金融时间序列分形维估计的小波方法

讨论了金融时间序列的性质,通过实际数据说明,金融时间序列具有两个重要特性——统计自相似性和非平稳性.利用正交小波变换的方法,给出了其分形维的估计方法.最后,实证分析了国内金融市场,并应用此方法分别得出了上证综合指数序列过程和深证成分指数序列过程的分形维.     

福建省煤炭工业生产科技进步灰色关联分析

应用ＴＬＬＺ数学模型度量我国经济建设中的科学技术水平，分析科学技术、资金、劳动力和产出之间的关系；以灰色系统理论对上述因素进行灰色关联分析，找出影响福建省煤炭工业经济发展的优势因素；并应用灰色预测模型ＧＭ（１，１）进行预测分析，为福建省煤炭工业经济的发展提供分析依据。     

基于改进灰色关联投影法的无人机避让优先运行策略

针对未来混合空域中多种航空器共同执行任务而可能出现飞行避让安全问题,提出了一种基于组合赋权改进灰色关联投影法的无人机避让优先运行策略。首先,从空域管理、航空法规、风险评估等角度分析影响避让过程的因素,构建无人机避让评价指标体系;其次,利用层次分析法和粗糙熵法进行主客观赋权,由合作博弈方法构建离差和最小目标优化函数将主客观权重融合确定最终权重,克服主观赋权随意性和客观赋权过分依赖数据的弊端;随后,利用优劣解距离法(TOPSIS)与灰色关联投影法的融合算法对无人机避让对象进行综合评价,从而获取无人机优先避让运行策略;最后,将融合算法与TOPSIS算法进行对比。结果表明,较于TOPSIS法,所提融合算法获取策略与空域运行实践相符且灵敏度提高了17.08%。因此,新算法避免了单一算法的数据丢失现象,提高了获取策略的准确性,可为混合空域的无人机运行策略获取提供新思路。     

导引头稳定平台离散时间预设性能控制

针对现有离散时间预设性能控制方法对滑模趋近律依赖度高、抖振缺陷明显的难题,通过创建一种摆脱了滑模控制的设计新框架,为拦截弹导引头稳定平台提出了一种离散时间预设性能控制新方法。首先,设计一种离散时间性能函数对跟踪误差的收敛轨迹进行包络约束;然后,定义一种离散时间转换误差并将其用于构造一种新颖的反馈函数;设计离散时间控制律对新开发的反馈函数而不是转换误差进行镇定,不仅保证了所有跟踪误差均具有期望的预设性能,还摆脱了控制算法对滑模趋近律的依赖性,从根本上解决了控制抖振难题;最后,通过数值对比仿真验证了所提方法的有效性与优势。     

基于人工神经网络的汉语数字语音识别系统

利用改进的有序聚类算法得到解决时间规整问题的新算法,在此基础上建立了基于人工神经网络的普通话数字语音识别系统。对基于人工神经网络的算法和基于动态时间伸缩的算法作比较识别实验,结果表明,基于人工神经网络的语音识别算法的识别性能优于传统的动态时间伸缩算法。     

动态数据系统(DDS)建模方法的改进

本文概述了原DDS建模方法的缺点,叙述了改进的途径,推导了改进的算法,给出了改进部分的详细框图。首先用长自回归拟合数据直到残差为白噪声,如AR模型阶不高,则认定为AR模型。否则,利用数据和残差,线性估计ARMA模型参数。增阶和降阶时,Yule—Wolker方程系数阵和模型参数都可递推求得。初估ARMA模型后,用非线性最小二乘法来优化参数。通过二个实例计算表明,经改进的方法可以节省66％的机时,效果是明显的。     

非标准气象条件弹道偏差的自动修正

针对某型机瞄准具存在的问题，研制的轰炸性能改进装置对非标准气象条件弹道自动修正电路进行了改进。重点阐述了弹道修正原理工作式的建立、修正电路的设计及其与瞄准具的交联关系。     

基于相空间投影技术的舰船目标信号降噪处理

由于很多混沌信号具有较宽的频谱成分，致使传统的滤波降噪方法存在很大的局限性。线性滤波器非但不能有效地抑制混沌信号中的噪声，相反，还可能会使混沌信号失真。文中利用相空间投影技术对具有混沌特征的时间序列进行降噪处理，并将其应用于舰船目标噪声信号的降噪分析中，结果证实了所提方法的可行性和有效性。     

New computing method of weighted coefficients for tracking a maneuvering target using PDAF in the presence of clutter

To avoid or reduce the influence of unpredictable motion mode on data association, a new computing method of weighted coefficients of measurements for PDAF is presented in which it is assumed that the current turn rate of a maneuvering target changes within a limited range and its turn may be in arbitrary direction during data association. Thus, the predicted center for computing the weighted coefficients is a curved surface in 3-D space, which differs from the predicted center for setting up a validation gate, namely, a point in 3-D space. The distance between a measurement and the curved surface is used to compute its weighted coefficient. To reduce the computational complexity of weighted coefficients, the formulas for computing the maneuvering direction angle and turn rate corresponding to a measurement are presented. Simulation results show the proposed method reduces the percentage of lost tracks and improves the state estimation accuracy in tracking a maneuvering target using PDAF in the presence of clutter.