一种二维图形消隐的新算法

在机械 CAD的装配图绘制中 ,存在零部件之间的遮挡问题。首先提出了一种快速有效的消隐被遮挡部分的算法 ;然后 ,给出了应用实例。     

基于隐马尔可夫模型的动态规划检测前跟踪算法

传统的动态规划检测前跟踪(dynamic programming track-before-detect, DP-TBD)算法能有效实现对匀速直线运动目标的检测跟踪,但其忽略了目标帧间状态转移概率,因此在对机动目标进行检测跟踪时容易受噪声干扰,产生错误的状态关联。对此提出了一种基于隐马尔可夫模型的DP-TBD算法。该算法利用隐马尔可夫模型对目标的运动过程建模,用一系列隐状态表示目标转弯速率并利用隐马尔可夫模型的隐状态估计理论实现对转弯速率的估计和预测,进而得到当前目标状态的预测值,根据此预测状态与下一时刻回波数据分辨单元间的距离来计算转移概率。然后将转移概率应用于DP-TBD算法的能量积累过程中以提高检测跟踪性能。仿真实验基于机动目标,给出了所提算法的检测跟踪性能,并与传统的DP-TBD算法、方向加权DP-TBD算法以及线性最小二乘DP-TBD算法进行了分析比较,验证了该算法的有效性。     

Predictive power of Markovian models: Evidence from US recession forecasting

This paper provides extensions to the application of Markovian models in predicting US recessions. The proposed Markovian models, including the hidden Markov and Markov models, incorporate the temporal autocorrelation of binary recession indicators in a traditional but natural way. Considering interest rates and spreads, stock prices, monetary aggregates, and output as the candidate predictors, we examine the out‐of‐sample performance of the Markovian models in predicting the recessions 1–12 months ahead, through rolling window experiments as well as experiments based on the fixed full training set. Our study shows that the Markovian models are superior to the probit models in detecting a recession and capturing the recession duration. But sometimes the rolling window method may affect the models' prediction reliability as it could incorporate the economy's unsystematic adjustments and erratic shocks into the forecast. In addition, the interest rate spreads and output are the most efficient predictor variables in explaining business cycles.     

一类二元离散细胞神经网络的收敛性与周期解的存在性

主要研究了一类反馈矩阵为对称矩阵的二元离散细胞神经网络模型的收敛性和周期解的存在性,利用Uapunov直接方法和Lasalle不变集原理,获得了系统的稳定性、渐近稳定性、2-周期解的存在吸引性等新的结果．     

线性切换系统的周期性平稳性分析

研究了线性切换系统的周期性和稳定性规律,给出线性切换系统周期性的充要条件及平稳性的充分性判据．为基于混合动态系统Ｐｅｔｒｉ网模型的混合控制器参数验证和设计提供了依据．     

浅谈高校学生德育状况及隐性教育

当前大学生思想状况的主流是积极、健康、向上的,但随着经济的发展和改革开放的深入,大量西方思潮涌入,大学生的思想问题、道德问题日益增长,学校德育教育形式多样,隐性教育是一种与正面教育同样重要的形式。让学生通过对学校景物、音乐、气氛、风气和人的行为的耳濡目染或感受,受到潜移默化的教育。     

旋转周期性含液容器的流固耦合动力特性分析(Ⅱ)

本文针对基于位移（结构）—压力（流体）格式的流固耦合方程及其引入旋转周期分析方法后表达格式在数值求解中遇到的一些问题,给出了具体的处理方法。其中包括考虑流体液面为自由时,流体刚度矩阵奇异性的消除方法,以及对于旋转轴上包含自由度的系统在引入旋转周期方法后的约束问题,文中给出了系统的处理方法。通过实际算例验证表明,上述方法是有效和可靠的。     

Lyness方程为周期方程的条件

讨论Ｌｙｎｅｓｓ方程为周期方程的条件,利用文中提出的一个一般方法,给出了Ｌｙｎｅｓｓ方程为周期Ｐ（Ｐ≤６）方程的充要条件。     

Computational intelligence: From mathematical point of view

A simple but illustrative survey is given on various approaches of computational intelligence with their features, applications and the mathematical tools involved, among which the simulated annealing, neural networks, genetic and evolutionary programming, self-organizing learning and adapting algorithms, hidden Markov models are recommended intensively. The common mathematical features of various computational intelligence algorithms are exploited. Finally, two common principles of concessive strategies implicated in many computational intelligence algorithms are discussed.     

数字图像二维Arnold变换周期的一组必要条件

以图像信息安全问题为背景 ,讨论了平面上Arnold变换的周期性 ,给出了判别周期的一组必要条件 .