改进的时间序列关联维数快速算法

针对传统关联维数的计算方法耗时量过大的问题,通过改进点对距离的度量方法,采用空间分块策略技术对重构相空间进行分块并将每个网格进行统一编号,加快了点对的搜索速度,实现了关联积分的快速计算,从而较大程度地提高了关联维数的计算速度．仿真结果表明：提出的算法可以快速有效地计算时间序列的关联维数,为工程实际应用奠定了基础．     

非线性时间序列的最优相关维数估计

提出以能量谱中的截断频率之倒数作为相空间重构过程中的窗长，在窗长固定情况下，利用奇异值分解算法确定嵌入维数和时间延迟两个参数，克服了不考虑窗长单独选择嵌入维数和时间延迟造成的相关维数收敛性差的缺点，大大提高了计算效率。采用迭代奇异值分解算法对含噪声的信号进行降噪，降低了噪声对相关维数计算结果的影响，从而提高了计算结果的可靠性。     

多维B样条函数网络应用于非线性时间序列预测

本文构造一个用于解决非线性时间序列预测问题的多维输入 B- spline函数网络 ,并进行了计算机实验模似 .     

语言认知EEG非线性时间序列分析

利用非线性时间序列分析方法,以汉语语言认知为例,探讨语言认知系统的动力学特性.通过计算F3,F4,P3,P4,Fz,Cz,Oz这些电极记录的脑电图(EEG)时间序列的关联维和Lyapunov指数,表明大脑语言认知系统属于高维的混沌动力学系统,只需有限的几个变量就可描述和表征这种整体的、宏观的特性.     

一种提取关联规则的数据挖掘快速算法

提出了一种从大型数据库中挖掘关联规则的快速算法。该算法以典型的Apriori和DHP算法为基础，提出了中间检查点、等从项目类等概念，并对Apriori中的Apriori-gen算法进行了改进。结果表明，它较Apriori有明显的提高。     

一种改进的B样条网络学习算法应用于非线性时间序列预测

将一种关于一维输入的改进B样条网络学习算法推广到二维输入情形，并应用到一个非线性时间序列预测问题中，计算机仿真结果表明该算法比现有的B样条网络学习算法更有效。     

一种适于工程应用的多目标跟踪快速数据关联算法

提出了一种新的多目标跟踪快速数据关联算法,重点分析了关联门相交区域中的公共回波对航迹更新的影响,并综合考虑了关联门内其余侯选回波对航迹更新的作用,以很小的计算代价完成了后验概率的计算。仿真表明,新算法以与ＰＤＡＦ算法接近的计算量,达到了接近于ＪＰＤＡＦ算法的目标跟踪成功率。     

基于误差反传算法的时间序列非线性预测方法

讨论了基于误差反向传播算法的时间序列非线性预测方法，给出了用该方法预测的时间序列程序框图并对太阳黑子预测问题进行了计算机仿真。仿真结果表明该非线性预测方法有较好的预测效果．     

一种快速的时间序列线性拟合算法

提出一种新的基于关键点的时间序列分段拟合算法.通过一次扫描数据,该算法依次利用三个连续数据形成的夹角和非单调序列中的极值点,选择反映序列趋势变化的关键点,实现时间序列的线性拟合的同时剔除了噪音干扰,能精确定位单调序列中的突变转折点,发现序列中的尖峰状态.实验结果表明该算法具有良好的分段拟合性能.     

一种新的时间序列周期检测算法

提出了一种SJ周期检测算法,利用计算机虚拟了3个序列来评价SJ算法的可行性和需要改进的地方。将SJ算法应用到铁路客流量数据上,检测到客流量数据存在4、7和26的周期规律。     

时间序列关联分析的灰色方法

给出了一种新的灰色关联度，讨论了其性质，并将它引入到时间序列的关联分析中．得到了时间序列关联分析的灰色方法．     

序列数据关联维的计算及意义

用混沌动力学研究所提出的方法，可以从观测数据重建系统的演变规则。该文采用时序数据重建复杂系统动力学特征的方法，运用关联维的概念，求取了位移时序资料的分维，对关联维的意义进行了探讨，定量揭示了盆地演化过程中表现出的混沌动力学特征。通过对等距离序列数据关联维的分析，表明非线性动力学方法可以广泛应用于地质问题的研究之中。     

时间序列两个公式的注记

本文导出了线性代数几个定理，并用之证明了时序中两个重要公式。     

构成基本串联与并联非线性系统结构模型的一种判别依据

本文基于Ｖｏｌｔｅｒｒａ理论和Ｗｉｅｎｅｒ理论,利用相关分析法,研究并给出了构成基本串联与并联非线性系统结构模型的必要条件,它们能够为辩识一大类可以表示成这些模型和＂黑箱＂非线性系统提供一种重要的判别依据。文中还给出了计算机模拟算例。     

几何Rademacher级数的图的Hausdorff维数

本证明了对任意α∈（０，１），几何Ｒａｄｅｍａｃｈｅｒ级数ｆａ（ｘ）＝Σ＾∞ｉ＝１２＾－ａｉＲ（２＾ｉ－１ｘ）（ｘ∈［０，１］）的图的Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ维数为２－ａ。     

混沌算法神经网络与含噪声时间序列的预测

在前馈神经网络连接权的动力学方程中引进一非线性反馈预后,网络在权空间具有混沌动力学行为：应用这种算法的神经网络对基于Mackey-Glass方程含噪声的时间序列进行在线预测,结果表明网络具有很好的预测性能。     

时间数列变异指标的计算

通过静态数列与时间数列的比较分析，提出了计算时间数列变异指标的可行性，详细说明了不同特征的时间数列变异指标的计算方法。     

时间序列模型的选择方法

本文通过分析了几种预测模型与相应时间序列基本特征的关系,推导出依据时间序列特征来选择预测模型的方法.     

函数图像分形维数的计算方法

分析了有限离散采样点的函数图像（如地震曲线、测井曲线等）分数维的计算方法，根据平面图形盒子维的算法思想，提出了一种适合于计算函数图像分数维的盒子维算法，这种方法快速、准确，并在实际中得到了应用．