双C50多模同步采集高速目标识别系统

研究了红外多模采集转换的系统模型 ,分析了功能状态。研究了基于并行DSP、数据并行通信芯片和可编程逻辑器件构架的可行性系统实现 ,论证了系统的实时并行处理能力。研究了数字锁相实施玫瑰线扫描同步采集方位转换和红外多帧配准图像模糊分割识别系统实现。实验表明 ,该系统具有 2 5 6× 2 5 6像素场景 ,2 5 6级灰度级实时监测和复杂背景下实时识别目标的能力。     

局部变权的公理体系

提出了局部变权的公理化定义,研究了与之相应的局部状态变权,得到了两类基本均衡函数.最后,作为原理的应用,给出了一个例子.     

红外成象自寻的导弹半实物仿真系统数学模型

在红外成象自寻的导弹半实物仿真系统精度分配中 ,各仿真设备对整个系统的仿真精度灵敏度难以计算。本文建立红外成象自寻的导弹半实物仿真系统数学模型 ,利用数学仿真实验和统计拟合成功地解决了这一难题 ;根据动力学基本定理、图象处理算法和国家仿真设备的规范标准建立了导弹、弹体三轴转台、目标二轴模拟转台、过载模拟器和红外成象系统的数学模型。所建模型 ,不进行刚体运动模型的线性化 ,充分考虑了转台各轴之间的耦合作用和红外成象技术的影响 ,更精确、更全面地反映了仿真系统的实际运行特性 ,并具有较强的通用性     

基于网络关注度的大宗商品市场预测研究

随着大宗商品市场化的加快和电子信息技术的快速发展,以互联网为载体的网络信息将方便快捷地传递到市场及市场参与者.本文从海量开源数据出发,利用搜索引擎平台,提取核心信息构建网络关注度指标,并提出了基于网络关注度的大宗商品价格预测模型.通过引入具有不同核函数的支持向量回归模型,分别建立了针对单个市场(原油、铜以及玉米)的网络关注度预测模型和综合考虑市场间联动性的多市场网络关注度预测模型.实证结果表明,网络关注度对于市场价格的变动有显著的格兰杰因果关系,引入网络关注度指标和相关市场信息能显著提高预测精度.     

考虑决策者心理行为特征的激励型变权决策方法研究

系统研究了激励型变权向量,首先定义了考虑决策者心理行为的激励型变权向量,提出了与之对应的状态变权向量,分别讨论了激励型变权向量的基本类型;其次深入研究了效用函数诱导出激励型变权特性;然后,定义了激励型变权的风险规避系数,分别研究了几类激励型变权向量与风险规避系数的关系.提出一种新的基于激励型变权向量的多属性决策方法;最后,通过实例说明了该理论是有效的和合理的.     

基于奇异谱分析的我国航空客运量集成预测模型

针对时间序列包含噪声以及单一模型可能存在预测表现不稳定的问题,本文提出了一个基于奇异谱分析(SSA)的集成预测模型,并将其运用于我国年度航空客运量的预测中.首先,采用SSA方法对原始时间序列进行分解和重构,得到一个剔除噪声的时间序列,然后将其作为单整自回归移动平均模型(ARIMA)、支持向量回归模型(SVR)、Holt-Winters方法(HW)等单一模型的输入并进行预测,接着再采用加权平均集成预测方法(WA)将三种单一模型的预测结果进行综合集成.通过与各单一模型、基于经验模态分解方法(EMD)的模型以及简单平均集成预测方法(SA)的预测结果进行对比发现,本文所建模型具有较高的预测精度和较稳定的预测表现.最后,采用本文的模型对我国2014-2016年年度航空客运量进行了预测.     

不良贷款有无回收判别:一类可选变量的支持向量机方法

针对不良贷款有无回收判别问题中属性变量数目多、示性变量比例高的特点,提出了一类可选择变量的支持向量机方法进行判别预测.该方法一是将逐步回归的支持向量机思想应用在模型变量的选择上,二是将线性逐步回归的结果作为模型选择变量的初始状态,解决了传统支持向量机只能使用固定变量的问题. 实证结果显示,该方法不仅提高了样本外预测的正确率, 而且具有很好的稳健性.     

基于多普勒频移的双基地声纳目标速度测量

针对单基地声纳仅可获得目标的径向速度以及双基地声纳有大量冗余信息的问题,提出利用单/双基地复合工作的声纳系统求解目标二维速度矢量（速度大小、航向）的方法。为了获得目标的二维速度矢量,在双基地声纳系统中,分析了双基地声纳多普勒频移的特性,并与单基地作了比较;结合单、双基地所获得的多普勒频移特性信息,给出了目标二维速度矢量的两种计算方法;并对目标速度测量误差进行了分析。结果表明,采用单/双基地复合工作的声纳系统,可以完成目标二维速度矢量的测量,而测量误差则与系统的频移分辨力及目标与收、发基地间的相对位置有关。     

基于固定半径包围球的核向量回归算法

为了进一步提高核向量回归算法用于大样本回归问题的训练速度,提出了一种改进的核向量回归算法。该算法利用样本数据在特征空间中的映射点确定包围球半径,并使该半径在迭代过程中保持不变。通过缩小核心数据集,提高了回归算法的训练速度。对几组回归时间序列预测的仿真实验表明,改进的核向量回归算法的训练时间和支持向量的数目均小于核向量回归算法,但二者具有相似的回归精度,从而验证了改进的核向量回归算法的有效性。     

基于最小二乘支持向量机的交通安全预测模型

分析了最小二乘支持向量机(LS-SVM)在交通安全预测中的优势,确定输入向量集合和输出向量集合,利用LS-SVM建立交通安全预测模型.将1953～2006年全国交通安全相关数据分为训练集和测试集,利用Matlab 7.0进行仿真测试.通过训练LS-SVM得到模型具体参数值,然后对测试集数据进行预测,计算预测误差,并与神经网络模型、SVM模型预测结果进行对比.仿真结果表明,基于LS-SVM建立的交通安全预测模型比神经网络预测模型、SVM模型具有更高的运算速度和预测精确度.