用于多指数拟合的一种混沌免疫粒子群优化

为了更好地逼近真实物理场景,对传统的多指数模型作了一些改进,将权因子设置为噪声方差平方的倒数,提出一种基于循环矩阵(CM)的算法用于估计衰减项数.为了求解上述改进模型,提出一种混沌免疫粒子群优化(CIPSO)算法.该算法将人工免疫系统中的克隆、交叉、变异和接收器修正算法嵌入粒子群算法中,并采用混沌算子实现变异,然后将惯性因子改为自适应变化.实验表明:提出的权因子设置更符合实际;用于估计项数的CM算法在估计精度与运行时间上均优于传统的ILS算法;CIPSO算法在收敛精度与运行时间上也优于传统的优化算法,如可信域法、LM法、高斯-牛顿法、差分进化算法和粒子群算法等.     

基于无监督对抗学习的时间序列异常检测

时间序列异常检测是类别不均衡问题,异常现象少有发生,所以获取异常标签的成本高昂,因此基于无监督学习的时间序列异常检测方法更具有实用价值.然而,现有的时间序列异常检测方法存在三个缺陷:难以对复杂的时间序列进行建模、缺乏合理的缺失值处理机制和无法利用先验知识(例如少量的有标签异常).为了解决以上问题,提出一种基于生成对抗神...     

基于Bayes准则的广义判别预报模式及其应用

根据Ｂａｙｅｓ准则,提出一种时间序列与多元分析相结合的广义判别模式．该模式既保留了时间序列线性模式的优点,同时又吸收了多元分析线性模式的长处．从气象状况演变的物理机制来看,这种综合考虑系统状况的方法比单纯考虑前期状态演变或单纯考虑某一时次的状态更有意义．     

一类非线性算子具混合误差项的Ishikawa迭代序列的强收敛定理

使用新的分析技巧，研究了Banach空间中强增生算子方程解的具有混合误差项的Ishikawa迭代序列的收敛性问题，改进和扩展了近期的许多相关结果。     

一种改进的二进制编码遗传算法研究

针对普通遗传算法(CGA)易陷入早熟,局部搜索能力较差,全局优化速度缓慢等问题,提出了一种改进的遗传算法(IM_GA),该算法融合了由进化代数或适应度分布调节变异交叉率的思想,从这两个方面共同改进了变异交叉率,仿真结果证明了该改进遗传算法的优越性.与普通标准遗传算法比较,该算法不仅收敛性较好,且能迅速找到全局最优解.     

一类分数阶超混沌系统的修正函数投影同步

对一类具有未知参数的分数阶超混沌系统进行研究,当系统参数分别取某一定值时,系统表现出混沌性态.通过构造适当的响应系统,设计了一种自适应广义投影同步的控制方案.选取合适的控制器以及自适应控制率,利用分数阶微分系统的稳定性理论,证明了驱动系统和响应系统最终实现自适应广义投影同步,并可以对不确定参数进行估计.最后,利用Adams-Bashforth-Moultom算法,对文中的结论进行数值仿真,其结果说明了该方法的有效性和可行性.     

分数阶超混沌Chen系统的RBF神经网络自适应滑模同步

针对分数阶超混沌系统的同步问题,通过设计一个新型含分数阶滑模面的RBF神经网络自适应滑模控制器,应用滑模控制和主动控制原理实现分数阶超混沌Chen系统的驱动系统和响应系统间的同步.在RBF神经网络控制方案的基础上引入分数阶滑模控制器以提高系统的鲁棒性,并在分数阶滑模控制器中增设自适应参数使得控制律在迭代过程中找到合适的切换增益,免除繁冗的人工调参过程.根据Lyapunov稳定性定理证明了该方案下系统的稳定性.当存在外部干扰时,将RBF神经网络与分数阶滑模控制相结合,更利于系统在迭代过程中找到最近似的权值,并通过补偿控制降低干扰对控制系统的影响.数值仿真结果验证了该控制方法的鲁棒性及有效性.     

一种基于Rough集的时间序列数据挖掘策略

阐述了基于 Rough集的时间序列数据的挖掘策略 ,重点讨论了时间序列数据中的时序与非时序信息的获取问题 .实践证明 ,Rough集理论作为一种处理模糊和不确定性问题的有效工具 ,对于时间序列数据的挖掘同样也是有效的 .文章强调了时间序列数据中的多方面信息 ,包括原始数据及其变化量、变化率所提供的信息.     

关于NA序列的强大数定律

NA随机变量是一包含独立随机变量在内的有广泛应用的随机变量类,文章在一类宽泛条件下研究了不同分布NA序列的强大数定律,改进和推广了前人的相应结果.