我国的货币供给系统及其模型

近年来,非线性科学的理论和方法,已在经济学科领域得到广泛应用。“它有助于认识经济变量之间的非线性作用关系,同引入随机变量的解决办法相比较,更接近于反映经济现实,也更有助于对经济现实的认识”(张,1993)。动力系统理论和方法,以确定的随时间演变的系统的全局动力性态为其研究对象,无疑是非线性科学的一个重要方向。下面我们就利用这一理论和方法来研究我国的货币供给系统

对国有银行不良贷款问题的再思考

推进产权制度改革，加快市场融资机制发展步伐，完善社会保障制度等，是化解银行不良贷款存量、防止产生增量，提高信贷资产质量的有效手段

粗糙集理论中析取范式生成算法

摘要: 知识约简是粗糙集理论研究的主要内容之一, 而析取范式的生成又是知识约简的重点, 本文提出的析取范式生成算法可以直接从合取范式生成析取范式, 同时给出了属性约简算法的具体步骤, 还进行了时间复杂性的分析和实例验证, 表明算法的有效性

基于领域本体的中医语义推理诊断系统

本文基于本体理论建立中医系统知识库,并在此基础上开发智能诊断系统。为了在诊断推理中与用户输入的症状相匹配,文中采用统计学中的TfIdf结合语义思想的方法进行相似度计算排序解决,该系统为中医临床医生提供一个诊疗决策的优良工具

改进K-means算法在网络入侵检测中的应用

为了增强检测非法入侵的能力,把数据挖掘中的相关算法作用于入侵检测。介绍了入侵检测的概念和k-MEAnS算法。针对k-MEAnS算法的缺点,提出应用于入侵检测的改进k-MEAnS算法。通过实验,改进的k-MEAnS算法能得到比较好的检测率

Load prediction of Swift cloud storage based on AHP-RBF

通过对SWIfT云存储中PrOXy nOdE的负载因素研究,提出结合层次分析法(AHP)和混合递阶遗传训练的rbf神经网络实现对SWIfT云存储负载情况的预测,其中使用AHP构造对云存储系统的负载层次化模式,提高负载预测的综合精度,设计了rbf神经网络预测模型,用混合递阶遗传算法(HHgA)确定rbf神经网络的参数和结构。仿真实验结果表明,对SWIfT云存储负载的预测具有可行性,能为系统动态负载均衡决策提供依据。Through the study of Proxy Node load factors in Swift cloud storage, a method which combines Analytic Hierarchy Process(AHP)and Hybrid Hierarchical Genetic Algorithm for training of Radial Basis Function Neural Network(HHGA-RBFNN)is proposed to predict Swift cloud storage load.This paper uses AHP to construct load hierarchy model of the system for raising comprehensive accuracy of load prediction of the system, designs RBFNN prediction model, and uses hybrid hierarchical genetic algorithm to train RBFNN's parameters and configuration.From the experimental results, this method is effective, and can be a selection for Swift cloud system load balancing decision.国家自然科学基金(No.61001143

Mobile Augmented Reality 3D Registration Algorithm Based on ORB and KLT

针对移动设备上现有注册算法速度较慢和实时性较弱的问题,提出一种基于Orb和klT的移动增强现实三维注册算法,利用Orb进行特征提取和匹配,减少算法时间开销,同时使用改进的klT算法对特征位置进行预测跟踪,改善移动三维注册算法中的实时性能。实验结果表明,在移动设备上采用Orb和klT算法,不仅较好地解决移动增强现实三维注册实时性差的问题,同时也能保证有效的匹配性能。3D registration algorithm is the key technology of augmented reality,as well as the indicator of system performance.Since existing algorithm,such as improved SIFT operator and FAST-SURF operator,is weak on real-time feature,this paper proposes an augmented reality 3D registration algorithm based on ORB and KLT,which reduces the time overhead and improves the matching performance.Experimental results show that the new algorithm which running on the mobile device,not only can reduce the time cost but also can ensure efficient matching performance.国家自然科学基金资助项目(61001143

Comparison of Methods on Time Series’Missing Value Based on Sas

中文摘要:对于时间序列挖掘过程中的缺失值处理,目前有许多方法。在处理数据变量成一定的相关的数据集时,回归模型不失为较好的插补方法。利用均值插补、 一元线性回归、 多元线性回归、 迭代回归方法对水文时间序列数据集的缺失数据进行处理,比较不同的皮氏相关系数下各方法的优劣及适用性。文中研究表明当数据集中存在与缺值变量相关度较大的 变量时,一元线性回归的插补简单直观,且有较高的精度,结果接近真实;当数据集中不存在与缺值变量显著相关的自变量时,一元线性回归的结果变差,多元线性回归与多元迭代回归具有较好的结果,但多元迭代回归迭代次数难以确定,插补代价较大,多元线性回归为最佳选择;当缺值变量与其他自变量相关系数均较小时,回归插补的结果不理想,此时可考虑其他插补方法。英文摘要：There are many methods for dealing with missing value on time series data. When the variables of the data are correlative , the regression model is better than other methods. Handles missing value of hydrological by using mean interpolation ,single linear regression ,multiple linear regression and interative regression method. Shows that when the data set exists the variable which relates with given variable closely ,the single linear regression is better than other methods. If the data set doesn’t ,multiple linear regression is best . I f the pearson correlation between the given variable and other variables is small ,may consider other interpolation method.基金项目:福建省自然科学基金资助项目(A03100

CFE: A Continued Fraction Based on Encoding for Dynamic XML Data

论述了一种基于连分数的动态XMl编码,首先介绍了CfE编码的概念,在此基础上把CfE应用到区间编码和前缀编码,接着对CfE编码的更新算法进行了阐述,最后进行实验对比,说明CfE编码是可行的。This paper introduces a continued fraction based encoding for dynamic XML data.Firstly presents what is CFE encoding.Then applies it to region encoding and prefix encoding.And proposes an algorithm for dynamic update XML data for CFE encoding.Finally,the result shows that CFE encoding is effective.国家自然科学基金资助项目(50604012

Mining Hot Event from Microblog with Hadoop

微博作为一种新兴的网络社交服务,其即时通讯功能强大,用户可利用各种手段在微博上实时、快捷地发布社会热点事件.但是微博平台在短时间内发布大量信息的特点在一定程度上造成了信息的碎片化,而且迅速的信息更新速度易造成重要信息的不易检索.本文采用HAdOOP平台,利用其在大数据挖掘方面的优势,提出挖掘微博中热点词的分布式算法,提取热点词组织热点事件,方便用户查询.此外提出了线性时间复杂度的检测算法,检测热点事件的爆发时间段.文中采用TWITTEr和新浪微博上的数据集作为测试样本,进行了大量的实验,实验结果表明本文算法能有效的提取微博中的热点事件.As a newly emerging social-networking service,Microblog has a strong immediate communication function and can release hot issues of society rapidly by various methods.However,the huge mass of data releasing in a short time leads to the fragmentation of information to some extent.Moreover,the quick updating of information results in the difficulty of retrieving essential issues.In this paper,we propose a distributed algorithm of mining hot spots from Microblog data based on Hadoop,which is superior in big data mining,and detect hot issues according to the extracted spots for users' searching convenience.Furthermore,we put forward the detecting algorithm with a linear time complexity,detecting the time period of the burst of the hot issues.The experiments on Twitter and Sina Weibo show that our algorithm can extract hot issues from microblog effectively.国家自然科学基金项目(61102136;61001013)资助; 福建省自然科学基金项目(2011J05158)资助; 深圳市科技创新基础研究项目(JCYJ20120618155655087)资