捕食者具有传染病的时滞捕食系统模型分析

提出了一类捕食者具有传染病的时滞生态-流行病模型.该模型中,捕食者和食饵均具有密度制约,并引入时滞对模型加以讨论.利用特征根法、函数分析法及线性化方法对模型动力学特性进行分析.证明了模型平衡点的存在性并分析其渐近稳定性,得出系统平衡点的渐近稳定性和Hopf分支存在的充分条件.     

一种Karl-Pearson变异系数的Bayes估计

本文在给定的Poisson样本X1,X2,…,Xn下,研究了Poisson分布变异系数θ的Bayes估计问题,在p,q对称损失函数L(θ,δ)=(θ/δ)p+(δ/θ)q-2 (p,q∈Z+),得到了θ的Bayes估计的精确形式并讨论了它的可容许性,最后研究了θ的最大后验区间估计.     

一种蛋白质结构同源建模的DNA算法

将一种新的智能计算方法——DNA计算引入到蛋白质结构预测中,试图建立当蛋白质结构与母板结构相似度比较低的情况下的蛋白质结构比较模型的DNA计算方法。将氨基酸序列中的一个残基的可能构型映射为一段DNA序列,将一个蛋白质结构预测问题转化成一个边赋权的图的最大权团问题,结合最大权团问题的DNA计算模型,建立蛋白质预测问题的DNA算法,并通过仿真实验说明了算法的有效性。     

一种连续型野值的识别与修正滤波算法

通过对量测数据新息序列的统计数学特性的分析,利用服从wishart分布的AA^U(k)=(N-1)·AS^U(k)随机矩阵的最大特征值提出了一种检测量测数据中是否含有野值的判别方法.此基础上,修正了Kalman滤波器的状态估计算法.使该算法在出现连续型野值时,能明显地降低误差,提高滤波精度.仿真结果证明了该方法的有效性.     

基于四元素准正交设计的空时分组码

提出了一种基于四元素准正交设计的空时分组码,该种码满足准正交设计关系,可以通过极化天线进行满码率发射和接收.首先建立了信道模型,然后设计出发射天线数为4的四元素准正交空时分组码,采用快速最大似然译码算法进行译码,最后将其与天线数为4的传统准正交设计空时分组码分别进行了性能仿真.结果表明,所设计的四元素准正交设计空时分组码在不增加发射天线和接收天线的情况下,可以降低系统误码率,提高系统性能.分别采用BPSK,QPSK和8PSK,当SNR=10 dB时,新码的误码率比准正交码分别降低0.5～1个数量级,而在SNR=15 dB时,则分别降低约2个数量级.     

一种改进逐字二分中文分词词典设计

在研究了多种分词词典机制的基础上,提出一种改进的词典机制在传统的首字哈希表中增加拼音首字母和次字哈希标志项,在首字哈希表中查询次字的拼音首字母,根据双字以上词的数量决定是否按次字拼音首字母散列到次字首字母哈希表中,以此决定次字的查询方式在兼顾空间复杂度的同时,缩小次字查询范围能较大幅度地提升高频词的次字的整体查询效率第3字及其后的字串的匹配仍然采用目前成熟的词典机制通过实验测试,该机制在增加少量的存储空间情况下,时间效率可提升26%     

用日最大降雨量获得站点雨强的方法研究

全国降雨特性对卫星通信、毫米波通信等具有重要的实际意义.但对无详细降雨记录地区,要获得其降雨特性,必须要先得到该地区的雨强分布.提出了用日最大降雨量计算雨强的方法,经过检验证明这种方法的精度较高,是一种计算无降雨记录地区雨强的有效方法之一.     

图的最大度与（p,1）-全标号

图G的一个(p,1)全标号是与频道分配有关的一种染色,它是从V(G)UE(G)到一个整数集合的映射,且满足:1)图G的任意两个相邻的顶点得到不同的整数;2)图G的任意两个相邻的边得到不同的整数;3)图G的任意一个顶点和它所关联的边得到的整数必须至少相差P.一个(p,1)一全标号的跨度是指最大标号数与最小标号数的差.图G的所有(P,1)-全标号函数中最小的跨度,称为图G的(p,1)-全标号数,记为λTP(G).本文我们证明了对任意的图G,其最大度△是偶的且至少是10,则λT2≤2△-1.另外对于任意的简单连通图G,其最大度为△,如果G的最大度点的邻点中至多有△-1个最大度点,则λTP(G)≤p+4.     

贝叶斯框架下泊松分布参数的估计

在给定的泊松样本X1,X2,...,Xn下,研究了泊松分布参数λ的贝叶斯估计问题.在p,q对称损失函数L(λ,δ)=(λ/δ)p+(δ/λ)q-2(p,q∈Z+)下,得到了参数λ的贝叶斯估计的精确形式并讨论了它的可容许性,最后研究了参数λ的最大后验区间估计.     

一种基于改进最大匹配快速中文分词算法

本文提出了一种基于最大匹配快速中文分词算法的改进算法。通过对最大匹配分词算法做出改进,从而解决了最大匹配快速中文分词算法所不能解决的一些问题,并得出较准确的粗分结果。结合本人主持开发的《长春市市长干公开电话之中文分词系统》的项目实践,对系统海量信息的处理起到了关键作用,