知识发现中一种变化趋势模型的算法研究

在时序数据库中,有许多成熟的技术和方法用来对布尔型属性之间的关系进行挖掘,但对于数值型属性变化趋势关联关系的研究却不是很多.本文提出了一种数值型属性变化趋势的研究模型QMP(QuantityMovementPattern),依据该模型可利用数据挖掘算法发现不同数值型属性之间变化趋势之间的关系.文中分析了该模型的几种实现算法,并给出了一种快速实现算法及实验数据.     

电视接收机图像中频的探讨

依据电视接收机图像中频选择原则，论述了我国电视接收机两次改变图像中的必要性。     

基于RBF网络的混沌时间序列的建模与多步预测

提出将RBF神经网络应用于混沌时间序列的建模与预测中 ,设计了一个三层RBF网络结构 ,说明了RBF网络用于混沌时间序列建模和预测时的基本性质。仿真结果表明 ,RBF网络模型对混沌时间序列有比较强的拟合能力和比较高的一步及多步预测精度。采用RBF网络进行混沌时间序列的建模和预测能够取得比其它方法好得多的效果。     

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.     

浅谈递归定义叙列之极限求法

本文着重介绍三种满足一定条件递归叙列极限之求地：一，单调有界法；二，先设ｌｉｎｎ→∞ｘｎ＝ａ，由方程解出ａ＝ｆ（ａ），最后证明ａ确为ｌｉｍｎ→∞ｘｎ的极限；三，若满足条件│ｘｎ－ｘｎ－１／ｘｎ－１－ｘｎ－２│≤α〈１，的递归叙列的极限求法。     

遗传算法在图像辨识中的应用

本文论述了在计算机图像辨识中采用一种仿生学算法──遗传算法的尝试，讲述了在该算法设计中有关染色体编码，适应性评价函数，运算子参数等等参数的选择和确定，经加入适当的启发和限制后，图像的自动辨识和拚接取得了满意的结果。     

GRAMMATICAL COMPLEXITY OF FEIGENBAUM TYPE ATTRACTORS IN PERIODIC WINDOWS

In [7,8] the grammatical complexity of the Feigenbaurn attractor and the general Feigenbaurn attractors, generated by period - n - tupling, are studied. In this paper we study the grammatical complexity of the Feigenbaurn type attractors, including Feigenbaurn attractors and general Feigenbaurn attractors,in periodic windows. It is shown that the languages determined by these attractors are CLS and are. not CFL.     

集合识别问题的D序列和UIO序列的一种推导方法

集合识别方法是非确定性分布式系统相容性测试的一种新方法，是经典的状态识别方法的一种扩展，提出了在集合识别问题中使用的推导Ｄ序列和ＵＩＯ序列的方法。     

露天矿爆破后煤岩块度分布自动测试系统的模型研究

介绍了采用单图片摄影测量和计算机图像处理的方法．分析露天矿爆破后煤岩块度分布的模型研究原理、过程和结果．