基于数据场联合PRI变换与聚类的雷达信号分选

基于脉冲描述字进行雷达信号分选时,传统聚类算法需要预先人工设定聚类中心和聚类数目。针对该问题,提出一种基于数据场理论联合脉冲重复间隔(pulse repetition interval,PRI)变换与聚类的雷达信号分选新方法。首先,依据数据场理论,基于势值大小实现干扰点剔除,而后利用PRI变换算法进行PRI估计,依据PRI估计值将归一化脉冲描述字数据预分类,进而以各类数据集中心间的欧氏距离小于辐射因子为准则进行类别合并,自动得到初始聚类中心和聚类数目,最后通过改进K-Means算法完成聚类分选。仿真实验表明:所提方法能够应对存在频率捷变,重频参差、抖动、参数交叠、局部脉冲丢失的复杂信号环境,分选正确率明显提升。     

高静态动作压力下粉尘爆炸泄放标准的可靠性

粉尘爆炸泄放设计标准的可靠性对能否实现爆炸防护尤为关键.以中径70μm石松子粉尘为介质,采用20 L球形粉尘爆炸装置进行了4种泄放口径、静态动作压力在0.12~0.6 MPa的爆炸泄放实验,对比了实验值与NFPA 68和EN 14491计算值.结果表明,NFPA 68在预测高静态动作压力下的泄放面积时,随着泄放口径的增大,预测结果由保守变为危险,但预测结果精度较好且数值稳定;EN 14491在预测高静态动作压力下的泄放面积时非常保守,预测精度较差,数据不可靠.依据两种标准推荐的经验函数关系,分析了NFPA 68和EN 14491在预测高静态动作压力时产生这种差异的原因.     

基于网络最大流的城市雨水管网系统脆弱性评价

为了对城市雨水管网系统进行针对性的改建,在暴雨天提高事故抢修速度,需要对城市雨水管网系统进行脆弱性评价并找出脆弱管段.首先介绍了城市雨水管网系统排出雨水的干扰因素,提出了城市雨水管网系统脆弱性的概念,并逐一分析了影响城市雨水管网系统的因素,综合考虑各方面因素,建立了城市雨水管网系统的脆弱性评价模型.在此基础上,结合图论中网络最大流理论,寻找城市雨水管网系统中的脆弱管段.最后以西安某高校的雨水管网系统为例进行研究,测得了该高校雨水管网系统的脆弱度为0.877,证明该区域雨水管网脆弱性较低,不易形成内涝,并找出该高校雨水管网的脆弱管段.     

基于多变量希尔伯特频域模型的癫痫发作预测

癫痫发作具有突发性和反复性,对患者生命安全构成巨大威胁.为了对癫痫发作进行有效地预测,提出了多变量希尔伯特频域模型的癫痫发作预测方法.将希尔伯特边际谱、希尔伯特边际谱的变化方向和希尔伯特加权频率组成一个三维特征向量作为多变量希尔伯特频域模型,输入到支持相量机中,实现癫痫的发作预测,最后采用癫痫发作预测特征方法对预测结果进行评估.实验结果表明:采用多变量希尔伯特频域模型分析方法预测δ波和θ波的癫痫发作,癫痫预测范围在30~45 min,患者有足够的时间采取措施应对;癫痫发作周期在5~10 min,缩短患者等待时间,降低焦虑程度;与多种相关方法进行比较,该方法具有较低的错误预报率和较高的预测敏感度.     

Hybrid SVM／HMM Method for Face Recognition

A face recognition system based on Support Vector Machine(SVM) and Hidden Markov Model (HMM) has been proposed. The powerful discriminative ability of SVM is combined with the temporal modeling ability of HMM. The output of SVM is moderated to be probability output, which replaces the Mixture of Gauss (MOG) in HMM. Wavelet transformation is used to extract observation vector, which reduces the data dimension and improves the robustness.The hybrid system is compared with pure HMM face recognition method based on ORL face database and Yale face database. Experiments results show that the hybrid method has better performance.     

离散边界条件系统的最优控制

研究离散边界条件系统的最优控制问题，给出了最优控制存在的必要条件，证明了此类系统最优控制仍有最大值原理成立。     

小波分析在证券分析中的应用

传统股市投资分析中的证券分析方法之一———MACD法 ,利用DIF的移动平均值以确定证券的买卖时机 ,存在着时滞性 ,对非平稳的股市信息分析不能及时、较好地刻画股市的基本变化趋势 .作者根据证券投资理论 ,建立了相应的证券投资分析数学模型 ,根据小波分析多尺度分析能力强的特点 ,利用小波分解提取反映股市基本变化趋势的低频信息 ,改进了传统分析方法 ,建立了改进后的数学模型Ⅲ .该模型求解方便 ,同时与实际模型较好地逼近 ,具有时效性 .此外 ,以路桥建设股票 14 0个交易日的DIF和MACD值作为原始数据 ,用Matlab作为工具进行计算 ,求解模型Ⅲ .结果表明 :与传统分析方法相比 ,从模型Ⅲ中能得到更多的买卖点信息 ,而且价差更大 ,效果显著 ,充分显示了小波分析在股市技术分析中的强大生命力     

检测陀螺仪转子安装精度的一种新方法

陀螺仪转子的安装精度对其运行的稳定性和精确性有很大的影响。由于要求的安装误差很好，因此，对其误差的测量要求准则。其测量误差应经安装误差小1／10以及上，一般的检测方法很难达到要求，为此介绍了一种新型的光电检测方法，该方法利用狭缝的光学傅立叶变换提取陀螺仪转子的误差信息，采用计算机进行信息处理，从而完成陀螺仪转子的自动检测和分类，该方法也可用于其他一些精密年的自动检测处理。     

也谈分段函数的初等性

主要讨论一类能表示成最大值函数、最小值函数的分段函数的初等性。证明了只要能表示成最大值函数或最小值函数的分段函数一定是初等函数。     

神经网络在电磁场数值问题中的应用

针对目前电磁场数值处理中计算繁杂慢速和耗费资源过多的问题,本文提出了一种基于神经网络小波理论进行计算的新方法。文中着重介绍了利用小波变换神经网络的基本理论,结合电磁场数值计算的基本方法,推导变换进而得到一个通用公式和处理方法。在该方法中,神经网络学习内容少和数据处理简单,因此该方法具有计算速度快,占用资源少的优点,并有用硬件实现的前景。