基于时间序列分析的纪特邮票发行量预测

在调查了国家邮政局在纪特邮票发行过程中的具体操作和分析了纪特邮票数据本身的特点后,采用社会统计学中的时间序列分析法分析了我国近20年来纪特邮票预定量数据,提出了3个纪特邮票预定量的数学模型,预测了今后几年纪特邮票预定量数据。通过对数学模型的求解,获得一些纪特邮票发行内在规律,而这些规律对决策结构在决策过程中有一定的参考作用。     

线性时间序列模型与双线性模型的识别研究

根据线性模型的特点，在推广的高阶矩概念的基础上，将高阶矩应用于系统的结构辨识问题中。介绍了用量小二乘原理估计高阶矩参数以及判定参数置信区间等内容。     

基于小波变换通信数据信号的分析与研究

应用小波变换对通信流量数据进行分析,首先对数据序列进行小波分解,将其分解为高频部分和低频部分。对低频部分利用相空间重构法进行混沌时间序列处理,得出其最大Lyapunov指数,验证通信流量的混沌性。利用相空间重构过程中得到的参数对各部分进行预测,最后将全部预测结果小波重构,得到原始序列的预测结果。实测数据预测结果表明,本文建立的通信流量数据预测模型效果良好。     

一种基于M位移序列编码的多进制扩频通信系统数学模型及其性能分析

扩频通信技术具有保密、隐蔽和抗干扰等优异性能,因而具有广阔的应用前景.直接序列扩频(直扩)技术具有众所周知的许多优良特性,但常规二元直扩在灵活、有效利用频谱方面就显出了不足.探讨了一种m位移序列多进制扩频系统,分析了系统的性能和原理,为系统的仿真研究提供了数学基础.     

基于XML可重构的数据挖掘系统研究

为了提高数据挖掘的速度和精度，提出了可重构的数据挖掘系统框架设计方案。利用XML技术特性。通过配置把数据挖掘需要的各种信息存入到知识库。挖掘时利用这些XML脚本实现了业务逻辑可配置，系统功能可重组特性。系统既具有专用性，又具有通用性，避免了系统的重复设计。     

关于Shrinking Generator及Self—Shrinking Generator的熵漏分析

本文主要针对文献「１」、「２」先后于９３和９４年分别提出的两种新的流密码体制，运用概率统计等数学工具和有关密码学理论进行熵漏分析。首先利用统计分析方法，构造出了与上述密码机制的输入序列有较大符合优势的拟合序列，进而，运用文「３」中提出的快速相关攻击方法，可以破译自收缩序列体制，部分攻破收缩序列体制。     

时间序列非线性模型的研究

本文提出了几种时间序列非线性模型，对这些模型的结构和训练方法作了分析和讨论，并针对几类常见的时间序列，给出了实验结果。     

基于时间序列分析的网络流量预测模型研究

通过对网络流量数据作为时间序列进行小波变换建模,应用于未来时间的网络流量数据预测.首先对流量数据序列进行多尺度分解,对分解到不同尺度上的数据分别利用不同的时间序列模型进行分析,然后进行预测数据的折衷处理,得到网络流量多尺度预测模型.仿真结果表明与单一应用RBF神经网络的时间序列预测模型相比,该模型预测效果良好,具有较高的预测精度和很好的模型适应性.     

红外诱饵辨识的仿真研究(一)灰度时间序列分析

研究了红外目标与诱饵在成像特性上的差异，指出动态特性是辨别真伪的主要特征。在点目标阶段，以目标成像灰度随时间变化的快慢作为灰度时间序列特征，并采用多分辨分析、时频分析等多种方法进行目标与诱饵的识别，给出了仿真试验结果。     

时间序列非线性模型的研究

本文提出了几种时间序列非线性模型,对这些模型的结构和训练方法作了分析和讨论,并针对几类常见的时间序列,给出了实验结果。     

产品预测模型在CIMS条件下的分析与实现

企业的生产经营与管理涉及到许多模型和方法 ,这些模型和方法是CIMS的重要内容 ,本文针对销售管理的特点 :能按某个时间单位 (如月、季等 )提供各产品的销量和售价等信息 ,讨论基于时间序列分析的一些预测方法 ,并给出了几种实用且易实现的方法。     

CDMA系统伪码序列的相关性分析与仿真研究

通过仿真研究得出m序列、Gold序列的自相关函数特性和互相关函数特性.在理论分析的基础上,利用MATLAB软件编写程序对m序列、Gold序列的相关性进行了仿真研究.通过对仿真程序的调试与运行,得到了m序列、Gold序列相关函数特性曲线,实现了高精度仿真.仿真结果表明,m序列、Gold序列都具有尖锐的自相关特性和较好的互相关特性,在CDMA系统中可以广泛应用.     

入侵检测中常用数据挖掘算法的分析与研究

数据挖掘算法是一个定义完备的过程,它以数据作为输入并产生模型或模式形式的输出。本文介绍了2种入侵检测中常用的数据挖掘算法,并说明了在入侵检测中应用数据挖掘技术的优点。     

大气边界层折射率结构常数时间序列分析

在长期的大气光学湍流实际测量中发现,折射率结构常数本身也是起伏变化的,它不但有随太阳的升落而带来的日变化,在短时间内也会有较大的起伏和变化.本文对实际大气边界层测量的结果,用相关分析和谱分析的方法研究了大气折射率结构常数的时间序列.因为折射率结构常数表示的是大气光学湍流的强度,因此通过对折射率结构常数的分析,可以得到结构常数的特征时间尺度,加上风场的资料,可以得到边界层中湍流涡旋的特征尺度,了解大气光学湍流的间歇性.用这种方法分析了不同时间和几个不同高度上的特点,试图对大气光学湍流进行较全面的分析,为实际工程应用提供参考.(PG7)     

时间序列中的分形分析和参数提取

本文我们主要讨论拓扑维为一维的时间序列的分形分析和参数提取，着重论述分维数的估计，介绍了几种常用方法，并提出了一种基于有限长度的方差估计法，用实验分析了这些计算方法的准确性、平稳性、计算复杂度、受噪声和信号长度的影响等方面的性能，得到一些有意义的结论，实验结果表明，我们提出的方法在某些方面具有优点。     

多变量时间序列的主成分分析及估计

研究了多变量时序分析中的主成分分析方法，早此对高维多变量时间序列进行了降维处理。本方法是将原来的时序变量变换为低维的主成分变量，然后将低维主成分变量作为新的时序变量进行建模。在此基础上研究了多变量时间序列主成分估计的偏差及其与最小二乘估计的关系。