基于特定随机输入样本的模糊δ规则的收敛性

讨论在样本模糊可分条件下,基于特定随机输入样本的模糊δ规则的收敛性。基于特定随机输入是指样本按轮次输入网络,每一轮按照随机排序选取样本。证明在训练过程中权值单调下降,并最终达到收敛,给出了学习步长的选取范围。     

基于BP神经网络的避洪安置区选址研究

为了解决洪水灾害应急管理中避洪安置区的选址问题,在总结前人研究成果的基础上,从自然环境、可行性、生活条件、社会环境、实用性等5个方面出发,通过17个具体指标,构建了避洪安置区选址评价体系;在安置区的选址分析中引入BP神经网络,构建了基于BP神经网络的安置区选址模型,根据选址评价体系及相关经验确定网络模型各层次的神经元节点数量,并采用样本对模型进行训练分析,建立了稳定的网络结构,最终实例验证了该模型在避洪安置区选址问题中的有效性及可行性。     

UGES反向传导算法:一种新的小样本深度机器学习模型

针对传统深度学习算法在样本不足时易出现过拟合的问题,提出了一类新的小样本深度学习模型:UGES反向传导模型。其基本思路是:在保留深层结构的同时,压缩需要学习参数的数量。作为一种与误差反向传导算法相容的间接编码模型,该算法对权值的随机分布特性进行重新编码,打破了不同隐含层之间的隔阂,并使用变分贝叶斯学习对网络进行全局训练。新模型的参数数目不再与输入变量维数及网络结构大小相关,同时强迫权值对于一定程度的扰动具有鲁棒性。最后,将所提出的算法用于外包软件项目风险识别这一典型的多维小样本问题中。对比实验表明,该模型达到了93.3%的样本外准确率,不仅保留了深度模型非线性表达能力,亦具备了小样本下优秀的泛化能力。     

同模型下数据缺失时非参数回归模型反应变量均值的经验似然置信区间

在两总体具有相同的非参数回归模型下,当第一总体的样本为完全样本,第二总体的反应变量完全缺失时,利用第一总体的样本信息,得到了第二总体反应变量均值的经验似然置信区间.     

基于3D-CNN的高光谱遥感图像分类算法

现有的三维卷积神经网络(Three-dimensional convolutional neural network, 3D-CNN)模型常有参数过多和特征提取不全面的情况，并且对样本标签有限问题的处理存在不足。针对样本标签有限的问题，采用生成式对抗网络模型对原始数据进行数据增强，解决了个别样本标签少导致分类模型出现过拟合的现象；针对3D-CNN网络提取特征不全面的问题，所设计高效的3D-CNN网络模型，在网络中加入纹理信息增强模型，使网络能更好地提取图像的空谱特征。实验表明，算法在小样本数据情况下比原始网络分类精度更高，能自适应提取高光谱图像的空谱联合特征。     

两参数指数—威布尔分布模型多重模糊假设检验的贝叶斯方法

针对两参数指数—威布尔分布模型,对特定的损失函数,选取Jeffreys和共轭先验分布,研究了精确样本和模糊样本的多重模糊假设检验的贝叶斯方法,并给出了数值算例.     

基于集成极限学习机的电子商务风险预警研究

有效的信用风险预警可以降低电商商务活动中的风险,促进电子商务的发展。以极限学习机为基分类器的集成模型适用于电子商务企业信用数据样本少,维度高的特点;通过对少数类样本过采样缓解类别不平衡问题,进一步提高模型预测准确率。实证分析表明,基于类别平衡校正的集成极限学习机能够对企业风险预警等级作出有效的预测,且结果优于现有的基于传统机器学习算法及对应的集成模型,对提升电子商务风险预警效果有积极作用。     

基于主成分分析的BP神经网络长期预报模型

MATLAB是进行神经网络系统设计及多元统计分析的有力工具．利用MATLAB6.5对月平均降水量的前期预报因子进行主成分分析,实现样本的最优压缩,从而降低样本的维数,建立起基于主成分分析的神经网络广西北部地区5月平均降水预测模型．计算结果表明,基于主成分分析的神经网络模型在预测中与多元回归模型相比有较好效果．     

样本量变化对上证指数预测精度的影响——基于MATLAB的BP神经网络模型的预测分析

选取具有不同变化特征的两个时段的上证指数每日收盘价为研究对象,使用基于MATLAB的BP神经网络模型,分别预测最后10个交易日的每日收盘指数,并对预测精度进行对比。结果表明,在同一个BP神经网络中,增加输入样本个数确实有助于提高短期预测的精度,但样本区间的选择是关键,时段内的样本应具有大体相同的变化趋势。当样本量变化时,调整网络模型结构也有助于提高短期预测的精度。对于深受政策影响的中国股市而言,将人工神经网络用于股市的短期预测更有意义。     

基于深度置信网络和生成模型的驾驶疲劳识别

驾驶疲劳识别研究对预防交通事故提高交通安全具有重要意义.提出了一种基于深度置信网络和生成模型的驾驶疲劳识别方法.为了有效地表示疲劳,采用深度置信网络从人脸图像中提取疲劳特征;结合已标注样本和未标注样本,提出了一种基于生成模型的半监督学习的疲劳识别方法,解决了疲劳识别中的小样本问题.在自建疲劳数据库上,采用该方法进行了驾驶疲劳识别的仿真实验,同时和其他几种方法进行了对比,结果表明该方法具有更高的识别精度.     

两m相依样本参数差异的经验似然置信区间

本文将经验欧氏似然应用于半参数模型,讨论了在此模型下两强平稳m相依样本参数差异的经验欧氏似然置信区间,证明了其经验欧氏似然比统计量的渐进χ^2分布性,并给出其经验似然置信区间.     

共焦激光扫描显微镜及其对集成电路的检测

报道了一种新型的成象检测系统——共焦激光扫描显微镜,介绍了成象原理、性能和应用范围.该显微镜利用光学共焦方法,可对样品结构实现三维分层成象或结构高度差的定量测量.与传统光学显微镜相比,具有更高的分辨率(空间分辨率优于0.2μm)和更高的对比度,同时还具有光电成象功能.文中给出了该显微镜对几种集成电路检测的结果.共焦激光扫描显微镜可作为大规模集成电路等半导体器件、材料和其它样品(如生物样品)的一种方便、有效、非接触式、非损伤性的检测系统.     

基于属性值贡献率的朴素贝叶斯改进算法

朴素贝叶斯分类是一种简单高效的方法.但是当属性独立性假设不成立时,有可能导致待测样本类别判断错误;且当待测样本到各类别的概率相同时,无法判断该样本类别,从而影响了它的分类准确率.本文提出基于属性值贡献率的朴素贝叶斯改进算法,利用待测样本的各个属性值在各类别的总贡献率判别该样本的类别.在蘑菇数据实验结果表明,该算法能有效提高分类的准确率.     

大学师生对旅游数字博物馆的认知——兼谈其在非物质文化遗产弘扬与保护中的作用

调查了海南师范大学师生对海南旅游数字博物馆的认知.主要结论为：1）被调查者认为数字博物馆与传统博物馆各有优缺点,两者可扬长避短,相互促进,共同发展,但数字博物馆不可能替代传统博物馆;2）被调查者对海南旅游数字博物馆在推广海南及文化方面非常满意,但认为海南旅游数字博物馆在提供个性化服务方面存在不足;3）大部分师生肯定了海南旅游数字博物馆在传播海南黎苗文化知识及非物质文化遗产教育中的重要性.最后讨论了数字博物馆在非物质文化遗产保护与保存中的重要作用.     

成束效应与BL天体的统一

BL Lac天体表现出很多的特殊观测性质,根据巡天方式的不同它们可以分为射电和X选BL天体.不少的作者讨论过它们的关系.从两个完备的样本中选择有热光度和核主导系数的样本,讨论它们的不同和统一的问题.结果表明两种选择的BL天体在热光度上表现的不同是由于喷流造成.也就是说两种天体本质上是一样的.     

ZnO薄膜发光特性的实验研究

室温下测量了以石英为衬底的ZnO薄膜的吸收光谱及发光光谱,从谱图可以看出,样品具有较好的结晶状态.另外,样品在紫外有较强的吸收,而其光致发光也是较强的紫外发射,这表明带间跃迁占了主导地位.     

用细胞微核技术检测黄河兰州段主要污染源的水质

应用蚕豆根尖细胞微核技术对黄河兰州段主要污染源水环境质量进行了检测和评价．结果表明：黄河兰州段主要污染源水样的蚕豆根尖细胞微核千分率（MCN‰）为兰州七里河原污水是35．93;50％水挂庄污水是46．76;这一结果均高于2．0mmol／LNaN3的32．99．PI（污染指数）分别为5．22,6．80和4．80;经F检验结果显示,各样点的MCN‰均有显著性差异,与对照组比较4组处理有显著差异（P〈0．01）,表明黄河兰州段主要污染源的水质达到重度污染,从而严重影响了黄河兰州段的水质．     

稚鳖腹面颜色的差异与鳖种鉴别关系探讨

通过对我国现有不同鳖种的稚鳖的研究发现：不同种的稚鳖腹部表皮颜色（色斑）均有明显差异，同种稚鳖的颜色基本一致，并在一定时期内不因环境变化而改变颜色，同时发现人工养殖中华鳖种源混杂而导致人工繁殖的稚鳖腹面颜色（色斑）分化，对称状黑斑出现的比例与混杂程度有关。腹面有无对称状黑色斑点的两种类型稚鳖经生化测定和对比养殖均存在差异。说明稚鳖腹面颜色特征可作鳖种鉴别的外观依据，还可作为鳖种资源提纯复壮的指标。     

硝酸还原酶和可溶性蛋白对东北三省蒙古栎种源生长性状的影响

本文研究了东北三省25个蒙古栎种源的硝酸还原酶和可溶性蛋白与生长性状的关系．不同生长性状的蒙古栎种源,硝酸还原酶活性和可溶性蛋白含量上都存在着显著的差异,并且同一种源呈现明显的季节变化．试验结果表明生长性状与所研究的两个理化指标之问存在显著的正相关,即高、径生长好的种源,硝酸还原酶活性和可溶性蛋白含量高;硝酸还原酶活性大的种源,可溶性蛋白含量也高,可以为林木育种提供参考．本试验中,集安种源在两项生理指标中含量均最高,可作为优质种源进行推广．     

准周期Fibonacci不等能格点链的hopping电导

考虑格点能的客观差异,从Miller- Abrahams 理论推导出一个实际应用方程.利用实空间重正化群方法研究了Fibonacci 准晶链的温度相关电导.结果发现不等能格点链的hopping 电导与等能格点链的基本相似,但格点能的差值不同可能使电导率虚部的低频峰变成一个谷;而且计算表明高低频电导率有两种不同的温度依赖性,并且跃迁率、格点能、格点距离及费米能对温度相关电导有不同的影响