基于统计理论的电台数目估计方法

针对对方电台发送信号的概率与我方接收到信号数目均为随机数目的情况,考虑基于统计方法的电台数目建模问题,提出基于贝塔二项泊松模型的建模方法,解决信源数目的估计问题。通过对参数的再参数化处理,给出相应的参数极大似然估计方法,并通过计算机仿真比较不同模型下的参数估计效果,说明该方法的有效性。     

一种无信标无线传感器网络中的目标定位策略

无信标无线传感器网络的传感器节点通常是按照一定的概率,以分组形式部署，为实现其定位和动态节点跟踪，提出了的无信标定位发现策略，在已有的部署之上,建立模型去反映目标位置和监测传感器探测信息之间的内在关系，同时还建立了预测模型来对目标移动方式进行推断。利用贝叶斯理论构造了一个条件概率分布,将以上两种模型相关参数归并起来,并在这个分布上应用最大似然估计(MLE)方法来估测目标的位置。实验结果表明此目标定位策略取得了较好的效果。     

一种改进型免疫算法在TDOA定位中的应用

为解决传统TDOA定位估计所带来的非线性优化问题,首先通过最大似然估计将其转换为峰值搜索优化问题,再提出一种基于克隆选择思想的改进型免疫算法对其进行求解。该算法采用浮点数编码方式,提高了运算效率;引入高斯变异算子和变异控制变量,加强了局部搜索能力。仿真实验表明,在保证一定抗体数目的前提下,该算法适应性强,性能稳定,能快速逼近全局最优的解,且算法定位精度更高。     

一种高效的高维异常数据挖掘算法

针对高维异常数据的挖掘问题,提出一种基于最大间隔准则和最小最大概率机的高维异常数据挖掘算法。利用最大间隔准则算法将高维数据投影到低维特征空间,再利用最小最大概率机进行异常数据的挖掘。实验结果表明,该算法检测准确率较高。     

基于Logistic的信用卡套现侦测评分模型

信用卡套现是信用卡产业面临的一种主要风险.单笔的套现交易与正常交易间无显著差异,难以进行基于特征的过滤筛选.为自动、高效地识别套现账户,根据统计学特征先遴选出各相关变量,并结合业务分析,利用Logistic回归模型的非线性曲线特征缺陷,克服其自变量多维相关敏感性缺陷,计算出各变量的影响权重系数,构建了信用卡套现侦测评分模型.实践表明识别准确率达到82.72%.