正交迭代泛函网络在中短期钟差预报中的应用

 在卫星钟源无法与地面钟源进行实时比对的时段中,准确预报卫星钟差对于维持卫星的稳定运行具有重要意义。针对卫星钟差的中短期预报问题,选择多项式模型对钟差进行建模分析,设计了一种基于滑动窗模型的正交迭代泛函网络算法。利用泛函网络的非线性学习能力对钟差预报模型进行拟合分析,采用正交函数作为泛函网络的基函数簇,并引入滑动窗思想来更新输入层元素进行迭代训练,获得较小的预报误差。分析表明,预报时间小于12 h 时,预报误差为0.2~0.5 ns,预报精度与IGU P精度相当;当预报时间为24 h 时,预报误差总体在1 ns,预报精度略次于IGU P 精度;当预报时间为1 个卫星周时,最大误差达130 ns,难以满足卫星运行对钟源的要求。研究表明：该算法适合于短期卫星钟差预报,不适合中长期钟差预报。     

基于特征融合和改进RSM集成分类的BMP隐写检测

针对目前大部分BMP隐写分析方法主要采用单一特征和单一强分类器,容易产生训练样本敏感、分类精度难以提高等问题,提出一种基于特征融合和改进RSM集成分类的BMP图像隐写检测方法.方法首先串行融合Moulin和SPAM两种经典特征,然后利用序列前向选择(SFS)算法选取分类能力高的特征作为固定特征,其余特征在剩余特征空间中随机抽取,利用固定特征和随机抽取特征构造特征子集,最后在特征子集上训练成员分类器,并用多数投票法对它们进行组合.实验结果表明:和传统方法相比,在不同嵌入率下,该方法对BMP经典隐写(如LSB匹配、LSB替换、SS和QIM)的检测率均有一定程度的提高.     

通过L-乳酸脱氢酶1的上下游DNA序列鉴定Lactobacillus sp.DMDL 9010

从发酵蔬菜中分离到乳杆菌DMDL 9010,将此菌与LCR 719、LB 1.83、ST 1.204和LP 8140等4株乳酸菌用于MRS培养基体系中亚硝酸盐的降解,作用24h后发现,DMDL 9010的降解效果最好并具有显著性(P≤0.001).利用16S rDNA将鉴别的范围缩小到植物乳杆菌(Lactobacillus plantarum)或戊糖乳杆菌(Lactobacillus pentosus),生理生化实验将DMDL 9010鉴定为戊糖乳杆菌.但在后续的PCR中无法得到戊糖乳杆菌的特异性条带.通过分析两种菌的基因组序列,发现它们都具有编码L-乳酸脱氢酶1的同源DNA序列(ldhL1),序列相似度达到90%.同时这段同源序列上下游片段序列相似度较低,其序列的差异可以作为鉴别依据.对DMDL 9010的L-乳酸脱氢酶1基因上下游900bp左右的DNA片段进行PCR扩增并测序,利用生物信息学分析方法进行序列比对分析,DMDL9010被鉴定为植物乳杆菌.     

4级m序列发生器数学模型的仿真分析

对m序列的数学模型进行了研究,探讨了实现m序列的生成过程,设计了4级移位寄存器的仿真模型,并运用SystemView软件对其进行了仿真分析。结果表明,所设计的仿真模型的电路是合理的,结果与理论分析相符。     

一种混沌双变换图像加密算法的分析与改进

对一种基于位置和灰度双重变换的混沌图像密码算法进行了密码分析,找出了一种基于选择明文攻击的密码破解方法,进而提出了一种改进的混沌双变换型图像加密算法,并对改进算法进行了安全性分析和仿真实验．理论分析和实验结果表明,改进算法能抵御选择明文攻击,且其多项其它密码学性能也有明显的改善．     

基于流形学习的DNA序列数据挖掘方法研究

由于人类DNA序列上单核苷酸具有多态性,DNA序列异常挖掘是后基因组时代的一个重要研究课题。文章在分析现有DNA序列数据挖掘方法的基础上,利用流形学习中不同低维嵌入向量之间向量距离不同的特点,提出了基于流形学习的DNA序列数据挖掘方法(5Dlocally linear embedding,简称5DLLE)。实验结果表明,与隐马尔可夫模型(HMM)和支持向量机(SVM)相比,文中所提出的5DLLE方法在DNA序列数据挖掘方面具有一定优势,不但平均识别率高,而且计算时间相对较少。     

基于ARFIMA模型的内蒙古农林牧渔业总产值研究

根据1947~2011年内蒙古农林牧渔业总产值的数据,运用时间序列分析对数据进行定量分析.以分数阶差分方法代替传统的整数阶差分方法,最大程度地保留了序列的原始信息;通过分数阶差分使数据平稳,经白噪声检验后,用ARFIMA模型进行模型拟合;根据拟合模型对内蒙古农林牧渔业总产值进行预测,结果显示,模型的拟合结果较准确,误差在可控范围之内.     

A wetness index derived from tree-rings in the Mt. Yishan area of China since 1755 AD and its agricultural implications

Dendroclimatological techniques were employed to investigate the relationship between Chinese Pinus(Pinus tabulaeformis Carr.) growth and climatic variability in the Mt.Yishan region of Shandong Province, China, over the past253 years. Using regression analysis, the wetness index(WI)was reconstructed for the Mt. Yishan area for the period1755–2007 AD based on tree-ring widths; predictor variables accounted for 40 % of the variance. The reconstructed timeseries displayed an increasing trend after the late 1960 s. Both the estimated and the observed WI for May–August were better correlated with precipitation than temperature during the period 1958–2007 AD, indicating that the contribution of precipitation to the WI was larger than temperature in the study area. The reconstructed WI was compared with the dryness/wetness index of China and land areas that were affected by droughts and floods using the agricultural statistics for Shandong Province. In addition, the WI time-series corresponded well with the peanut yield in Shandong Province at high frequency, which may be reasonable in the context of agriculture in Shandong. The 3-, 5- to 6- and 9- to10-year periodicities detected in the time-series suggested that the reconstructed WI in the Mt. Yishan area may be related to large-scale climate variations.     

模型识别的自动化程序研究——以汇率数据为例

介绍了最小信息准则法、扩展样本自相关函数法和最小典型相关法等3种时间序列模型识别的自动化程序.利用人民币对美元、英镑和加元的每日汇率中间价数据建模,从模型的拟合优度和预测精度等方面评估了3种自动化程序在实证研究中的效果.研究表明,扩展样本自相关函数法的预测效果相对较好,但是3种自动化程序没有明显的优劣分化.因此,建议将自动化程序和传统的Box-Jenkins方法结合起来以达到精确选择模型的目的.     

应用于SC-FDMA系统PAPR抑制技术的联合算法研究

针对SC-FDMA系统在多用户的情况下依然存在较高峰均比问题,提出了改进的μ律压扩和LCCIP-PTS方法的联合方案.仿真结果表明,在SC-FDMA系统中,μ律压扩方法在降PAPR性能和BER性能之间获得了很好的权衡,改进的μ律压扩方法提高了BER性能,同时计算量降低.LCC-IP-PTS方法与C-IP-PTS相比降低了3/4以上的计算复杂度,同时降PAPR性能几乎不变.两者结合能够使SC-FDMA系统PAPR降到5.8dB以下.