一种改进的星载聚束SAR子孔径ECS算法

在分析原有ECS算法的基础上，提出了一种适合于星栽聚束SAR成像的子孔径ECS算法。该算法对数据进行子孔径划分，可降低系统对PRF及运算存储量的要求。距离压缩采用斜视等效距离模型，实现精确的距离徙动校正。方位压缩采用方位scaling和频谱分析来实现，并分析推导了合理的方位scaling因子取值。最后，通过仿真验证了算法的有效性。     

Rational expectations for large CGE models: A practical algorithm and a policy application

We describe a simple iterative method for solving large dynamic CGE models under rational expectations. Details are given for Australia's MONASH model but the approach applies to a wide range of CGE models. The method is automated in the RunMONASH Windows software, putting CGE modelling under rational expectations within the reach of non-specialist modellers. We provide an illustrative application in which MONASH results under rational expectations are compared with results under static expectations. The application and supporting software can be downloaded. Results from the application are interpreted in terms of elementary economic mechanisms.     

一种新的快速视频图像边缘检测算法

一般常用的边缘检测算法计算量较大，对细小边缘检测效果较差，不适合实时边缘检测系统。针对这一问题，本文提出一种连续分割的快速边缘检测算法：从相互垂直两方向分割梯度图像，提取截面曲线极大值获得图像边缘，使用形态学梯度，检测出细小的图像边缘。实验结果表明此算法较Canny等经典算法减少了计算量，提高了边缘检测精度。     

一种无线网络中基于ARQ的拥塞控制方法

提出了一种适用于无线网络的基于多拒绝自动请求重传（ARQ）算法的拥塞控制方法。谊方法结合随机早探洲（RED）算法，通过ARQ发送窗口和分割队列长度以及重传率进行拥塞控制。仿真表明，这种方法能预测链路拥塞，反馈链路拥塞程度，提高链路吞吐率。     

对增量式模糊聚类算法的改进

提出了一种增量式模糊聚类技术的改进算法，该算法仅对新增数据计算相似系数而直接聚类，其结果和动态聚类算法相同；该算法较好地解决了新增数据的聚类及类属问题，提高了模糊聚类算法的收敛速度，实验结果证实改进了算法的高可靠性。     

人工免疫神经网络在上市公司财务危机预警中的应用

根据我国证券市场和上市公司发展的现状,采用K-L信息量等方法选取财务比率指标和样本,使用人工免疫神经网络,以140家上市公司的财务指标作为建模样本,建立了财务危机预警模型,并使用同期不同的60家公司作为检验样本,对模型进行了检验.实证分析的结果表明,模型取得了91.7%判正率,高于使用BP神经网络对同一样本数据的预测精度87.6%.     

A multivariate Poisson mixture model for marketing applications

This paper describes a multivariate Poisson mixture model for clustering supermarket shoppers based on their purchase frequency in a set of product categories. The multivariate nature of the model accounts for cross-selling effects between the purchases made in different product categories. However, for computational reasons, most multivariate approaches limit the covariance structure by including just one common interaction term, or by not including any covariance at all. Although this reduces the number of parameters significantly, it is often too simplistic as typically multiple interactions exist on different levels. This paper proposes a theoretically more complete variance/covariance structure of the multivariate Poisson model, based on domain knowledge or preliminary statistical analysis of significant purchase interaction effects in the data. Consequently, the model does not contain more parameters than necessary, whilst still accounting for the existing covariance in the data. Practically, retail category managers can use the model to devise customized merchandising strategies.     

遗传算法在动车组周转优化模型中的应用

根据高速铁路动车组的运用特点,提出了在不固定区段使用条件下,动车组的周转优化模型及求解该问题的遗传算法,并结合京沪线的有关资料,给出最优指派下动车组的使用数量的计算公式,并铺画了一个车站相关的动车组周转图。     

三基地雷达最佳空间定位算法

将三基地雷达二维定位最佳算法加以推广,在不增加设备量的前提下,充分利用各雷达站的测量信息,对三基地雷达三维空间直线布站的最佳算法进行推导和研究.仿真结果显示,空间相关数据压缩算法比独立数据压缩算法更加有效地提高了目标定位精度,特别是较好地改善了发射站附近区域的定位性能,有效解决了双基地雷达空间定位的基线盲区问题.     

OFDM系统的多符号改进算法

针对OFDM训练符号同步算法中存在的大采样数据而导致捕获时间过长的问题。提出了一种多符号改进算法。该算法应用对多个符号等间隔取样并共轭相乘累加的方法，在采用小数目的采样数据时就可以取得较好的性能，同时缩短了定时捕获时间，克服了原来算法中存在的问题。最后，仿真表明该算法的有效性。