基于多重分形的雷达目标的模糊检测

利用多重分形的概念对海杂波和舰船雷达目标回波进行了分析,并提取出其多重分形特征用于舰船目标检测.实验表明,广义维数谱具有良好的可分性和稳定性.在检测中,将待查信号分为两类:海杂波目标和舰船目标,将广义维数谱作为特征矢量,计算其相对于两类目标的隶属度并作出判断.多组检测实验证明了该方法的有效性和实用性.     

基于Z-ordering的多重分形维数及多重分形谱算法

分形维数的高效求解是分形理论应用与实践的关键问题,传统分形维数计算方法由于时空复杂性高已成为当前分形技术应用的一个主要瓶颈。借鉴Z-ordering索引技术的思想,设计并实现了一种改进的多重分形维数计算方法ZBMFD（Z-ordering Based Multifractal dimension Algorithm）,该方法扫描数据集一遍建立底层网格结构,通过动态修改网格坐标编码递推实现低层网格到高层网格之间的动态映射并计算数据集的分形维数。在实际数据集的实验表明算法在保持O（N×logN）时间复杂性的基础上,降低了分形维数算法的空间复杂性,且计算结果精度与已有算法相当,拓广了分形技术在当前高维、海量数据处理等领域的应用。     

雷达辐射源信号的多重分形特性研究

分形维数可以描述信号的复杂程度.但是单个分形维数描述信号是不够的,故对不同调制雷达辐射源信号的多重分形特性进行研究.通过仿真六种常见脉内调制雷达辐射源信号,并计算它们在不同情况下的多重分形广义维数,结果发现多重分形广义维数时噪声不敏感,同时,同一种调制方式下调制参数对广义维数的影响也不大.因此.多重分形广义维数可以作为雷达辐射源信号脉内调制方式识别的分类特征.     

基于多重分形和小波变换的声目标信号特征提取

研究了基于关联积分的广义维数谱的定量计算方法,提出了声目标信号的多重分形特征,并对其特征即广义维数谱的有效性进行了分析;同时利用小波变换分析既能反映信号在变换域特性又保留其时域信息的特点,提出基于小波变换的子空间能量及主要能量集中子空间时域信息的特征提取方法,并通过模糊神经网络识别系统对声目标信号的广义维数谱、子空间能量及时域信息的组合特征进行了验证.     

基于多重分形与SVM的异步电动机轴承故障诊断

针对异步电动机轴承的故障诊断问题,提出一种基于多重分形与支持向量机(SVM,support vector machine)相结合的故障诊断方法.根据轴承振动信号的非线性、非平稳特性,利用多重分形方法对信号进行分析.计算广义维数、极大值、谱宽度、偏斜度等参数,将其作为故障特征向量输入SVM中.利用凯斯西储大学的实验数据对诊断方法进行验证,将获得的多重分形参数输入二叉树SVM完成故障的模式识别.结果表明多重分形与二叉树SVM相结合的诊断方法可行性好,诊断精度高.     

基于分形理论的声纳图像识别

为了解决声纳图像分类较困难的问题,提出一种基于分形理论的声纳图像识别方法.针对传统的分形维数作为图像纹理特征表示时缺少图像分布特征的不足,引入了多重分形的概念和广义维数,并对原图像和灰度差分图像重新提取了图像的纹理特征.通过对声纳图像的分类实验,结果证实该方法行之有效.     

基于分形理论的声纳图像识别

为了解决声纳图像分类较困难的问题,提出一种基于分形理论的声纳图像识别方法。针对传统的分形维数作为图像纹理特征表示时缺少图像分布特征的不足,引入了多重分形的概念和广义维数,并对原图像和灰度差分图像重新提取了图像的纹理特征。通过对声纳图像的分类实验,结果证实该方法行之有效。     

基于分形和多重分形理论的催化剂表面图象分析

本文讨论了催化剂表面ＳＥＭ图象关于多重分形生长过程的分形和多重分形特性分析。分形维数和多重分形奇异谱是描述分形测度的重要的定量参数；它们也是催化剂活性的测试新主本研究为催化剂的设计提供了崭新的手段。     

多重分形的振动信号故障特征提取方法研究*

针对非线性振动信号故障特征提取困难的问题,提出一种广义维数均值(MeanDq)联合多重分形谱参数(^a和^f)的特征提取方法。首先分析了振动信号的多重分形特性,然后计算出MeanDq、^a和^f作为故障特征量,并将其应用于滚动轴承故障状态的检测。研究表明：MeanDq、^a和^f能够有效的反映滚动轴承振动信号的状态,并且特征量MeanDq和^a较^f具有更好的灵敏度。实践证明该方法在实际应用中切实可行。     

基于MF-DFA的交通流量多重分形研究

针对交通流时间序列的波动性变化特征,采用多重分形消除趋势波动分析法（Multi-Fractal Detrended Fluctuation Analysis,MF-DFA）,对上海内环高架吴中路上匝道和下匝道的交通流量时间序列进行研究。结果表明,上匝道和下匝道的交通流量都具有长程相关性和多重分形特性。通过对比上匝道和下匝道的多重分形特性,发现下匝道交通流量的多重分形特征明显强于上匝道,表明下匝道的交通流量具有更显著的波动特性。这些研究成果为城市交通流时间序列的非线性研究提供了重要的理论依据。     

基于多Agent仿真技术的虚拟股票市场分析

准确地对股票市场进行预测,是股票投资者和政府宏观调控的必然需求.多Agent仿真技术利用复杂系统理论,能够对复杂的社会、经济以及生态等系统进行仿真模拟.本文利用多Agent技术对股市进行建模,并利用MASON工具对股票市场进行仿真.实验结果表明,多Agent仿真技术能够较好地反映股票市场的基本特性,从而为股票投资和宏观调控提供良好的决策支持.     

融合社交情感分析的股市预测探究

针对现有股市预测研究中所存在的大众情感度量不够全面的问题,提出了一种基于社交情感分析的股市预测模型. 该模型首先基于异构图模型的证券情感量化方法对社交媒介的数据进行情感分析,得到量化的情感时间序列;然后,基于自组织神经网络模型对情感序列及行情指数序列进行建模,从而对股票指数进行预测. 在国内社交媒介及股市行情数据集上的实验结果表明,本文所建立的模型在预测误差和精度上较BP（Back Propagation）神经网络分别提升了15%和12%,能更好地预测股票指数.     

基于BiGRU-CNN-Attention模型的股市评论情感分析

人们对股市的评论能够反映出股票投资人对股市的关注程度以及投资意向,对股市评论进行情感分析有利于证券投资机构和个人投资者做出更合理的投资决策。爬取了东方财富网股吧的股市评论记录,选取其中9000条评论作为股市评论数据集,将双向门控循环单元、卷积神经网络和注意力机制结合,对该股市评论数据集进行情感分析研究,并采用GRU、BiGRU、BiGRU-Attention、CNN-BiGRU算法与之比较。实验结果表明,BiGRU-CNN-Attention网络模型在准确率(accuracy)、精确率(precision)、召回率(recall)和F1值(F-measure)均有较好表现,非常适用于该类短文本数据的情感分析。     

基于小波的多重分形业务排队分析

最近的研究表明,网络业务最为显著的统计特性是尺度特性,也就是分形行为,尤其是在小尺度下的多重分形特征,因而对网络业务分形特性下排队行为的研究,对网络容量规划和控制具有重要的意义．把小波分析方法引入网络业务的排队分析,由于小波固有的尺度特性,在小波域内能够更加精确简洁地进行排队尾分布分析．通过对真实网络业务的排队仿真,对小波方法和分析方法进行了比较,实验结果表明小波方法给出了更好队列分析结果。     

基于股市网络中心性的投资组合构建与分析

分别采用归一化互信息和Pearson相关系数两种指标衡量A股市场股票价格波动相关性,并利用阈值法和PM-FG算法来构建股票市场网络.通过对所构建网络模型的比较和分析,发现基于Pearson相关系数的阈值筛选法表现较优.基于所构建的A股市场时序动态网络,对度中心性进行研究,通过设计度中心性策略并进行实证性分析,得到了市场表现更好的基于社团分析的度中心性策略.     

基于复杂网络的证券市场智能建模与分析

股票市场作为金融系统的重要组成部分,是一个典型的具有结构复杂性和节点复杂性的复杂网络系统.作为拆分和了解复杂网络的有力工具,社团结构分析被广泛应用于社交网络、物流网络等多种复杂网络系统,并取得了突破性成果.论文采用Pearson相关系数来度量中国A股市场中股票价格波动的相关关系,构建股票市场加权网络,利用改进型社团相似性指标,选定了股票市场时序动态加权网络的步长与社团划分算法,并对社团结构进行了简要分析.     

基于复杂网络的证券市场智能建模与分析

股票市场作为金融系统的重要组成部分,是一个典型的具有结构复杂性和节点复杂性的复杂网络系统.作为拆分和了解复杂网络的有力工具,社团结构分析被广泛应用于社交网络、物流网络等多种复杂网络系统,并取得了突破性成果.论文采用Pearson相关系数来度量中国A股市场中股票价格波动的相关关系,构建股票市场加权网络,利用改进型社团相似性指标,选定了股票市场时序动态加权网络的步长与社团划分算法,并对社团结构进行了简要分析.     

基于独立成份分析的证券市场分析

为研究独立成分分析用于证券市场分析,首先介绍了独立成分分析的理论基础,然后介绍了一种独立成分分析的具体算法Fastica算法。为分析出对股票成交量影响的因素,进行了几只重点股票交易额的ICA分离实验,并对实验结果进行了分析研究,从而找到了影响股票交易量的几个重要因素,揭示出了股票交易额变化的几个重要原因。结果说明ICA是揭示隐藏在想象背后的原因的有效手段,非常适合于对证券市场的分析。     

基于小波变换的股市技术分析模型与仿真

传统的移动平均线方法在指示股票最佳交易时刻时具有无法避免的时间滞后性。该文建立了股市技术分析中的移动平均与小波变换的数学模型，然后采用db5小波用股市数据进行仿真，所得结果明显优于移动平均线方法，显示了小波变换在股市技术分析中的应用价值。     

基于网络论坛的股市分析方法

为更好地揣摩大众股民的心理及情感,提出一种基于网络论坛的股市分析方法。根据python实现相应的网络爬虫,利用该爬虫获取网络论坛中的所有帖子,对每日新帖子的数量进行统计分析,针对每个帖子中的文本内容设计分析工具,以进行情感分析,并将这些情感结果进行统计。实验结果表明,通过对比同一时期内的中国股市走势图,该方法能对其进行较为准确的分析。