研究方法

相空间重构在混沌多步预测中起着关键作用，首先计算第M点与其他点的距离，然后按照距离排序选择第M点的(m+1)个邻近参考点。这一方法在非线性时间序列预测中具有重要意义。

大数据系统测试挑战 大数据系统测试面临诸多挑战，包括但不限于： 数据规模庞大: 海量数据的处理对测试环境、测试数据生成以及测试执行效率提出更高要求。 系统复杂度高: 分布式架构、多样化组件以及复杂的处理流程加大了测试设计的难度。 性能要求严苛: 大数据系统通常需要满足高吞吐量、低延迟等性能指标，对性能测试提出了挑战。 大数据系统测试方法论 应对上述挑战，需要建立一套完善的大数据系统测试方法论： 测试阶段划分: 将测试过程划分为单元测试、集成测试、系统测试等不同阶段，分别针对不同层级进行验证。 测试类型选择: 根据测试目标选择合适的测试类型，例如功能测试、性能测试、可靠性测试等。 测试工具应用: 利用自动化测试工具提高测试效率，例如数据生成工具、测试执行框架、结果分析工具等。 大数据系统基准测试实践 基准测试是大数据系统性能评估的重要手段，实践中需要关注以下方面： 基准测试指标选取: 根据系统特点和应用场景选择合适的测试指标，例如吞吐量、延迟、并发用户数等。 测试负载设计: 设计合理的测试负载，模拟真实业务场景，确保测试结果的有效性。 测试结果分析: 对测试结果进行深入分析，识别系统瓶颈，为性能优化提供依据。

针对现有克隆代码检测工具仅能输出克隆组形式的检测结果，难以分析克隆代码对软件质量的实际影响问题，本研究提出了一种识别危害软件质量的关键克隆代码的新方法。通过定义克隆代码的统一表示形式，使其能够适应各种克隆检测工具的输出结果。进而分析源程序和克隆检测结果，识别标志符命名不一致性潜在缺陷，并引入克隆关联图的概念。该研究检测到了跨越多个实现不同功能的文件中的克隆代码，这些代码可能会危害软件的可维护性。最后，研究通过可视化统计分析了检测结果，成功应用于httpd开源代码分析，发现了一组标志符命名不一致的克隆代码以及44组危害软件可维护性的关键克隆类。实验表明，该方法有效辅助软件开发和维护人员分析和处理克隆代码的问题。

研究分段曲线拟合方法，可将其表述为一种程序，用以自动实现曲线的分段拟合。

针对数据源中存在的错误数据问题，深入探讨了孤立点检测技术在数据清理过程中的重要作用，并提出了一种基于孤立点检测的有效数据清理方法。论文首先对现有的几种常用孤立点检测方法进行了比较分析，选择出一种性能优异的算法用于检测数据源中的孤立点数据，最后通过一个实例验证了该方法的有效性，结果表明，基于孤立点检测的数据清理方法能够有效识别并处理数据源中的错误数据。

社交网络中关系强度的度量一直是一个基础性问题。尽管以往大部分研究将关系分为强弱两类，但随着社交网络技术的进步，这一问题愈发复杂。盛达魁与孙韬提出了新的衡量方法，更精确地评估社交网络中关系的强度。

针对煤矿设备故障模式先验未知的挑战，提出了一种煤矿设备健康状态评估方法。通过分析滚筒轴座的振动数据建立时间序列，并选取正常运行特征参数作为基础模态集，设计了基于模态的健康状态预测方法。该方法主要依据频率贴近度选择特征参数，并通过训练建立最优模态集。应用于兴隆庄煤矿选煤厂设备监测中，结果表明，该方法能够有效区分设备的正常与故障状态，具有运算量适中的特点。

XML树匹配在数据挖掘、自然语言处理和图像检索等领域有广泛应用。分析现有的匹配度计算方法发现，前期要求过于严格，导致匹配结果存在误差，影响了匹配的准确性和效率。基于XML的内容约束和结构约束，结合节点相似度和层次相似度，提出了一种改进的结构相似度计算公式，有效提高了匹配计算结果的准确度。经实验证实该公式的有效性。

针对海量用户轨迹数据，该研究提出了一种名为PRED的动态轨迹模式分析和位置预测方法。PRED方法首先利用改进的模式挖掘模型从轨迹数据中提取频繁模式（T-模式）。随后，该方法使用DPTUpdate算法构建名为DPT（dynamic pattern tree）的快捷数据结构，该结构蕴涵时空信息，用于存储和查询移动对象的T-模式。最后，PRED方法通过Prediction算法计算最佳匹配度，预测移动对象的轨迹位置。基于真实数据集的对比实验结果表明，PRED方法能够提供动态分析能力，其平均准确率达到72%，平均覆盖率达到92.1%，相较于现有方法，预测效果显著提升。

基于Matlab仿真的Helmert方差分量估计方法研究 本研究利用Matlab软件，对Helmert方差分量估计方法进行了仿真实验。实验模拟了两类不同精度的观测数据，并使用Helmert方差分量估计方法对其进行方差分量估计。通过比较估计结果与真实值的差异，验证了该方法的有效性。 仿真步骤： 设置两类观测值的真实方差分量，并根据设定的方差生成模拟观测数据。 利用Helmert方差分量估计公式，计算两类观测值的方差分量估计值。 将估计值与真实值进行比较，分析Helmert方差分量估计方法的精度和可靠性。 结果与分析： 仿真结果表明，Helmert方差分量估计方法能够有效地估计两类观测值的方差分量，并且估计精度较高。该方法具有计算简单、易于实现等优点，可以广泛应用于各种需要进行方差分量估计的领域。