非线性时间序列建模的混合GARCH方法

在文献[1]的基础上，首次提出混合广义自回归务件异方差（Mixture Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedastic Model简记MGARCH）模型；给出并证明了MGARCH模型的一阶平稳性的充分必要条件及二阶平稳性的充分务件；给出该模型参数估计的EM算法：利用BIC定阶准则对MGARCH模型的各成份进行定阶；计算结果表明该模型对金融非线性时间序列中存在的变异率现象具有较强的描述能力，有广阔的应用前景。     

基于组合策略的Lyapunov指数谱的计算

分析了基于BP神经网络模型的Lyapunov指数谱计算法存在的不足,提出了一种新的基于组合策略的混沌时间序列Lyapunov指数谱计算方法.由于该方法能够同时逼近给定目标函数的非线性部分与线性部分,因而具有更高的计算精度.最后将新方法应用于Henon映射Lyapunov指数谱的计算中.通过分析与比较,表明该方法具有更高的计算精度及更强的实用性.     

P2P文件共享系统中Peer的行为评价

以节点的行为评价是信任研究的基础为切入点,在严格遵循纯P2P系统信任机制建立的限制条件的基础上,综合运用表现序列和概率统计中即时估计、总体估计等数学理论知识,最终提出了对P2P共享文件系统中的Peer行为的一套评价预测方法.分析表明,该方法产生的误差在允许范围内.从而,能够为P2P系统准确、广泛、长时间的得到应用提供良好、完备的信任机制.     

一类随机变量序列关于Г-分布的强偏差定理

引进似然比作为非负连续型随机变量序列相对于服从Г分布的独立随机变量序列的偏差的一种度量，并通过限制似然比给出了样本空间的一个子集，在此子集上运用鞅方法得到了任意非负连续型随机变量序列的一类用不等式表示的强极限定理，将任意随机变量序列关于乘积分布的强偏差定理从离散状态空间推广到连续状态空间．作为推论得到了任意非负连续型随机变量序列关于指数分布，厄兰分布以及X^2分布的强偏差定理以及服从Г-分布的独立随机变量序列的一族强大数定律．     

解无约束最优化问题的一个非单调BFGS信赖域算法

在文[19]的基础上，给出了一个解无约束最优化问题的非单调BFGS校正的信赖域算法，此算法具有较好的性质，所给的BFGS校正的具有二次约束的信赖域子问题总保证是严格凸二次规划，在适当的条件下此算法具有全局收敛性和Q-二次收敛性。     

组合数丢番图方程[2x]=[4y]的正解

运用递推序列法，给出组合数丢番图方程[x2]=[y4]的一个初等解法．     

变换域时间序列相似性搜索

在时间序列的研究中,经常需要计算二个序列的相似程度.由于序列变化的多样性和复杂性,结果通常不能很好地满足要求.采用变换法则对时间序列进行从时域到频域的转换,再将转换后的数据按照一定的规则变换成字符序列;利用求最长公共子序列的方法计算二个序列的匹配度,实现时间序列的相似性搜索.     

基于Wolfe线搜索的修正共轭梯度算法

为解决大型无约束优化问题,设计新的修正参数公式,建立基于Wolfe线搜索的共轭梯度算法和谱共轭梯度算法,证明了新算法的下降性和全局收敛性.初步的数值实验表明算法是有效的.     

4株水果采后链格孢属真菌的rDNA ITS区序列与碳源代谢指纹图谱差异性分析

从采后贮藏过程中发病的冬枣、樱桃、杏及蓝莓果实中分离到4株丝状病原真菌231#、320#、322#和333#。由形态学特征观察可确定4株病原菌均为链格孢属真菌(Alternaria Nees),rDNA ITS区序列进化树分析结果表明樱桃320#和杏322#与A. alternata (AY625056.1)处于同一分枝,置信度达100%;而蓝莓333#与A. tenuissima (KP324980.1)处于同一分枝,冬枣231#与蓝莓333#和A. tenuissima (KP324980.1)的亲缘性很近,在同一分支上的置信度达100%。对95种碳源的代谢指纹图谱分析的结果表明,4株链格孢属真菌对吐温80、N-乙酰-D-葡萄糖胺、N-乙酰-β-D-甘露糖胺等86种碳源的代谢特征相同,包括78种最适碳源和8种不可利用碳源,其中冬枣231#与A. alternata (Fr.) Keissl的代谢指纹图谱最为相近。4株链格孢属真菌的ITS区序列系统进化树分类与碳源代谢聚类分析结果存在一定差异。     

基于超螺旋精度提升机制的OFDM网络信道噪声消除算法

为解决当前OFDM网络信道噪声消除算法难以规避信道中的窄带莱斯噪声,且抗信道衰落能力不强,以及信道间普遍存在严重的频率干涉问题,提出了一种基于超螺旋精度提升机制的OFDM网络信道噪声消除算法.首先,根据各个传输子信道具有差异化的频率载波特性,将传输子信道等价为接收背景中的接收点,从而构建了超螺旋接收结构,有效消除不同传输子信道间存在的频率干扰特性,降低信道窄带莱斯噪声对信号预发射过程的衰落影响;随后,基于角度识别方式进行锐-钝识别,并结合拐点思想,采用序列重排技术,将待发射信号进行消波处理,并进行自旋精度提升,从而提高了其抗窄带莱斯噪声的性能.仿真实验表明:与常见的超高频精度自适应机制(UHF adaptive,UHFA)、共线度自旋精度提升机制(the degree of accuracy of collinear spin,DACS)相比,本文算法与理想状态下的OFDM功率谱密度曲线最为接近,具有更高的信号增益水平与更低的信道误码率.