一种变步长趋势子序列搜索算法

为了克服基于点距离的时间序列相似性搜索物理概念模糊和速度慢的缺点,提出时间序列的分段趋势序列(PTS)概念,并在此基础上提出一种变步长趋势子序列搜索算法.该算法基于时间序列分段线性表示理论,通过相似阈值和子序列间的趋势距离计算跳跃步长,从跳跃步长后开始的子序列进行下一次匹配,从而对全序列实现跳跃式搜索.理论分析和仿真结果表明,该算法对基于趋势表示的子序列搜索在时间和空间上都具有更优的性能,适用于时间序列的动态特征分析.     

时间序列的模式距离

为了有效度量时间序列变化趋势的相似性,基于时间序列的分段线性表示,针对变化趋势,提出时间序列的模式模型表示.该模式模型表示不对测量尺度进行标准化处理,实现了模式距离的快速计算.序列模式距离克服了以点距离为基础的时间序列误匹配以及物理概念不明确等缺陷.对应于时间序列线性分段数目的不同,模式距离体现了多分辨特性,可以有效反应不同分析频率下时间序列的相似程度.     

基于垂直维序列动态时间规整方法的图相似度度量

针对图相似度度量过程中复杂度高、信息缺失的问题,采用将图转换为广义树,将广义树表示为垂直维序列的方法,通过计算垂直维序列的距离度量图的相似度。该方法把度量图相似度的问题简化为计算垂直维序列距离的问题。垂直维序列不仅包含了顶点标号、入度和出度信息,而且体现了顶点的层次结构特性,保留了图中的路径信息。与现有方法相比,该方法在度量过程中考虑了更多的图信息,并将时间复杂度降至O(n~2)。     

基于分段时间序列的试井数据相似性查询算法

从石油试井数据序列查询的实际需求出发,给出一种新的时间序列相似性查询算法。该算法首先通过中线距离阈值和极值点两个约束条件分段线性拟合时间序列,利用分段动态弯曲距离度量获得相似的分段子序列,逐点检索该子序列实现序列的精确查询。实验结果表明,该算法具有良好的相似性查询质量和效率。     

融合语义知识库的流程匹配算法

为在流程相似度计算中加入流程间深层语义关联的度量,同时在流程节点较多的情况下,实现流程匹配算法在寻优时间复杂度和相似度匹配输出值两方面的综合优化,提出一种面向流程的遗传匹配算法,将遗传算法引入并应用在流程语义和结构的相似度计算寻优过程中.确定遗传算法的参数编码方式,并利用贪婪算法进行初始种群的设置,定义各个遗传算子,提出有效的简化策略,解决了流程节点较多时流程匹配过程寻优问题.实验研究表明,在流程节点数较多时,本文算法在寻优时间花费和相似度值两方面的折中优化性能明显优于其他两种算法.将遗传算法应用到流程的相似度计算及其寻优过程,可以有效地控制时间复杂度并保证较好的匹配输出结果.     

加权Petri网的字符串序列相似性度量

由于现有的流程相似性度量方法大多只关注流程的单一维度,缺乏对流程信息的综合考虑,使得流程检索的准确率还有待提高。在综合考虑结构信息和行为信息下,提出了一种高效率、多维度的加权Petri网的字符串序列的相似性度量方法。该方法首先将事件日志信息加权至Petri网,然后使用广度优先遍历将加权Petri网模型转换为字符串序列,再将该序列分为一个带权重的紧邻变迁对集和一个结构序列并分别计算相似度值,最后加权得到流程之间的相似度值。实验结果表明,该度量方法准确率达到99.51%。另外,该方法在时间复杂度上也有着不错的优势。     

基于小波的时间序列的形状匹配算法

目的提出利用小波的方法对时间序列进行形状匹配,提高匹配的精度．方法将目标形状转换为时间序列的形式后,利用小波对时间序列的逐层降维处理能力,结合欧几里德距离公式准确地计算出不同目标之间的相似度,达到了满意的匹配结果．结果采用真实数据集,分别对特殊点方法、Fourier描绘子方法、形态描绘子方法以及小波方法等4种形状匹配方法进行了实验．实验结果表明,与传统形状匹配算法相比,小波方法在不同序列长度情况下匹配精度都有较大提高．结论此方法具有良好的稳定性和可靠性,并且结合了小波快速降维的优点,保证了对闭合轮廓形状的整体匹配实时处理的能力．     

基于形态的时间序列子序列相似性研究

时间序列重新描述和相似性度量是时间序列数据挖掘的研究基础,对提高挖掘任务的效率和准确性至关重要.提出了一种新的基于形态的时间序列子序列符号描述,并给出了相应的子序列形态距离公式,以度量时间序列子序列的相似性.该方法直观简洁,对数据的平移、伸缩不敏感,能够反映子序列趋势变化的程度、去除噪声的影响,满足时间多分辨率要求.实验结果表明了算法的有效性.     

多径信道的盲序列检测

为了提高接收机在检测发送序列的性能，对多径信道的盲序列检测进行了改进，建立了节点总度量的递推方程，同时定义了分枝转移度量的更新量. 改进后的算法可以同时完成信道信息的估计和发送序列的检测.其中信道信息由自适应滤波器实时估计.仿真结果表明, 新的度量递推算法在比特误码性能上接近全序列比较欧氏距离的最佳算法，但计算速度提高了.     

时间序列分维的改进GP算法

在拓扑等价的意义上,证明了系统单变量时间序列混沌吸引子的分维与度量无关,改进了计算分维的ＧＰ算法（ＮＧＰ）,给出了递推ＧＰ算法,并利用此算法计算了Ｈｅｎｏｎ吸引子和Ｌｏｒｅｎｚ吸引子的分维,通过比较发现运算速度显著提高,增强了算法的实用性。     

基于多标准多目标线性DEA绩效评价研究

数据包络分析(DEA)是一种评价相对有效性的线性规划方法,在投入-产出效率分析中被广泛应用,尤其适用于具有多输入、多输出以及评价对象具有多元性特征的绩效评价中.但是传统的DEA方法用于绩效评价存在许多缺陷,如不能全面评价决策单元(DMU)的绩效水平,不能反映出决策者的目的和意图,而多标准多目标DEA方法的提出弥补了这些不足.根据对多标准多目标DEA基本理论与方法的研究,提出了改进多目标多标准线性DEA模型,通过实证分析说明改进模型的优越性,而且能够用于质量管理水平评价.     

多时段多用户次优拥挤定价模型

以城市道路系统的拥挤收费为研究对象,深入分析城市道路系统多时段、多用户一般路网的次优拥挤定价问题,建立了以社会福利最大化为上层规划目标,下层规划为多时段、多用户一般路网均衡模型的双层规划模型.设计了一典型路网、路段出行成本函数与多时段多用户需求函数及其相关参数,并通过模拟计算求解该次优拥挤定价模型的交通流量、拥挤费用与总体社会福利.结合用户时间价值差异对多时段、多用户次优拥挤定价政策影响进行了分析,证明了拥挤定价能有效地影响交通流量时空转移并改善系统社会福利.     

Adaptive leader follower control for multiple quadrotors via multiple surfaces control

Based on the multiple surface and fixed undirected communication topology, the adaptive leader follower control for multiple quadrotors is discussed. Our approach is based on leader follower architecture. Multiple surface control (MSC) is used to design consensus controller to make multiple quadrotors construct a formation during flying with the presence of uncertainty item caused by the ground effect during landing or taking off. Simulation results are presented to validate the effectiveness of the proposed controller.     

低复杂度多输入多输出雷达目标角度估计方法

针对多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法通过谱峰搜索得到目标的角度估计的计算复杂度较高的问题,提出一种用于单基地多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)雷达目标角度估计的低复杂度求根MUSIC方法。首先通过降维变换降低接收数据的维度,然后在低维空间中根据导向矢量和噪声子空间的正交性,构造求根多项式,并通过求解该多项式的根来得到目标的波达方向(direction of arrival,DOA)估计。仿真实验表明,与MUSIC算法和RC-MUSIC算法相比,该算法具有更低的运算复杂度,且在低信噪比条件下具有更好的角度估计性能。     

关于求方阵高次幂问题

方阵求幂是高等代数常见问题,它贯穿于高等代数的始终,而求高次幂又是一个难点。本文对一些方阵高次幂计算问题给出了巧妙独特的求解方法,从而使一些原本复杂的问题简单化。     

多元线性回归的数学模型

给出了多元线性回归的数学模型，通过最小二乘法对回归系数进行无偏估计，得出其估值理论方程及其性质，理论上讨论分析了该模型的解及其优点．     

CDMA的多址接入技术

CDMA作为一种多址接入技术在无线数据网络中已广为应用,文中在多码CDMA和单码CDMA研究的基础之上,建立了多码CDMA和单码CDMA在分组数据网络中的随机多址接入模型,并对其吞吐率特性和归一化时延续性进行了分析,在扩频码数目、长度均相等并且匹配滤波器分辨率为1 chip时二者具有相同的吞吐率和归一化时延特性。     

一种基于模糊积分的多分类器联合方法

多分类器联合是解决复杂模式识别问题的有效办法。模糊积分是一种多分类器联合算法。但是在用模糊积分对多分类器联合建模时，模糊积分密度函数的选择对系统的性能有着很大的影响。提出一种基于模糊积分和贝叶斯联合的分类器集成方法，该方法利用贝叶斯方法的构造只分密度函数，再利用模糊积分把分类器输出信息联合起来。实验结果表明，该方法比其他方法能够得到更好的识别性能。     

多处理器通信机制设计

随着通信、多媒体及数字处理技术对片上系统处理及通信能力要求的不断提升,针对目前SOC设计中存在多处理器通信问题,集中阐述了共享存储器、mailbox,DMA和串口主从四种方式,探讨了多处理器通信机制.通过设计举例,详细的介绍了共享存储、DMA及串口主从三种通信方式在多处理器系统中的实现方法及实现原理.通过实际的测试,比较了以上三种方法的优缺点,为多处理器系统通信提供了实例,对类似设计具有一定的借鉴意义.     

多元线性回归的数学模型

给出了多元线性回归的数学模型,通过最小二乘法对回归系数进行无偏估计,得出其估值理论方程及其性质, 理论上讨论分析了该模型的解及其优点．