Ⅰ型逐阶删失数据下基于EM算法的Weibull参数估计

研究了Ⅰ型逐阶删失数据下基于EM算法的Weibull参数估计,模拟产生不同Weibull参数组合和删失计划下的Ⅰ型逐阶删失数据,应用基于,EM算法的极大似然估计方法得到参数的估计值,并与数值方法得到的极大似然估计值进行对比,说明EM算法的估计效果.对73名肾脏移植患者生存数据进行实例分析,验证了基于EM算法的参数估计方法的可行性.     

模糊神经网络在多源数据融合中的应用研究

在T-S模糊神经网络数据融合的基础上,改进了标准T-S模糊融合算法中的模糊算子,并利用聚类算法对网络结构中模糊隶属度个数进行选取.通过仿真实验,验证了改进的算法在融合过程中的合理性、稳定性和准确性.以及聚类算法在T-S模糊神经网络数据融合算法中运用的合理性和有效性.     

（e, 2e） Investigations of the Simultaneous Ionization and Excitation of Helium to He＋（n=2）

Three-Coulomb-wave method is employed to treat the process of （e, 2e） simultaneous ion- ization and excitation to the n=2 state of helium, with radial and angular correlated wave-function of He target. The triple differential cross sections are calculated and analyzed in very asymmetric coplanar geometry at incident energies of 5.50, 1.50 and 0.57 keV. Results are compared with the absolute measurements and the theoretical first and second Born approximation. The present triply differential cross section （TDCS） is found to be in good agreement with experimental data qualitatively. The distinguishing feature noted in TDCS structure is the presence of intense recoil peak that for certain parameters is even larger than the binary peak, an unusual feature for the single-ionization process at high and intermediate energies.     

回归的能源有效网络大数据流汇聚算法研究

为了降低传感器网络数据流汇聚时的能源消耗,提出了一种基于回归的能源有效数据流汇聚算法。首先,将传感器节点分为活跃节点和能源有效节点。然后,以活跃节点为中心点将所有节点进行聚类,并应用回归方法通过活跃节点的数据流对能源有效节点的数据进行预测。接下来,通过节点预测值的累积误差不断修正活跃节点集。最后,应用活跃节点的数据流信息对能源有效节点的数据进行预测。实验表明,本文提出的算法与其它相关算法相比具有更好的预测准确性。     

股指期货推出对股票市场影响的实证研究

1982年2月24日,世界上第一个股指期货合约——价值线指数期货合约(Value Line Index)在堪萨斯市农产品交易所上市交易.股指期货作为应用最广泛的金融期货之一,已有了近30年的历史.2010年4月16日我国股指期货也正式上市交易,这对我国金融市场来说是具有里程碑意义的.本文以股指期货推出前后沪深300指数普通收益数据和5分钟高频收益数据为样本,从描述性统计量对比和GARCH模型分析两个角度入手,研究我国股指期货对于股票现货市场波动性的影响.得出结论:第一、股指期货推出不会改变股票现货市场的长期趋势;第二、股指期货推出后市场的信息传递速度加快,股指期货发挥了其价格发现功能;第三、股指期货推出在长期减小了现货市场的波动,发挥了其规避风险、稳定市场的功能.     

地面目标雷达与红外特性数据库构建

为了对地面目标雷达与红外特性测试的各类数据进行统一规范化管理,使其高效应用,分析各类数据的特性及其处理方式,构建了目标特性数据库管理系统;数据库的整体设计中,在数据头和数据文件方案基础上增加了自动跟随数据表编号的路径生成方法,结合了接口式的运作结构,模块化的数据库功能和层次化的数据表结构设计思路;数据库的编制基于Access数据库管理软件和VC++编程软件,通过ADO数据库访问技术加以实现,详细描述了ADO接口的编程步骤,并对本接口不同指针的入库频率和提取效率进行了对比择优;在运行中,提出了主、副数据库移植性管理方法;工作实践验证了目标特性数据库管理系统的可靠性和高效性,为地面目标特性的测试与分析提供了良好的数据支撑。     

激光干涉光路偏振移相误差分析

成像光谱仪能够获得目标表面图像特征和频谱特性,提高目标识别分析能力,在军用、民用领域有广泛应用。红外焦平面阵列的等光程间隔采样特性是限制光谱仪分辨率的重要因素。激光干涉光路与成像系统同光路,为红外焦平面阵列提供采样触发信号,实现等光程差采样。通过搭建激光偏振移相干涉光路,对干涉信号幅值和相位差进行理论分析和实际验证,最终调试得到两路正交干涉信号,相位差范围为84.6°~93°,反射透射光强幅值比例小于1∶1.05。实验结果表明,干涉光路中1/8波片角度、偏振分光片角度、探测器位置等参数是影响干涉信号幅值和相位差的重要因素。     

飞行试验大数据技术及展望

现代航空武器装备综合化和信息化程度越来越高,飞行试验测试数据的种类增多,测试数据量剧增,飞行试验进入了大数据时代。试飞大数据的来临,对试验数据的获取、记录、传输和处理等传统技术及模式产生了强大的冲击,也提出了严峻的挑战。本文在简要介绍大数据概念及国外研究应用现状的基础上,通过总结分析飞行试验数据的新特征、新需求,提出了“试飞大数据”的概念,得出飞行试验数据是典型大数据的结论;按照试飞测试流程和大数据技术范畴,重点分析了试飞大数据技术中的数据获取、交换、记录、传输、监控、处理、存储等关键技术,最后,对试飞大数据技术的应用前景进行了展望。     

基于G/S模式的空间信息云服务架构研究

针对多系统间的数据交换、共享问题,尤其在大数据时代,海量的数据增长给数据的管理带来的挑战,提出了一种基于G/S(General-Browser/ Service-Cloud,G/S)模式的空间信息云服务架构——面向数据的架构(Data Oriented Architecture,DOA)。以数据为核心,以数据标识为主线,通过数据注册中心和数据交换规范XXML(Specific Industry Markup Language),对海量异构数据进行存储、计算和管理,实现多系统间的数据共享、访问和协同。通过在地质灾害监测预警方面的应用,证明了该架构作为信息技术的系统构建方法在大数据时代独特的优势。     

基于Matlab数据库工具箱的实验数据自动抽取及应用

矩阵计算和多领域的算法库是Malab科学计算软件的核心,它所提供的大量函数库为科研工作者进行专业领域实验提供了巨大的方便。Matlab数据库工具箱虽然开启了自动化调用数据的功能,但是并不是每位科学实验的研究者均具备数据库编程和书写SQL语句的技能,而大规模参数赋值却是科学实验的基础。因此通过介绍工具箱中Query Builder的使用,建立ODBC/JDBC兼容数据源,对大规模实验数据进行自动抽取数据、变量赋值及图形化表示、函数测试及调用。实现不书写任何计算机语句,完成大规模数据的调用赋值以及函数调用的功能,旨在帮助实验者快速完成物理数据的计算工作。