基于特征根比分布的协作频谱感知算法研究

介绍两种基于大维随机矩阵理论(Random Matrix Theory,RMT)的频谱感知方法,综合对比讨论并验证其感知性能。这些方法以采样协方差矩阵的最大最小特征根之比作为判决统计量与相应的判决门限相比较来确定频谱是否空闲。通过与能量检测(Energy Detection,ED)算法仿真对比,它们克服了能量检测中需要预知噪声信息的缺点,并具有不受噪声不确定度影响的优点,有较高检测性能和优越性。     

节点数固定的ER网络演化模型拓扑性质的研究

复杂网络模型的研究主要集中在ER网络模型、小世界网络模型和无标度网络模型,其中ER网络模型是最经典的复杂网络模型之一。文章研究了节点数固定情况下的ER网络模型,根据网络内部边的动态演化特点,将节点数固定的网络模型进行了细分,给出了模型的生成算法,并模拟了算法生成的随机网络的平均路径长度和聚类系数。仿真结果表明,节点数固定的ER网络具有小世界特性,出现这种小世界特性的主要原因是由于网络内部边的异质性,而与网络的节点数变化没有必然联系。     

水平随机地震激励下弹性圆拱的半解析法

结合虚拟激励法与Galerkin法,研究弹性圆拱在水平随机地震作用下随机响应的半解析解.在建立圆拱平面内动力平衡微分方程的基础上,通过选取适当的试函数,应用Galerkin法将动力平衡微分方程转化为线性常微分方程组.通过设定虚拟荷载,采用确定性方法求解响应量的功率谱密度函数的近似解,得到圆拱随机振动问题的闭合解.该方法无须计算拱的振型,对非正交阻尼同样适用.通过算例分析和与有限元计算结果的比较,验证了该方法的计算精度.当采用的试函数与圆拱振型接近时,采用较少的试函数就能获得较高的精度,该方法是一种简便、高效的方法.     

一种鲁棒视频抠图算法*

基于鲁棒抠图算法提出了一种鲁棒视频抠图算法。新算法给出了一种基于少量手工标记的Strokes生成Trimap的方法,为视频帧半自动生成较为粗糙的Trimap划分,同时结合标记传递策略大大减少视频抠图过程中的手工标记操作。理论分析和实验结果证明鲁棒视频抠图算法能够获得较优的视频抠图结果。     

基于混合模型的舰船腐蚀相关静态电、磁场

为研究舰船水下腐蚀相关静态电场、磁场的分布特征,提出了以舰船水下标量电位为线索,对舰船进行混合建模,即将舰船等效为水平电流线和离散三分量电偶极子的组合,通过测量舰船下方某平面上的标量电位分布,对混合模型中的未知结构参量进行拟合,以建好的混合模型为基础对舰船水下腐蚀相关静态电、磁场进行研究.在实验室中模拟海洋环境,利用1∶100船模对建模方法进行了验证,并以建好的混合模型为基础,计算了船模水下腐蚀相关静态电、磁场的分布特征.实验结果表明混合模型结构简洁、实测数据量小、建模计算量小、模型稳定,比较适合用于舰船腐蚀相关静态电、磁场分布特点的研究.     

一种光纤陀螺随机漂移的高精度建模方法

为减小光纤陀螺随机漂移,采用时间序列分析法对其进行ARMA模型辨识.提出一种全局最优的模型阶次搜索算法,将模型适用性检验方法中的BIC(Bayesian information criterion)用于模型阶次搜索,并采用Pandit-Wu建模思想,把二维搜索化为一维搜索,得到了模型阶次的一致性估计.提出了一种改进的U-C算法,并与长自回归模型计算残差法相结合共同估计模型参数.它将非线性参数估计过程转化为线性过程,使用了正置与逆置漂移时序参与估计,以前向和后向模型的滤波误差平方和最小为参数估计的指标,在p+1维空间中求极小值.采用上述方法确定的模型其残差标准差为0.002 4°,最大预报误差为0.011 2°,能准确预报光纤陀螺随机漂移趋势.     

随机环境下的幂变换门限ARMA-ARCH模型的极限行为

提出了随机环境下的幂变换门限自回归滑动平均自回归条件异方差模型,得出了其以几何速率收敛的充分条件．     

煤炭漏斗车装卸载过程仿真

煤炭漏斗车端、侧墙侧压力是车体静强度校核中的重要作用载荷.运用离散单元法,建立煤炭漏斗车仿真模型,对装卸载过程中车体所受的侧压力进行了仿真分析,并对车体内部的压力场和速度场的分布情况进行了分析.仿真结果表明,装载平衡后,端、侧墙侧压力沿墙高呈非线性分布;卸载过程中,侧墙侧压力呈现明显的波动变化.研究结果说明,离散单元法用于模拟和分析漏斗车车体压力及散粒体流动规律是可行的.仿真结果对漏斗车车体结构的研发具有一定的现实指导意义.     

基于CRF的中文评论有效性挖掘产品特征

方面级意见挖掘的任务通常包括从客户评论中抽取产品的特征、与产品特征相关联的观点词识别以及观点的极性判断三个方面。围绕如何实现中文评论的方面级意见挖掘问题,提出了利用条件随机场实现中文评论的方面级意见挖掘的四个主要步骤：数据预处理、训练集准备、为条件随机场模型定义学习函数、应用模型标注新的评论数据。在此基础上,通过以五种实际产品的中文评论语料为数据集,对该方法进行了数据实验。实验结果表明,该方法针对不同类型观点元素的抽取在评估性能指标上大部分达到或超过80%。为了进一步验证所提出方法的有效性,将研究结果进行了差异显著性检验。结果显示,用CRF对中文评论进行方面级意见挖掘和对英文评论的方面意见挖掘的性能差异不大。最后,比较了三种不同方法的方面抽取精度和情感分类精度,实验结果表明,CRF方法优于词典化的隐马尔可夫模型和关联规则挖掘方法。     

ON THE EXISTENCE OF STATIONARY THRESHOLD AUTOREGRESSIVE MOVING-AVERAGE PROCESSES

Abstract. Conditions for the existence of causal and strictly stationary solutions of the equations defining a self-exciting threshold autoregressive moving-average (SETARMA) model are derived. For threshold autoregressive models we allow the autoregressive coefficients to be random and derive sufficient conditions for geometric ergodicity and the existence of strictly and weakly stationary solutions of the defining equations.