关于一类可乘函数的均值

研究了一类可乘函数的均值估计,利用解析方法给出了几个较强的渐近公式,所得结果表明该类函数具有较好的渐近分布性质.     

基于自适应特征融合的均值迁移目标跟踪

提出了一种基于自适应多特征融合的目标跟踪算法.分别利用RGB颜色和LBP纹理特征建立目标模型,通过线性加权将两类目标子特征模型代入目标相似性函数并用均值迁移算法进行目标位置优化计算.在跟踪过程中,引入S igmoid函数动态调整两类子特征权重,并利用子特征相关系数和可靠性指数对目标特征模型选择性自适应更新.实验结果表明,该算法能在跟踪场景和目标外观变化时自适应调整两种子特征权重,避免了特征失效导致的跟踪失败;特征模型选择性更新策略有效抑制了模型漂移.与单一特征和模型直接更新的跟踪方法相比,该算法在复杂跟踪环境更具有鲁棒性,能进行准确稳定的实时跟踪.     

区间删失数据函数的均值估计

运用无偏转换思想构造了区间删失数据函数的均值估计,并在此基础上对所构造的估计量方差进行了研究.针对Ⅰ型区间删失情况和Ⅱ型区间删失情况,找到了估计量方差有限的条件.     

基于遗传算法的直觉模糊C均值聚类算法

 针对一般直觉模糊C均值聚类算法在寻优过程中易陷入局部最优解的问题,利用遗传算法具备全局寻优的优点,提出了一种基于遗传算法的直觉模糊C均值聚类算法。在该算法中聚类中心为直觉模糊数,这使得遗传过程中个体信息变得复杂,进而增大了约束问题的处理难度。本文对产生的个体采用适时分段的归一化方法,很好地解决了该问题。仿真结果表明该算法所得聚类结果不仅准确而且更为细致。     

关于r次可加补数的一些复合函数的均值性质

运用初等方法,研究了关于正整数n的r次可加补数函数ar(n)与一些数论函数的复合函数的均值问题,给出了相应函数均值估计的渐近公式.     

带转移机制且股票价格服从几何Levy过程的连续时间均值-方差投资组合选择

 研究了带转移机制且股票价格服从几何Levy过程的均值-方差投资组合选择模型。 用一个连续时间平稳马氏链表示市场所处的状态,文中主要参数,比如资产收益、Levy测度等均依赖于所处的市场状态。 分析了最优投资组合策略的存在性,用动态规划方法得到了最优投资组合策略、最优目标函数和有效前沿。     

构建新包空间的多示例学习方法

针对已有神经网络方法采用示例决定标记从而导致多示例学习(MIL)中包结构信息丢失的问题,提出了一种新的RK_BP多示例学习方法.在示例空间,首先采用粗糙集对其进行属性约简;然后进行K均值聚类,利用聚类点构造新包空间;在新空间中,利用误差反向传播神经网络算法进行分类.在多个测试数据集上对算法进行测试,结果表明该算法可有效解决已有神经网络方法包结构信息丢失问题,明显提高分类性能.     

一种整合粒子群优化和K-均值的数据聚类算法

针对K-均值聚类算法存在的不足,提出了一种新的整合粒子群优化算法(PSO)和K-均值算法的聚类算法.在新算法中,首先结合使用粒子群优化算法和K-均值算法搜索全局最优解的位置,然后再用K-均值算法在全局最优解附近的局部空间内快速寻找最优聚类中心.通过对4个数据集的实验测试,将此算法与K-均值算法、基于粒子群的K-均值算法进行了比较.实验结果表明,新算法的聚类质量比后两个算法更优.     

基于LMD算法的电压闪变参数识别新方法

为了实现电压闪变参数的精确识别,针对采用常规算法求取的电压闪变的调幅波、间谐波参数波动大的问题,首次提出了将局部均值分解(LMD)算法应用于电压闪变参数识别.选取典型的电压闪变算例,应用LMD算法和HHT算法进行仿真对比,结果表明,LMD通过除以包络函数得到PF,"筛分"次数较少,端点效应较小,所求的闪变参数在稳态时基本不变化.该方法步骤简单、运算速度快,证明了LMD算法的可行性与准确性.     

一种环境激励下斜拉桥模型损伤识别方法

虚拟脉冲响应函数可表征环境激励下结构系统固有的动力特性,但桥梁试验模型空间变异的模糊性和测量过程中环境激励的随机性,使得虚拟脉冲响应函数同时具有随机不确定性和模糊不确定性,适用于随机-模糊统计原理处理.而Hilbert-Huang变换(HHT)是一种新的适用于非线性、非平稳信号且具有自适应性的数据处理方法.提出了基于HHT与虚拟脉冲响应函数随机模糊均值的结构损伤识别方法,并将4个Hilbert边际谱能量指标应用到室内斜拉桥模型的损伤识别中.结果表明:主梁损伤前后4种能量指标都发生了变化,且体现出相似的规律性,准确指示了较大程度损伤的损伤位置和程度,为大型桥梁结构在线监测提供了一种方法.