双线性时间序列矩估计的渐近性态

双线性时间序列矩估计的渐近性态范金城，李金玉（西安交通大学应用数学系，西安７１００４９）双线性模型是一种重要的非线性时间序列模型，其一般形式是式中｛ｅｔ，ｔ＝０、±１，±２，…｝是ｉ．ｉ．ｄ．序列，且ｃ０＝１．对时间序列｛Ｘｔ，ｔ＝０，±１，±２，…...     

基于ICA的时间序列聚类方法及其在股票数据分析中的应用

时间序列聚类分析是时间序列数据挖掘中的重要任务之一，通常由于时间序列数据的特殊结构，导致一般的聚类算法不能直接应用于时间序列数据。本文提出了一种基于独立成分分析与改进^一均值算法相结合的时间序列聚类算法，该算法首先利用独立成分分析对时间序列数据进行特征提取，然后利用改进￡．均值聚类算法完成对时间序列特征数据的聚类分析，从而得到了一种新的基于特征的时间序列聚类方法。为了验证该方法的有效性和可行性，将其应用于实际的股票时间序列数据聚类分析中，取得了较好的数值结果。     

一类广义耦合的非线性波动方程组时间周期解的存在性

研究了一类广义耦合的非线性波动方程组关于时间周期解的问题．首先利用Galerkin方法构造近似时间周期解序列，然后利用先验估计和Laray—Schauder不动点原理，证明近似时间周期解序列的收敛性，从而得到该问题时间周期解的存在性。     

一类非平稳时间序列的周期性

本文研究了一类非平稳时间序列的稳定性及周期性，得到了它为周期相关序列的充分必要条件，推广了文献[3]的结论．     

季节性数据的横断面建模方法

本文提出了一种对季节性数据建立数学模型的新方法──横断面方法．其思想是，把一个季节性时间序列划分成为数相当于一个季节周期长度的若干个子序列，在这些子序列中已完全消除了季节性因素，然后对这些子序列分别建立形式各异的数学模型，最后再把这些子序列的数学模型综合起来就得到了对原始序列的数学模型．     

事件对国际石油价格影响的时间序列分析

用近来经济分析中应用较多的现代时间序列分析方法 ,以虚拟变量描述突发事件 ,用 ARMAX模型分析事件对国际原油价格的影响 ,并对今年海湾战争后原油价格的趋势进行预测     

一种新的昆虫神经网络预测预报方法

昆虫预测预报是植物保护中的一个困难问题．本文首先从系统的观点出发，分析了影响昆虫种群密度的主要因素；在研究传统时间序列模型共性的基础上，给出了广义时间序列模型；提出了一种新的昆虫预测模式—神经网络预测预报方法；用此方法对棉田害虫烟蓟马进行了预报，数值结果表明这是一种很好的预测预报方法，预测精度较其它方法都有很大提高．     

基于逆模糊数的模糊时间序列预测的新方法北大核心

Song和Chisson于1993年提出模糊时间序列预测理论．虽然至今已经提出许多模糊时间序列预测模型,但是迄今为止尚未给出预测未知年数据的模糊时间序列预测模型．提出基于逆模糊数的模糊时间序列预测的新方法该模型对广西大学已知的2001-2012年的注册数进行预测分析,平均预报误差率比相关文献的方法有所改善．还对广西大学未知的2013年和2014年注册数进行预测研究．方法是短期预测的一种模糊时间序列预测方法．     

基于重新排序的退化工件最小化总延误时间问题

考虑了错位限制下的含有退化工件的重新排序问题,即工件的实际加工时间看作是工件开工时间的线性函数．重新排序就是在原始工件已经按照某种规则使目标函数达到最优时有一新工件集到达,新工件的安排使得原始工件重新排序进而产生错位．研究了最大序列错位和总序列错位限制下的退化工件最小化总延误时间问题,其最优排序的结构性质是使得原始工件集和新工件集中的工件是按加工率αj非减的序列排列,基于此通过分阶段排序和动态规划方法给出了两个问题的多项式时间的最优算法．     

随机时间序列模型在正态MA(2)时的平稳性条件

对于随机时间序列模型Xt=φtXt-1 ε，由于当{φ}在不同的情况下．具有不同的平稳性质．本文利用特征函数和矩的关系讨论了模型Xt=φXt-1 εt，在序列{φt)为正态MA(2)条件时有平稳解的充分必要条件，并利用递归方法给出了较详细的证明．     

Supervisory Control of Extended Timed Event Graphs

This paper describes the dynamic behavior of extended timed event graphs related to place delay in the dioid framework. By Cofer and Garg‘s supervisory control theory, we address control problems of extended timed event graphs. Supervisory control of extended timed event graphs (a class of discrete event dynamic systems) is studied in the dioid framework, a necessary and sufficient condition for the ideals of the set of firing time sequences of transitions to be controllable is presented. We prove all the strongly controllable subsets can form a complete lattice,     

最佳跳频序列族的设计与分析

本文提出了基于ｐ元广义ＧＭＷ序列和ｐ元Ｋａｓａｍｉ序列构造跳频序列族的方法,证明了基于广义ＧＭＷ序列所构造的跳频序列族具有最佳Ｈａｍｍｉｎｇ相关特性,而基于Ｋａｓａｍｉ序列所构造的跳频序列族不具有最佳Ｈａｍｍｉｎｇ相关特性。     

关于Lucas数列同余性质的研究

将二项式系数的性质应用到Lucas数列的研究中,并结合Fibonacci数列与Lucas数列的恒等式得到几个有趣的Lucas数列的同余式.     

概率论中一些易混淆的概念的教学探讨

从理论和实践相结合上对《概率论》课程中的一些概念教学进行了探究.     

Cross-Correlations of Quadratic Form Sequences in Odd Characteristic

Cross-correlation functions are determined for a large class of geometric sequences based on m-sequences in odd characteristic. These sequences are shown to have low cross-correlation values in certain cases. They also have significantly higher linear spans than previously studied geometric sequences. These results show that geometric sequences are candidates for use in spread-spectrum communications systems in which cryptographic security is a factor.     

Statistically localized sequences in metric spaces

In this paper we have introduced the statistically localized sequences in metric spaces and investigate basic properties of the statistically localized sequences. Also we have obtained some necessary and sufficient conditions for a localized sequence to be a statistically Cauchy sequence. It is also defined uniformly statistically localized sequences on metric spaces and its relation with statistically Cauchy sequences has been investigated.     

A NEW FAMILY OF BINARY SEQUENCES WITH OPTIMAL AUTOCORRELATION VALUES AND NICE PSEUDO-RANDOM PROPERTIES

In this paper we present a series of binary sequences which is a generalization of GMW sequences constructed by Scholtz and Welch. Our sequences have optimal autocorrelation values as m -sequences, and nice pseudo-random property. The number of such sequences is counted and the linear span of such sequences is evaluated.     

伽罗瓦环上的一类No序列的构造

近年来,伽罗瓦环上的序列理论成为人们研究的热点问题.有限域上的No序列是一类伪随机序列,它在序列密码中占具十分重要的角色.本文利用伽罗瓦环上的置换,构造了伽罗瓦环Z_(p~e)上的一类新的No序列,并且研究了其线性复杂度.研究的结果表明此类No序列具有相当大的线性复杂度.     

Studying the effect of using low-discrepancy sequences to initialize population-based optimization algorithms

In this paper, we investigate the use of low-discrepancy sequences to generate an initial population for population-based optimization algorithms. Previous studies have found that low-discrepancy sequences generally improve the performance of a population-based optimization algorithm. However, these studies generally have some major drawbacks like using a small set of biased problems and ignoring the use of non-parametric statistical tests. To address these shortcomings, we have used 19 functions (5 of them quasi-real-world problems), two popular low-discrepancy sequences and two well-known population-based optimization methods. According to our results, there is no evidence that using low-discrepancy sequences improves the performance of population-based search methods.     

DNA序列的分类模型

本文针对 DNA序列分类这个实际问题 ,提出了相应的数学模型 .为了很好的体现 DNA序列的局部性和全局性的特征 ,我们给出了衡量分类方法优劣的标准 ,即在满足一定限制条件的情况下 ,是否能充分反映序列的各方面特性 .依据我们提出的判别标准 ,单一标准的分类是无法满足要求的 .我们的方法是侧重点不同的三种方法的综合集成 .这三种方法分别体现了序列中元素出现的概率 ,序列中元素出现的周期性 ,序列所带有的信息含量 .利用这个方法 ,完成了对未知类型的人工序列及自然序列的分类工作 .最后 ,对分类模型的优缺点进行了分析 ,并就模型的推广作了讨论