基于特征选取与树状Parzen估计的入侵检测

针对目前网络空间安全形势快速变化带来的新风险和新挑战,提出一种基于相关性分析的特征选取和树状Parzen估计优化的入侵检测方法.首先,通过基于相关性分析的数据特征选取方法对数据维度进行压缩.其次,对原始数据集进行特征筛选,生成新的特征子集.最终,使用序列模型优化算法中的树状Parzen估计算法对随机森林算法进行模型优化...     

一种基于时序感知的社会网络节点集情境聚合方法

情境聚合是社会感知计算的主要研究工作之一,目前主要采用基于特征提取的方法,对社会的交流方式进行量化分析.但是大多数的研究中忽略了情境信息的时序性,针对社会感知计算中时序情境信息的聚合问题,首先对时序情境和计算情境的聚合过程进行探讨,提出基于时序扩展的计算情境元素,用于情境对象的聚合,并给出一种时序感知的社会网络节点集情境聚合方法.实验表明,该方法能够根据时间情境和计算情境元素的特点,把聚合对象划分为相对情境聚合对象和绝对情境对象,有效地对社会环境中的时序信息进行情境聚合.     

Break Detectability and Mean Square Forecast Error Ratios for Selecting Estimation Windows

It has been suggested that a major problem for window selection when we estimate models for forecasting is to empirically determine the timing of the break. However, if the window choice between post‐break or full sample is based on mean square forecast error ratios, it is difficult to understand why such a problem arises since break detectability and these ratios seem to have the same determinants. This paper analyses this issue first for the expected values in conditional models and then by Monte Carlo simulations for more general cases. Results show similar behaviour between rejection frequencies and the ratios but only for break tests that do not take into account forecasting error covariances, as is the case with mean square forecast error measures. Moreover, the asymmetric shape of the frequency distribution of the ratios could help us to better grasp empirical problems. An illustration using actual data is given. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.     

一种辨识非线性系统的新方法及其应用

提出了一种适用于非线性系统结构和参数估计的新方法。     

基于多目标决策的综合客观赋权方法研究

多目标决策的一个至关重要的步骤就是各指标权重的测定,目前用于测定指标权重的方法众多,但大致可分为两大类：主要赋值与客观赋权方法,文中着重研究了客观赋权方法,但由于采用不同的赋权方法,得到的结果也大不相同,为此,提出了一种新的基于灰色关联度的综合客观赋权方法,并举例说明。     

基于增量学习的关节式目标跟踪算法

为实现对关节式目标的稳定跟踪,提出了基于增量学习的关节式目标跟踪算法.该算法应用图割法对目标矩形窗进行前景与背景分割,得到前景图像;然后对前景图像进行快速傅里叶变换,得到傅里叶系数矩阵,进而得到振幅图像,并将振幅图像作为跟踪目标的描述;最后将多个目标描述进行奇异值分解和主元分析,实现对跟踪目标的低维子空间描述.文中在粒子滤波框架下实现了整个跟踪算法.实验结果表明,该算法具有较稳定的关节式目标跟踪效果.     

CMOS电路平均功耗最小平方估计技术

功耗估计是数字VLSI设计中需要重点考虑的因数。由于芯片管腿数的增加，通过穷举仿真获得电路平均功耗的方法也越来越不现实。文中将最小平方估计方法应用于COMS VLSI的平增功耗估计。该方法与电路功耗的概率分布无关，而且是无偏估计。在ISCAS85基准电路上的仿真结果表明，新方法与Monte Carlo方法相比，收敛速度有很大提高。     

广义极值分布参数估计方法的对比分析

简介了广义极值分布的3种参数估计方法:极大似然(ML)、线性矩(LM)和间隔最大积(MPS)方法的特点和计算方法,采用历年马口月最大径流量和广州日最大降水量作为广义极值分布不同参数估计方法的实证分析例子。分析结果表明,两实例各自3种参数估计方法得到的3个参数值较为接近,各种拟合优度检验结果表明两实例均服从广义极值分布,但MPS参数估计推算的设计值与观测值拟合更好。     

基于多背景模型的海面运动目标检测

提出一种在反射光较强的条件下基于多背景模型的海面运动目标检测方法.使用基于统计模型的变化检测方法将被监控场景区分为海浪波动显著的背景区域和海浪波动不显著的背景区域;对这两种区域中的像素点分别以Weibull分布模型和Gauss分布模型建立背景模型;使用建立的背景模型检测海面的运动目标.实验结果表明,在海面反射光较强且波浪波动较大的情况下,用该方法可以比较准确地检测到海面的运动目标.     

蒙特卡洛法在油气储量估算中的应用

详细论述了蒙特卡洛法的数学原理及其在油气储量估算中的具体使用方法 ,并通过应用实例说明在油气田的不同勘探开发阶段 ,根据拥有资料的多少选用适当的数学模型 ,利用蒙特卡洛法都可以估算出一个具有一定可信度的比较合理的油气储量数值。当一个区块勘探程度较高 ,拥有资料较多时 ,用蒙特卡洛法估算的储量与用容积法估算的储量比较接近。