了通过欧氏距离聚类时,忽略企业和聚类中心的角度关系以及对噪声样本和极端值敏感的弊端.二是通过构建兼顾模型违约鉴别力最大和指标组合冗余最小的目标函数,采用二进制粒子群算法(binary particle swarm optimization,BPSO)遴选指标组合,保证了构建的信用评价指标体系简洁、合理.三是通过采用企业t-d (d=1,2,3,4,5)期的指标数据和第t期的违约状态构建违约预测模型,实现了使用企业第t期的指标数据预测t+d期违约状态的目的.     

基于深度时间卷积神经网络的风电功率预测

为了提高风力发电预测的准确性,依据某近海地区风电场出力数据,提出基于深度时间卷积网络的风电功率组合预测模型;利用自适应集成经验模态分解对风电功率序列进行特征提取,得到若干本征模态分量,通过排列熵相关理论计算各模态分量的复杂度,根据复杂度进行序列重构,并输入至改进余弦退火算法优化的深度时间卷积网络中进行风电功率分析与预测...     

Jordan不等式的再推广

推广了Jordan不等式.     

基于现场可编程器件的全数字成形滤波器实现

研究全数字基带成形滤波器的实现．根据数字通信中的基带传输原理，分析基带传输中成形滤波的必要性和几种常见实现方法的优缺点．选择了其中的查表法，并通过采用基于现场可编程门阵列器件的硬件描述语言，对该方法进行了全面的仿真和分析．采用该技术实现的全数字成形滤波器可以针对不同速率及指标在系统中方便地进行修改．符合未来数字通信软件化的趋势，在软件无线电中有广阔的应用前景。     

弱积分余弦算子函数拓扑

利用积分余弦算子函数及连续线性泛函的概念,引入一新的局部凸向量拓扑,并对其基本性质进行讨论.     

基于加权余弦相似度的XML文档聚类研究

在实际应用中,XML（eXtensible Markup Language）文档中的一些结构经常被改变。为了挖掘XML文档在历史变化过程中经常改变的结构所蕴含的知识,提出了发现频繁变化结构的方法。该方法用一组频繁变化结构组成的文档向量模型代表一个XML文档,将频繁变化结构在簇中的出现比例作为权值,使用加权余弦相似度对XML文档进行聚类。经过实验分析,根据XML文档历史变化过程中的频繁变化结构能较好地将XML文档进行聚类。用加权余弦相似度对XML文档进行聚类,其聚类结果的正确率、召回率和簇内部距离均优于使用非加权余弦相似度对XML文档进行聚类得到的结果。