1991—2006年无锡市土地利用变化动态度及转换参数分析

在RS和GIS技术支持下,以3期TM/ETM+影像为数据源,提取无锡市土地利用变化信息,分析了区域土地利用变化的动态度;挖掘土地利用转移矩阵中的净变化量、交换变化量以及变化持续性等隐藏属性;在此基础上,通过随机转换和系统转换判别15 a间不同地类间转换的优势度,进一步探讨其对太湖流域生态环境的影响。结果表明:1991—2006年间无锡市建设用地面积呈现较快增长,而林地的流失速率最高;耕地主导了交换变化量,主要表现为空间位置转移;建设用地变化主导了净变化,其变化以建设用地新增为主;从期望新增量和期望流失量角度分析可知,林地转化为新增耕地具有明显的转换优势,同时又存在部分耕地转回林地的现象,两种地类间存在剧烈的空间位移,加剧了林地景观的破碎化程度。保护好现存林地和建设环太湖森林植被缓冲带有利于减轻农地面源污染和改善湖泊水质。     

非对称双稳系统中乘性和加性噪声的随机共振

研究了具有相关乘性和加性噪声的非对称双稳系统中的随机共振现象.基于二态理论和绝热消去理论,得到了系统输出信噪比的解析表达式.发现信噪比是乘性噪声和加性噪声的强度、乘性和加性噪声强度的比值,以及乘性和加性噪声的关联强度和相关时间的非单调函数.另外,输出信噪比随系统的非对称性参数的变化而非单调变化.     

无需初始状态先验统计知识的最优状态估计

为获得系统状态的最优线性无偏估计（ＢＬＵＥ）,Ｋａｌｍａｎ滤波算法要求事先知道系统状态的均值与方差,但此要求往往难以满足．今放弃这一要求而考虑离散线性时变多输入多输出（ＭＩＭＯ）随机系统的状态估计问题．若系统是完全可重构的,则本文所给新的滤波算法便将给出系统状态的ＢＬＵＥ．对于即使不可观测的完全可重构确定性系统,该新算法也能给出其无差估计．     

具有多个参数扰动的随机恒化器模型研究

考虑了一类营养的输入浓度和稀释率同时受到白噪声干扰的随机恒化器模型.首先证明了模型正解的全局存在唯一性;其次通过构造Lyapunov函数的方法研究了在不同条件下随机模型的解围绕其相应确定性系统的正平衡点和绝灭平衡点的振荡行为;最后通过数值仿真验证了所得结论的正确性.     

AANA随机变量的完全收敛性

设X{n,n≥1}为被随机变量X随机控制的AANA(asymptotically almost negatively associated)随机变量序列,a{n,n≥1}是正常数列.在适当的矩条件下,研究了AANA随机变量加权和max1≤k≤n a-1n∑k i=1Xi的完全收敛性.作为该结果的应用,得到了一些关于AANA随机变量序列完全收敛性的新结果.     

零一膨胀泊松回归模型的EM算法改进

首先提出了处理0和1数据偏多的零一膨胀泊松回归模型,其次对模型建立了参数的极大似然估计.针对传统的EM算法只能使得估计收敛到局部极大值这个缺陷,提出了一种随机EM算法对传统的EM算法进行修正,使得模型能够找到全局最优解.最后通过模拟研究说明该方法的有效性.     

基于随机森林的犯罪风险预测模型研究

犯罪预测是犯罪预防的前提,也是公安部门亟待解决的问题.随机森林作为一种组合分类方法,具有准确率高、速度快、性能稳定的特性,且能够给出指标重要性评价,本文将其应用于犯罪风险预测中.实验证明,随机森林方法选出的指标集可以显著地提高预测准确率,基于该方法构建的预测模型相较于神经网络与支持向量机具有更高的准确性和稳定性,能够满足犯罪风险预测的需求.     

混合随机序列部分和乘积的中心极限定理(英文)

证明了一类ρ混合随机序列部分和乘积的中心极限定理和几乎处处中心极限定理.     

随机泛函微分方程解的稳定性

通过定义随机Lyapunov过程, 研究随机泛函微分方程的零解在均值意义下的稳定性.     

基于主动视觉的智能车道路跟踪方法

针对城市环境道路,将主动视觉方法应用于智能车的视觉导航中,重点解决急转弯情况下摄像头视野不足的问题.摄像机被安装在可旋转的云台上,根据道路和车体之间的相对位姿动态地调整云台目标角度.通过车辆与图像坐标系之间的对应关系,修正道路与车体之间的相对位姿.实验结果表明,与传统视觉方法相比,采用主动视觉方法的智能车实际行驶轨迹误差较小,丢失道路的次数较少.