工业取用水监测奇异数据挖掘与重构方法

提高工业取用水监测数据质量是目前国家水资源监控能力建设的重要内容,而奇异值问题已成为影响监测数据质量的关键短板。本文在解析现阶段工业取用水监测数据奇异值主要类型基础上,以国家水资源管理系统数据库中工业取用水监测数据为样本,利用小波变换模极大值模型提取工业取用水监测数据时频变化特征,并利用傅里叶函数对其残差序列进行修正,进而运用相对误差控制方法挖掘监测数据奇异值。在此基础上,采用混沌粒子群优化的最小二乘支持向量机模型重构填补奇异值数据。研究结果表明：小波变换模极大值模型能够较好地提取工业取用水监测数据序列的时频变化特征,但是同时容易导致监测数据的信息损失,利用傅里叶函数对小波变换进行残差修正则可进一步提升取用水监测数据序列的特征提取效果;以小波变换模极大值特征序列为基础,通过相对误差控制可实现对监测数据奇异值的高效挖掘;对于挖掘出的奇异值重构填补问题,可选取混沌粒子群优化的最小二乘支持向量机模型,其重构精度要优于多项式曲线拟合等传统统计学方法和普通最小二乘支持向量机模型。上述工业取用水监测数据奇异值挖掘重构策略为现阶段国家水资源监控能力建设的推进提供了重要技术方法支持。     

基于主动学习的滚动轴承故障诊断

滚动轴承是旋转机械的核心,其故障对设备运行构成严重威胁.目前,故障检测存在样本量不足、模式复杂、难以辨识等问题.由此,提出一种基于主动学习的滚动轴承故障识别方法.首先采集轴承运行数据,然后计算表征运行状况的5个时域参数和3个小波包变换获得的频域参数,最后设计基于聚类的主动学习算法进行分类预测.实验表明该方法比已有算法更好,准确率达到90%以上.     

一种基于小波变换和PCA的人脸识别改进方法

针对主成分分析PCA算法中存在的问题,提出了利用小波变换对人脸图像进行预处理,PCA提取图像特征,最近邻法分类的人脸识别改进方法.基于ORL、YALE数据库的相关实验表明,这样的系统能够降低数据维数和克服角度、位移变化对算法的影响,能够取得比传统PCA更好的识别性能。     

多分辨分析与小波构造之分析

在小波分析理论中构造小波是一个非常重要的工作。本文就多分辨分析与小波构造进行分析。     

"红"透职场的三个秘诀

小波是公司里的大红人．业绩突出．人际关系融治。更难能可贵的是年纪轻轻就独当一面．从客户到老总，似乎每个人都围着小波转。大家说那是小波稳重成熟，给人以信任感。有一种能征服别人的人格魅力。小波听了这话，笑着拍拍我的肩膀．说：“哪里有那么玄乎．告诉你——三个‘红’的秘诀!”     

步进频率雷达距离像去冗余新算法

传统的步进频率毫米波雷达采用脉间压缩体制,要求脉冲宽度和步进频率的乘积小于1.传统处理方法使用IFFT合成高分辨一维距离像,结果会导致高分辨一维距离像存在距离失配冗余和过采样冗余问题.冗余信息使目标在距离像中位置移动,严重影响成像质量.针对以上问题,文中提出了距离匹配小波去冗余算法,直接在成像过程中解决冗余问题,减少了计算步骤,提高成像精度,分别给出距离失配冗余和过采样冗余的消除算法,通过仿真和实测数据对算法进行验证,结果表明理论分析的正确性,有效地消除了冗余信息.该算法在实际应用中具有一定意义.     

真人本色张小波

小波是我儿时朋友。在北京沙滩旧中宣部大院，提起张小波，无人不知。观其行迹，总觉得像《水浒传》里洪太尉放出的七十二地煞中的角色。     

基于小波的我国经济周期波动的分析与预测

通常对经济周期波动的研究只是在时域或频域上进行,而我们利用时间窗和频率窗都可改变的时频局部化的小波分析对1991年以来的我国经济周期波动进行分析。结果表明:我国1991—1994年的经济周期波动剧烈,经济大起大落;1995—2004年的周期波动存在长短期波动叠加的现象,波动幅度明显减缓;2005—2008年的周期波动的波形简单,总体振幅与上一阶段相近。我们还利用小波分析对我国2009年1季度至4季度的GDP增长率进行了预测。     

中国股票市场多重分形游走及其预测

股票价格波动规律的研究是预测的基础,多重分形过程是迄今为止最为符合价格波动特性的模型。本文验证了中国股票市场的多重分形游走,并根据多重分形过程的局部尺度特性和多尺度相关性建立了小波和神经网络相结合的股票价格预测模型。实证研究结果表明,本文模型预测精度较由其他模型得到的预测精度明显提高。     

基于Haar小波变换的无失真图像压缩

提出了一种利用Ｈａａｒ小波进行图像无失真压缩的算法。对线性预测后的图像进行Ｈａａｒ小波分解，将各子带小波系数根据大小分解成两部分，其位置信息分别通过自适应算术编码进行了有效的压缩。试验结果表明，该算法实现简单，达到了很好的压缩效果。