随机截尾情形下几何分布的参数估计

得到了随机截尾情形下几何分布参数的最大似然估计和近似置信区间,并且求出了平均寿命极大似然估计的数学期望和方差.     

植物叶片最大羧化速率对多因子响应的模拟

植物叶片最大羧化速率是表征植物光合能力的重要参数,建立植物叶片最大羧化速率的模拟模型将有助于准确预测植物的光合作用和陆地生态系统生产力.植物叶片最大羧化速率与环境因子之间存在诸多相关性,分析植物叶片最大羧化速率与环境因子的相关关系是建立植物叶片最大羧化速率模拟模型的有效途径.对来自104篇文献的植物叶片最大羧化速率数据及其对应的环境因子进行整理和分析发现,植物叶片最大羧化速率受温度、土壤含水量、CO2浓度以及土壤含氮量的显著影响.其中,温度、土壤含水量和CO2浓度均与植物叶片最大羧化速率呈单峰型曲线关系,土壤含氮量与植物叶片最大羧化速率呈显著的线性关系.据此,建立了温度、土壤含水量、CO2浓度以及土壤含氮量综合影响的植物叶片最大羧化速率模型.验证表明,该模型能较好地模拟不同环境条件下植物叶片的最大羧化速率,为陆地生态系统模型准确模拟植物光合作用提供了参数依据.     

双氰乙基系列分散染料的合成及染色性能研究

以8个芳香胺为重氮组分,N,N-二氰乙基间氯苯胺为偶合组分,经重氮化、偶合反应合成了8个双氰乙基系列偶氮分散染料,用UV-Vis、IR、1HNMR、MS和元素分析对其结构进行了表征,探索了它们在涤纶织物和乙酰化杉木粉上的染色性能.结果表明:4个杂环偶氮分散染料最大可见吸收波长在416～578 nm,体现出较宽的色谱范围,染色涤纶织物色光分别为黄色、艳红色、紫红色和蓝色,且具有高皂洗(粘)色牢度和高日晒牢度;而4个非杂环偶氮分散染料最大可见吸收波长在449 ～ 510 nm,体现出较窄的色谱范围,染色涤纶织物色光为桔黄色或红色,同样具有高水洗牢度和高日晒牢度.同时,用合成的8个偶氮分散染料对乙酰化杉木粉进行染色,染色乙酰化杉木粉的色光与对应染料染色涤纶织物的色光接近.     

一阶段选题的最大优先级指标的修正

为了平衡测验中限制条件而提出最大优先级指标(MPI)一阶段选题方法可能出现越界,对该情况进行分析,并给出修正方案,修正后基本解决了限制条件越界的问题.     

认知无线电中一种新的基于MED的频谱感知算法

提出了一种新的基于最大特征值检测的频谱感知算法,并利用最新的大维随机矩阵理论的结果来获取新的理论判决门限.该门限能够使检测器产生更加可靠的感知性能,获得更高的检测概率.仿真结果验证了新算法的有效性.     

基于第四类Chebyshev多项式零点的Lagrange插值多项式逼近

给出了最大框架下基于第四类Chebyshev结点组的Lagrange插值多项式在最大范数下逼近一类解析函数时的精确误差。又针对L^p(p>1)范数,给出了插值函数对该类解析函数类的逼近误差的强渐近阶。     

基于二阶段多分类的物联网设备识别算法

物联网让万物互联互通,为了避免恶意设备对网络系统的破坏,必须采取有效的访问控制。通过提取网络流量特征作为设备指纹进行设备识别,只需耗费较少网络资源,成为了当前最有效的设备识别方法。然而,现有的设备识别算法准确率不高,尤其对于相似的两种设备,往往会出现分类重叠问题。该文提出了一种基于流量特征的二阶段多分类设备识别算法。当出现分类重叠问题时,即采用最大相似度比较算法进行二次分类。实验结果表明,该算法的平均识别准确率达到了93.2%。     

MBM中基于AMP的多用户检测

针对媒介调制（MBM）系统中低复杂度高精度的多用户检测需求,提出了一种基于近似消息传递（AMP）的多用户检测算法.由于MBM自身具有稀疏性,可利用压缩感知的稀疏信号重构方法进行多用户检测.在检测过程中,当观测矩阵满足独立同分布条件时,采用近似消息传递算法进行多用户检测可在保证高精度检测性能的同时进一步降低检测复杂度.同时,针对噪声方差未知的情况,所提出的算法中设计了利用期望最大方法进行估计噪声方差的步骤,从而更加契合实际场景.经仿真测试表明,所提出的基于AMP的多用户检测算法与传统多用户检测方法以及其他具有相似复杂度的多用户检测方法相比具有最佳的多用户检测性能.      

基于轮廓波变换和改进模糊c均值聚类的红外图像分割

针对红外图像分辨率低、对比度弱、易受噪声污染等特点,给出了轮廓波变换与模糊c均值聚类相结合的红外图像分割方法。该方法首先在假定图像轮廓波变换系数的先验为高斯分布的基础上,将基于最大后验概率准则的比例萎缩法应用于红外图像降噪,以完成分割前的预处理过程,然后利用改进的模糊c均值算法对降噪后的红外图像进行分割。针对标准模糊c均值分割存在的问题,本文提出的方法从基于样本直方图的最小最大距离法的初始聚类中心确定、考虑邻域像素相关性的样本点聚类权值和邻域隶属度修正三个方面加以改进,在保证分割精度的基础上,进一步滤除降噪阶段遗留下的图像噪声。对一系列红外图像进行实验的结果表明,相对于标准模糊c均值算法,本文提出的改进算法划分熵平均降低约10%,区域对比度提高约27%,能够实现对受到噪声污染红外图像的有效分割。     

基于MMAS算法的带到达时间批调度问题研究

研究了工件带到达时间的目标为极小最大完工时间(Cmax)的单机批调度问题,采用最大-最小蚂蚁系统(max-min ant system,MMAS)进行求解.针对问题带到达时间以及分批的特性,提出了两种候选列表(candidate list)构建批序列,有效地缩小了搜索空间的维度;考虑两种候选列表的工件对构造解具有不同的影响,针对不同的候选列表设计了相应的启发式信息.仿真实验部分从求解质量和时间性能两方面比较了本文提出的算法和标准的蚂蚁系统(ant system,AS)算法以及使用不同候选列表的MMAS算法.结果表明,本文的算法在质量和时间两方面均全面优于标准的AS算法,而提出的候选列表使得该算法在大幅度提高时间性能的同时,仍然能够取得近似最优解,从而在求解质量和时间性能两方面取得平衡.