基于相空间重构的网络流量RBF神经网络预测

应用混沌理论，分析了网络流量，用单变量的网络流量时闯序列重构与网络动力系统等距同构的相空间，进而计算了实际网络的关维数和Lyapunov指数，并证实了网络流量存在混沌特性；据此建立了基于径向基函数（RBF）神经网络的模型，并对实际网络数据流进行了预测。仿真结果表明，相对于其他前馈神经网络预测，基于混沌理论的RBF神经网络预测方法学习速度快，预测精度高。     

Weibull分布下恒定应力加速寿命试验分组数据的统计分析

对Weibull分布恒定应力加速寿命试验的分组数据,利用形状参数的线性无偏估计将分组数据转换为指数分布的加速寿命试验分组数据,建立相应的似然方程,求解得到加速模型参数最大似然估计,最后对某实例进行了分析。     

喷气公务机总体参数和性能统计分析

按照飞机设计的基本原理，通过对现有喷气公务机总体参数和性能数据的统计分析，寻找它们之间可能存在的内在关系，得到了10个经验公式，包括使用空重与起飞重量、燃油重量与起飞重量、着陆重量与起飞重量、机翼面积与起飞重量、机翼面积与使用空重、机身长度与使用空重、内部容积与人重以及推力、巡航速度、后掠角、展弦比等一些组合参数之间的数学关系。另外还得到了推重比、翼载荷等常用参数的取值范围。这些统计结果为公务机概念设计提供了一些有用的数据。     

多级安全关系数据模型研究及其改进

讨论了基本的多级安全模型存在的主要缺陷，如推理通道问题。系统的可用性、灵活性受到严格的“向下读，向上写”规则的限制问题．不能保证数据完整性。通过引入多实例和伪元组．并重新定义读写规则．使改进后的模型更具安全性、灵活性和可用性。     

高超声速风洞测力数据的关联研究

通过比较分析法研究AGARD B标模在BIA的FD 0 7风洞中气动力测量数据与其它高超声速风洞设备测量结果的相互关联。其目的 ,既可以综合鉴定FD 0 7风洞的流场性能和测试水平 ,也可以从另外意义上为数值方法的程序校验提供必要的技术支持。结果表明 ,在Ma =4.94～ 7.96范围内 ,所测得AGARD B标模的力、力矩和压心位置 ,不仅随Ma和α的变化趋势与其它风洞一致 ,而且其变化量比较接近于各风洞测力数据拟合的逼近曲线。     

一种新的空间多维关联规则模型与算法

空间对象具有自相关、连续性、多尺度等特点,导致空间关联规则挖掘与传统的统计关联规则挖掘不同,不存在统计的“事务”,挖掘更加复杂。本文用基于空间相关的影响域来创建“空间事务”,以代替传统关联规则挖掘中的事务,建立了一种新的应用于挖掘空间多维数据的空间多维关联规则模型(Spatial multidimensional association rules model,SMARM)。设计并实现了一种新的挖掘算法SMARBIA,用基于影响域、空间支持度等剪枝技巧,克服了空间多维关联规则挖掘过程中候选项目集庞大的困难。实验表明,该算法能有效地减少候选项目集而获得较好的性能。     

在线点到点数据传输优化选择模型及其算法设计

最优点到点数据传输线路不仅依赖于其固有的传输时间,还依赖于数据总量,因为数据规模决定了加工次数和传输次数.本文首先建立了在线点到点数据传输网络选择的优化模型,给出了有向路代表集的概念,然后给出了一个时间复杂性为O（m^2logn）的算法产生有向路代表集.最后对静态和动态点到点数据传输有向路问题进行了研究,并给出了一个时间复杂性为O（m^2logn）的多项式时间的算法.     

一种基于多维空间超球体的快速聚类算法

提出了一种基于多维空间超球体的快速聚类算法。这种算法结合密度聚类和层次聚类两种思想。首先利用密度聚类方法将小范围内的数据对象聚合成超球体,然后再按照层次聚类中的凝聚思想,根据超球体之间的位置关系产生最终聚类。实验表明,该算法对于数值型数据集不仅在效率、噪声敏感性等方面均有较好的表现,同时还可以通过诸如“双环测试”等带有刁难性的特殊测试集。以往,常常简单的以距离来刻画的数据间“相似性”,而所提出的快速聚类算法则改由超球体之间连接的紧密程度来描述这种性质。实验表明,这种修改使得算法的性能得到了很好的改善。     

流数据复杂聚类查询处理算法

流数据上的连续查询,尤其连续聚类查询是流数据处理研究的难点.草图算法能够计算流数据上等值连接大小的高精度近似值,而直方图算法能够较精确地统计流数据的分布.本文结合这两种算法的优势,提出了一种能够高效处理流数据上复杂聚类查询的算法.理论和实验结果表明,该算法具有较高的精度和较小的空间复杂度.     

小波聚类算法在本科招生生源质量分析中的应用

招生是高校人才培养工作的首要环节,生源质量的好坏直接关系到高校的人才培养质量.随着我国高等教育招生制度的改革、发展和完善,自主招生越来越受到高校的重视,优质生源的竞争日趋激烈.本文将小波阈值方法引入到数据的聚类分析中,建立了一种新的数据挖掘模型并应用到在校学生学习成绩信息的分析研究中,对建立科学的本科招生生源质量评价体系进行了初探,分析结果对高校招生管理工作起到了科学指导和辅助决策作用.