公正合理的评分方式

近几年来,许多省份的数学建模组委会都非常关心建模评分的合理性和公正性,为此,组委会也对评分工作进行了必要改革。但笔者认为仍然存在一些弊端。针对这些问题,本文提出了一些改进措施,从而使评分更加公正合理。     

一种用于不均匀采样频谱分析的新方法

引入Jurkevich方法来处理实际中所遇到的非均匀、非理想状况下采样的频谱分析,结合Kidger方法对结果进行了处理,并通过此方法在天文学中的实际应用阐述了该方法的有效性.     

轮询门限服务系统中信息分组等待时间的公平性问题分析

 采用概率母函数和随机过程的方法对轮询式门限服务系统中信息分组的等待时间的公平性问题进行分析,对FIFO与FILO 2种服务规则下的信息分组等待时间方差进行了对比,证明了轮询门限服务系统信息分组等待时间在FIFO服务规则下较FILO规则下有更好的公平性.     

递归方法在窗宽选择上的应用

在未知总体分布的情形下,给出密度核估计中选择窗宽的一个新方法,并在选取高斯核的情形下,推导出计算窗宽的递归公式。最后通过与理论窗宽值比较,说明使用该递归方法选择最优窗宽是非常有效的一个途径。     

基于VaR-GARCH模型族的我国期铜市场风险度量研究

描述了金融时间序列的一般特性,从收益的波动性与分布出发,组建起计算时变风险价值的VaR-GARCH模型族,并应用该模型族在3种分布假设下对我国铜期货的市场风险进行了实证分析.研究结果表明,基于广义误差分布的VaR-EGARCH模型能很好地刻画期铜收益的尖峰厚尾性与市场风险.同时,对期铜市场风险的变动趋势进行了详细剖析.     

基于多支持向量机的软测量模型

在许多工业过程控制系统中，软测量技术由于解决了输出变量难以测量的问题而被广泛应用。软测量技术的核心问题是建立优良的软测量数学模型，支持向量机（SVM）以其优良的泛化特性而被应用到建立软测量模型中。基于多个模型的组合可以提高模型精度和鲁棒性的思想，提出多支持向量机（MSVM）组合模型的软测量建模方法．该建模方法通过减聚类方法将输入空间划分为一些小的局部空间．在每个局部空间中用最小二乘支持向量机（LS-SVM）建立子模型．为解决子模型相互之间的严重相关问题，提高模型的精度和鲁棒性，各个子模型的预测输出通过主元递归（PCR）方法连接．仿真研究表明，采用该建模方法能够达到较好的建模效果。     

基于局部方差的模糊小波阈值图像去噪

针对小波阈值去噪中的VisuShrink阈值(统一阈值)“过扼杀”细节系数和SUREShrink阈值(Stein无偏估计阈值)“过保留”噪声系数的特点,提出了一种新的模糊小波阈值去噪方法。该方法根据小波系数局部方差能体现信号受噪声影响程度的特点,在局部方差之间引入模糊区域,通过模糊区域内局部方差的大小来计算相应小波系数的噪声隶属度。根据不同的模糊隶属度在VisuShrink阈值与SUREShrink阈值之间选取去噪阈值,并用软阈值函数消减。实验结果与仿真表明,提出的模糊阈值方法有较好的去噪效果。     

雷达组网中联合数据关联与偏差估计方法研究

针对雷达组网目标跟踪系统中,单雷达系统偏差严重影响多雷达航迹数据关联及融合跟踪质量的问题,提出了一种联合数据关联与系统偏差估计的方法。该方法利用对雷达系统偏差不敏感的新特征量———目标参照拓扑对多雷达航迹进行自适应的预关联,然后根据关联质量选择可靠的关联航迹对作为雷达系统偏差估计的先验信息,最后应用递归最小二乘算法进行偏差估计,估计结果可为预关联过程提供依据。在无需外界提供关联先验信息的情形下,该方法实现了对静态系统偏差的在线估计,从而可以进行及时的校准,保证了后续数据处理的有效性,具有很高的工程应用价值。仿真结果表明了该方法的有效性。     

方差贡献法在中长期电力负荷预测中的应用

对与电力负荷密切相关的影响因素进行优化选择是提高电力负荷预测精度的有效途径,本文就详细介绍了新定义的方差贡献法在电力负荷预测中对相关影响因素优化选择的应用。     

一种新型径向基函数神经网络学习算法：递归正交最小二乘法（ROLS）

径向基函数神经网络在很多领域得到了成功的应用。但迄今为止仍没有一种有效的方法来确定隐层中心数目，笔者将递归正交最小二乘（ROLS）方法引入RBFNN建模训练，利用ROLS算法训练网络后所得的有用信息，采用后向选择算法，逐步去掉那些使网络残差增加最小的中心，在得到网络有效中心的同时，还满足了精度要求，从而大大简化了RBF网络结构，节约了大量的存储空间以及计算量。仿真和实验结果表明该方法是有效而实用的。