基于属性稀疏特征差异度的动态抽象聚类方法

针对高属性维稀疏数据聚类问题,提出高属性维稀疏信息系统概念,给出一种新的基于稀疏特征差异度的动态抽象聚类方法。该方法的优势在于可伸缩性强,是一种面向属性稀疏特征,通过稀疏特征差异度可动态地、有效地实现对属性的归并,且具有一定容错性。该方法将在高属性维稀疏数据挖掘中起重要的作用。     

一种基于自组织特征映射网络的聚类方法

针对传统聚类算法不能有效地处理大数据集和高维数据集的问题,提出了一种基于自组织特征映射网络的聚类方法。该方法能将任意维输入模式在输出层映射成一维或二维离散图形,并保持其拓扑结构不变,而且无需监督,能自动对输入模式进行聚类。给出了应用该方法的具体步骤和加速自组织过程的若干改进方法,通过仿真实验证明该算法的有效性。     

Attribute Mathematical Model for Comprehensive Index System＇ Quality Evaluation for Natural Science Academic Journals

Journal evaluation is a compliated engineering system, how to evaluate academic journals more scientifically in scientific methods have becomes a problem of great concerns. This paper presents attribute mathematical model for comprehensive index system‘ quality evaluation for natural science academic journals, aiming to make comprehensive index system‘ quality evaluation for academic journals more objective and reasonable compared with other quantitative evaluation ways.     

数传电台直扩中频单元设计与性能分析

针对现有航空电台在飞行参数传输过程中保密性和抗干扰能力较弱的现状,提出了基于Stel-2000A的数传电台扩频解扩中频单元研制方案,对发射端和接收端的具体实现进行了阐述,并对中频单元的扩频处理增益和误码率性能进行了测试与分析。性能测试证明,依此方案设计的数传电台中频单元满足要求的技术指标。     

几种典型目标的角闪烁特性分析

从角闪烁的概念出发分析了谐振区典型目标的角闪烁特性。利用解析方法给出了无限长导体圆柱角闪烁的产生机理,角闪烁与电尺寸的关系;利用矩量法求解电磁场积分方程,分析了导体平板和有限长导体圆柱的远区散射场和波印廷矢量,发现导体平板和有限长导体圆柱的波印廷矢量在球坐标系下的3个分量随远区观察距离的平方衰减,因此对导体平板和有限长导体圆柱来说,由波印廷矢量法计算所得的角闪烁与观察距离有关。     

话者识别系统中语音特征参数的研究与仿真

在说话者识别系统中，提取反映说话者个性的语音信号特征参数是系统的关键问题之一．研究并提取了几种重要的语音特征参数，包括线性预测倒谱系数、美尔倒谱系数、语音动态参数等，对这些参数进行了分析和比较，并研究了将多种参数组合使用对识别系统性能的影响．通过仿真和实验，证明混合参数识别方法能使话者识别系统的正确识别率有明显的提高。     

CAD系统中几何变动的建模与仿真研究

研究了三维CAD系统中几何变动的零件层建模和装配层仿真。首先，提出了变动几何约束概念和分类，研究了几何变动的定性和定量表示和建模；然后，研究了基于变动几何约束网络及其运动学模型的几何变动仿真方法，包括完全约束仿真方法和可装配性仿真方法；最后，给出了几何变动建模和仿真的总体框架和系统实现，并通过实例分析验证了方法的有效性。     

基于小波包能量特征的滚动轴承故障监测方法

对滚动轴承的故障特点进行分析，根据小波包变换能将信号按任意时频分辨率分解到不同频段的特性，提出了小波包能量特征的概念及算法，并给出两个仿真算例，然后将小波包能量特征与径向基函数网络相结合，提出了一种新的滚动轴承故障诊断方法，数字仿真实验证实了该方法的正确性和有效性。     

投资者情绪与股票特征关系

通过选取情绪变量,构造了情绪指数和反映股票收益对情绪变化敏感性的指标--情绪β.在此基础上, 分析和研究了情绪与股票特征之间的关系. 实证研究表明,我国A股市场在一定时期内,规模较大、波动率较高、市净率较高的股票易受情绪的影响, 不同年龄的股票并未受投资者情绪的影响.     

基于Bagging-SVM动态集成的多极化HRRP识别

针对多极化高分辨率一维距离像（high range resolution profile, HRRP）在目标识别过程中存在计算量和数据量大、识别算法复杂的问题,提出一种基于Bagging-SVM动态集成的目标识别方法。该方法首先提取多极化HRRP平移不变特征向量,然后运用Bagging方法结合基于动态互信息的特征选择方法生成基分类器,最后引入基分类器差异度进行选择性集成。实验验证该方法在缩减数据规模和计算量的同时,能有效利用多极化特征信息,得到较高的分类正确率,并且松弛了HRRP目标的姿态敏感性。