Integrating Quarterly Data into a Dynamic Factor Model of US Monthly GDP

This paper develops and estimates a dynamic factor model in which estimates for unobserved monthly US Gross Domestic Product (GDP) are consistent with observed quarterly data. In contrast to existing approaches, the quarterly averages of our monthly estimates are exactly equal to the Bureau of Economic Analysis (BEA) quarterly estimates. The relationship between our monthly estimates and the quarterly data is therefore the same as the relationship between quarterly and annual data. The study makes use of Bayesian Markov chain Monte Carlo and data augmentation techniques to simulate values for the logarithms on monthly US GDP. The imposition of the exact linear quarterly constraint produces a non‐standard distribution, necessitating the implementation of a Metropolis simulation step in the estimation. Our methodology can be easily generalized to cases where the variable of interest is monthly GDP and in such a way that the final results incorporate the statistical uncertainty associated with the monthly GDP estimates. We provide an example by incorporating our monthly estimates into a Markov switching model of the US business cycle. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.     

数据挖掘及数据库技术在故障诊断专家系统中的应用

分析了数据挖掘技术应用于专家系统的可能性,用粗集理论和集对分析理论解决专家系统中规则的抽取和过滤问题,提出了一种新的规则提取方法.结合开发智能故障诊断系统的经验,讨论了数据库及其相关技术在推理机设计方面的应用.     

基于遗传算法的特征子集选择方法

特征子集选择问题一直是人工智能领域研究的重要内容,特别是近几年来,特征子集选择算法研究已经成为机器学习和数据挖掘等领域的研究热点.本文提出了基于遗传算法的特征子集选择算法,实验证明该算法是简单、正确、有效的,并具有良好的收敛性和稳定性.     

关联规则在中医方剂数据集市中的应用

中医药学是中华民族的文化瑰宝,从古至今,积累了海量的数据,采用数据仓库和数据挖掘技术可以从中获得有价值的知识.本篇论文介绍了如何构建中医方剂数据集市,从而对中医药数据进行OLAP(联机分析处理),以及如何采用关联规则技术挖掘中医药数据,并取得了良好的实验效果.     

一种基于位矩阵的负关联规则挖掘新算法

典型的关联规则仅考虑事务中所列举的项目,这样的规则主要是正关联规则.负关联规则不但要考虑事务中所包含的项目集,还要考虑事务中所不包含的项目,它有利于进行购物篮分析以发现那些相关的商品或互斥的商品.而已有的负关联规则挖掘的算法具有很大的局限性.为此,文中提出了一种基于位矩阵的负关联规则挖掘新算法.通过算例表明,该算法是有效可行的.     

一种三角法测量弹丸转速的方法

本文从目前弹丸参数测试的实际需求出发,提出了一种使用三角法测量低转速弹丸转速的方法,系统通过合理的布设两架高速录像机,拍摄低转速弹丸的录像,通过数据处理得到低转速弹丸的转速。该方法具有成本低、实时性好等特点。     

网格环境下用并行路径传输文件的仿真与实现

文件传输时间的长短是评判一种传输机制传输效率的直接因素。本文针对如何提高大数据量文件的传输效率提出了一种新的传输方式。目的是为了缓解文件传输时网络发生拥塞或因带宽利用率不高时而出现无法传输的现象。本文主要研究了使用并行路径传精大数据量文件,以及在传输过程中若遇到未知的网络状况导致文件无法传输时动态管理副本传输的可行性。这种文件传输方式在加快文件传输速率,减少文件传输时间,提高传输稳定性等方面有明显效果。既完成了该传输模型的仿真效果,又针对仿真程序的结果完成了具体实现。本文对此分析了传统的单一副本数据传输方法以及多副本数据传输方法的区别,最后通过仿真程序和实现程序对三种传输方法做了比较。实验证明,基于网格环境下自适应动态路径文件传输模型具有较好的传输性能。     

互联网络数据传输延迟与图的容错直径之研究

对互联网络拓扑结构与容错直径进行研究,得出了互联网络数据传输延迟与图的容错直径的内在关系,并给出重要性质,为优化互连网络拓扑结构提供设计依据.     

从数据挖掘到专家挖掘

在简要分析传统数据挖掘方法不足的基础上,提出专家挖掘的必然性和重要性.作为一个新的研究领域,首先介绍了专家挖掘的基本概念,接着给出了其过程模型、主要方法与技术,并通过与数据挖掘方法的比较,分析了专家挖掘与数据挖掘互为驱动的知识发现的优势,最后结合案例说明专家挖掘的可行性.     

基于光纤SINS/GPS组合导航系统故障诊断

针对某型号光纤捷联IMU与GPS组合导航系统规模大、复杂性增强,系统出错概率增加的问题,研究了包括动态系统故障检测的一般方法,随后又建立了两种x2检验法.然后,采用这两种x2检验法对SINS/GPS系统进行仿真基础上的故障分析;最后以某型号所用光纤惯性测量系统和GPS组合导航系统为背景,用环境试验所获得数据对算法进行了仿真,表明了算法的可行性与正确性;研究成果对导航系统可靠性设计具有重要参考价值.