基于ACF非线性趋势特征的时间序列聚类

在时间序列挖掘工作中,比如聚类和分类,需要计算距离来衡量时间序列样本之间的相似性,有许多研究都致力于时间序列相似性度量的研究.充分利用非线性趋势特征来进行时间序列挖掘.首先计算时间序列的ACF,进而构造ACF的非线性趋势特征,利用该特征作为时间序列相似性度量来进行聚类,它给时间序列平稳性的判定提供了一种新的途径.列举了一个模拟数据和一个实际数据来进行实例验证,实验结果表明,ACF非线性趋势特征作为一种新的相似性度量,相对已有的一些相似性度量而言,ACF非线性趋势特征通常只需计算少量的若干特征值就能更合理地刻画时间序列的平稳性特征.借助K-means进行聚类实验.     

基于重叠率衡量融合策略的层次聚类算法研究

聚类的有效性问题即如何合理聚类一直是人们关注的焦点.而解决该问题的关键在于如何有效地区分具有重叠现象的类.首先提出了一种新的重叠率衡量方法(RL_OLR),基于该方法,结合图像分割运用,给出了一个新的层次聚类算法:基于重叠率衡量融合策略的层次聚类算法(CM_OLR),该方法可自动确定聚类的最佳聚类数,即图像分割数.为验证算法性能,以标准的人工分割图像库为基准对图像分割结果进行评估,并进行算法参数的统计确定.实验结果表明,算法具有较好的适应能力,可自动确定分割数,评估所得分准率及分全率综合衡量系数为0.611,而人工分割下为0.79.     

一种基于遗传BP神经网络的预测模型

目前神经网络常用于数据挖掘及金融预测中,提出了一个改进的稳定且高效的遗传BP神经网络预测模型.在该模型中提出了一种能够真实反映BP网络结构的编码,并对二进制编码与实数进行映射而不改变染色体的表达方式,以便更好地进行杂交变异.同时还提出了一种更能准确地反映网络误差的误差函数,它是利用相对误差并综合其他相关因素来定义的,通过实验对比分析,该误差函数使预测更加准确.最后,从编码方式以及网络误差出发提出了相应的遗传算法的适应度函数.实验中对股票及其他数据进行了测试,并与其他的预测模型进行了对比分析.通过实验表明,提出的遗传BP神经网络模型适用于长趋式预测,同时预测结果准确率高.     

带式输送机实现平面弯曲运行的因素浅析

分析了影响带式输送机平面弯曲稳定运行的因素 ,并提出了改进措施     

基于元胞自动机的图像边缘检测新方法

具有自组织性并行行为的元胞自动机模型已逐步应用于图像处理领域。在已有的基于元胞自动机的图像处理算法基础上,结合元胞自动机和图像边缘的种种特征,提出了一种新的适用于图像边缘检测的元胞自动机模型。实验证明,新模型更加有效地勾勒出图像细节边缘。同时,该模型也适用于高分辨率遥感图像中小目标的边缘检测和提取。     

反潜直升机舰艇编队尾后截击潜艇建模

高航速、低噪声的先进核动力潜艇使得水面舰艇编队尾后方向的潜艇威胁越来越大,因而需对此类威胁的应对策略展开研究。针对水面舰艇编队尾后拦截潜艇作战问题,在分析敌潜艇追击阵位与鱼雷攻击阵位的基础上,综合反潜直升机巡航速度、留空时间等因素,建立了反潜直升机尾后拦截阵长度、拦截阵设置阵位、拦截阵有效工作时间的计算模型,并对编队尾后截击区域、声纳浮标拦截阵的设置进行了分析。最后仿真分析了尾追潜艇航速、拦截扇面、拦截阵阵位、拦截阵工作时间等因素影响下的拦截潜艇模型。结果表明:敌潜艇航速的提高,将使拦截阵的长度大幅增加;反潜直升机留空时间制约了拦截阵的阵位与有效工作时间。     

连续属性的频数监督断点离散化技术

提出了一种频数监督断点的离散化算法。该算法利用所提出的频数监督断点思想产生初始断点,并在此基础上进行断点简约。实验结果表明该算法所产生的断点不仅符合实际数据分布,而且更为合理、精练。     

智能反舰导弹武器系统协同攻击仿真研究

对智能反舰导弹武器系统协同攻击能力进行仿真研究, 已成为目前反舰导弹作战仿真研究领域的热点.在HLA技术框架下, 对智能反舰导弹武器系统的体系结构以及仿真系统的通信机制进行了介绍.     

运城地区农业灌溉开源节流措施探讨

运城地区农业灌溉开源节流措施探讨刘存亮姜青山运城地区是山西省重要的商品麦棉基地，但由于受大陆性季风气候的影响，降雨量少，蒸发量大，十年九旱，全区水资源占有量人均仅３２０立方米，亩均１３５立方米，为全省倒数第一。水资源缺乏已成为当地农业生产发展的最大制...     

PHP的缺陷及对系统开发的影响

PHP是跨平台的开源脚本语言,利用其开发中小型网站或分布式系统时,具有很高的效率,而利用PHP开发大型网站或复杂的分布式系统时,由于其本身的缺陷及缺乏相关的扩展、框架支持,却不能很好的胜任。开发项目时,了解开发语言及相关工具的能力,对于项目的成败及今后的维护、扩展工作,具有重要意义。