非线性混沌系统预测模型与仿真研究

主要研究由非线性混沌时序所确定的动力系统的预测方法及其应用，通过改进的最优化方法来估计模型的参数，并在其相空间中对时序的未来值进行预测，实例仿真，发现选取最佳的模型阶数能增加预测的准确程度，且混沌时序不可能进行长期的预测。     

一种网络流量预测方法的设计

在两状态马尔科夫链模型基础上，提出了一种网络流量的预测，能对包括短期在内的流量作出准确的预测。该方法经实验证明能较好地反映网络实际情况，且算法时间复杂度低。     

基于网络流量半马尔柯夫模型的流量预测

引入了半马尔柯夫模型描述网络流量特性，并在该模型的基础上分析推导了相应的流量预测方法。分别对广域网和局域网不同时间尺度统计的实际流量数据进行分析和短期、长期预测，所有数据的实际预测精确度均小于预先设定的置信度。说明引入的模型能真实反映网络流量特性，基于该模型的流量预测方法具有良好的预测性能且适用于不同长度的预测。     

递归神经网络及其在电力短期负荷预测中的应用

本文用递归神经网络逼近非线性ＡＲＭＡ模型预测电力短期负荷。与传统方法以及前馈神经网格方法比较，递归神经网络由于其能自学习逼近非线性ＡＲＭＡ模型而具有较高的预测精度，预测方法也比较简单。这在我国电力供应紧张的情况下，对提高我国的电力负荷预测水平，合理安排电力生产计划具有一定的现实意义。     

基于混沌理论的交通量实时预测

分析了城市交通的混沌性，根据复杂的城市交通特点，引入了误差反馈系数，改进了混沌时间序列预测方法中的加权一阶局域法和基于最大Lyapunov指数的预测法，并将其成功应用于实时交通量预测．预测结果表明：这两种改进的方法都能较准确地预测交通量，但后者比前者更适合交通量预测，后者的预测误差一般可以控制在5％以下．     

基于神经元网络的经济预测方法

神经元网络具有学习能力，它能解决一些环境信息复杂，知识背景模糊，推理规则不明角的问题，本文介绍人工神经网络应用于经济预测的方法，并结果定量预测原型，修改了Ｂ－Ｐ算法，加速了学习过程的收敛，提高了预测的精度。     

超短期汇率的预测研究

提出了一种适合超短期汇率预测的模型方法。实验数据通过网络获取,模型采用的是相空间重构与卡尔曼滤波计算的方法来对超短期汇率数据进行建模和预测，并与BP神经网络模型进行了比较。实验结果表明,所建立的模型方法能很好地跟踪即时汇率变化趋势,预测精度比较高，且算法运行速度比BP神经网络模型快得多。最后，给出了在.NET环境下实现了汇率在线预测的全部过程。     

基于GEP方法的数据流预测模型

传统的预测建模方法有曲线拟合、线性回归分析等，这些方法通常只适用于求解结构简单的多项式函数。该文采用基因表达式程序设计方法，该算法简便、易于遗传操作，并且其搜索空间广阔，函数复杂度高，能广泛适用于各种类型的数据流预测。在此基础上，提出当预测模型失效时的大变异策略，收到了很好的效果。     

使用移动平均线预测云平台服务性能趋势

系统性能预测为有预见性的资源调度提供依据,是云平台管理的重要方面。从数据收集、数据处理和预测方法三个方面总结性能预测方法。提出采用移动平均线方法来预测服务性能的长期发展趋势。针对性能小范围波动时会频繁改变预测信号的问题,进一步改进此方法,引入标准差以有效过滤抖动信号。在亚马逊弹性计算云环境下验证了方法的有效性。     

参数未知线性系统的直接自适应模糊广义预测控制

将自适应模糊逻辑系统引入广义预测控制，对参数未知线性系统提出一种直接自适应模糊广义预测控制方法。该方法直接利用模糊逻辑系统设计广义预测控制器，并基于广义误差估计值对控制器参数和广义误差估计值中的未知向量进行自适应调整。证明了该方法不仅能保证闭环系统输入输出有界，而且可使广义误差收敛到原点的一个小领域内。     

Identification of tire force characteristics using a Hybrid method

The present study applies a Hybrid method for identification of unknown parameters in a semi-empirical tire model, the so-called Magic Formula. Firstly, the Hybrid method used a Genetic Algorithm (GA) as a global search methodology with high exploration power. Secondly, the results of the Genetic Algorithm were used as starting values for the Levenberg–Marquardt (LM) algorithm as a gradient-based method with high exploitation power. In this way the beneficial aspects of both methods are simultaneously exploited and their shortcomings are avoided. In order to establish the effectiveness of the proposed method, performance of the Hybrid method has been compared with other methods available in the literature. In addition, the use of GA as a Heuristic method for tire parameters identification has been discussed. Moreover, the extrapolation power of Magic Formula identified with Hybrid method has been properly investigated. Finally, the performance of the Hybrid method has been examined through tire parameter identification with priori known model. The results indicated that the Hybrid method has outstanding benefits such as high convergence speed, high accuracy, and null-sensitivity to the starting values of unknown parameters.     

基于环形像素点匹配的快速图像跟踪算法

相关跟踪法能有效地跟踪目标,但非常费时。序贯相似检测法结合了粗-精搜索策略,在跟踪性能和时间上都有很大改进,但在处理时间上还有进一步提高的可能。基于特征点的跟踪方法在跟踪时运算量小,但提取目标的特征时需要大量运算,且特征点的提取往往不理想。针对以上不足,论文提出了基于环形像素点匹配的快速图像跟踪算法,该算法采用环形像素点为特征点,在借鉴序贯相似检测法的基础上,对匹配区域先进行粗搜索以确定待匹配窗口,再进行精搜索以确定正确的匹配窗口,最后利用相关跟踪法中的归一化相关系数确定模板的更新策略。实验结果表明,该算法不仅能稳定地跟踪目标,与相关跟踪法和序贯相似检测法相比,在处理时间上具有明显的优越性。     

心电信号中R波的自适应检测方法

阐述一种检测心电图中R波的方法,通过小波阈值去噪及小波分解与重构去噪法去除心电信号的噪声,使用差分阈值法对心电信号中的R波进行自适应检测,其中闽值的选取具有自更新的特性。对R波多检与漏检的分析,设计相应的辅助策略检测R波。使用MIT-BIH标准库中的心电数据对本方法进行仿真验证,结果表明：本方法能够准确有效地检测出心电图中的R波。     

程序设计实践课程教学改革探索

为解决学生普遍存在的动手能力差的问题,我校开设了程序设计综合实践课程,并将项目法引入此类课程的教学中。针对以上问题,探讨程序设计课程具体的组织实施方法,改革课题设计、考核方式等关键环节,实践证明该方法行之有效。     

一种基于无功功率的感应电动机复合转速辨识方法

针对基于无功功率的模型参考自适应转速辨识法在动态过程中存在的收敛慢问题,提出了一种基于无功功率的复合转速辨识方法,即将基于无功功率的直接计算法和MRAS转速辨识法相结合的方法。实验结果证明,该方法既具有直接计算法的快速跟随能力,又有MRAS转速辨识法的强抗干扰能力,且算法简单,所用电动机参数少,容易在工程中实现。     

网络机器人控制系统图像摄入的新方法

摄像机—图像采集卡方法是网络机器人控制系统图像摄入的经典方式。然而,这种方法存在着成本偏高、应用不灵活等的弊端。本文基于TWAIN技术规范提出了一种新的独立USB摄像头方法,该方法在VC++环境下实现驱动通用数字图像设备USB摄像头,与经典方法相比,本方法在应用于诸如基于网络的遥操作机器人控制系统中实现了低成本、应用灵活。     

敏感信息的密码学保护方法

本文介绍了一种可以应用于敏感信息保护的密码学方法--保留格式加密。保留格式加密是一种全新的密码学技术,将一种特定格式的明文加密成相同格式的密文,因此密文的类型和长度与明文相同,不需要改动数据在数据库中的存储结构,降低数据库应用系统改造的成本,可以成为敏感信息保护的有效方法,具有较广的应用前景。     

A New Method for Image Input in Internet-based Telerobotic Control System

1 Introduction Network robot, also named Internet- based telerobot , this technology is enjoying wider and wider application in a large variety of fields for its safety in handling, cost- effectiveness and great convenience in operation. It also plays an impetus role in lowering cost and labor in- tensity, raising productivity and accelerating the integra- tion, coordination process in the large- scale modern production. With its significant potential for economic profits, the Internet- based…     

基于RKNd算法的暂态稳定性快速数值计算方法

RKNd方法是一类新的数值积分方法。在相同级数条件下,RKNd方法可达到的最高代数阶比传统的Runge—Kutta方法以及Runge—Kutt—Nystrom方法均高,而且具有更高的计算效率。将RKNd方法引入电力系统暂态稳定性数值计算。以IEEEl45节点电力系统为例,通过数值实验将新方法与电力系统分析中常用的传统数值计算方法进行了对比分析。数值实验结果表明,RKNd方法在计算精度和计算效率等方面均具有明显的优势,N而更适合于电力系统暂态稳定性及相似问题的数值计算。     

三段式逐步求精的中文Deep Web数据源自动分类

针对单纯的Pre-query和单纯的Post-query分类方法对中文Deep Web数据源自动分类的不足,本文提出了三段式逐步求精的中文Deep Web数据源自动分类方法,并且基于该方法设计了相应的分类系统。通过实验表明:对于实验数据源,这种自动分类方法比单纯的Pre-query分类方法、单纯的Post-query分类方法以及无影响度差别的文献[2]的分类方法的查全率、查准率和F1值都要高。