工业环境污染统计的一种抽样方法

针对工业环境污染统计中存在的问题，设计了抽样方法，计算机仿真表明此方法是有效的。     

大型喷浆机器人的灵巧度分析

灵巧度是衡量机器人运动失真程度的重要参数。对机器人灵巧度评价指标进行了对比研究 ,结合大型喷浆机器人自由度较多的特点 ,用雅可比矩阵的条件数对喷浆机器人的灵巧度进行了分析。结果表明 ,大型喷浆机器人在不同形位下的条件数都很小 ,具有较好的运动灵巧度。     

Forecasting volatility by means of threshold models

The aim of this paper is to compare the forecasting performance of competing threshold models, in order to capture the asymmetric effect in the volatility. We focus on examining the relative out‐of‐sample forecasting ability of the SETAR‐Threshold GARCH (SETAR‐TGARCH) and the SETAR‐Threshold Stochastic Volatility (SETAR‐THSV) models compared to the GARCH model and Stochastic Volatility (SV) model. However, the main problem in evaluating the predictive ability of volatility models is that the ‘true’ underlying volatility process is not observable and thus a proxy must be defined for the unobservable volatility. For the class of nonlinear state space models (SETAR‐THSV and SV), a modified version of the SIR algorithm has been used to estimate the unknown parameters. The forecasting performance of competing models has been compared for two return time series: IBEX 35 and S&P 500. We explore whether the increase in the complexity of the model implies that its forecasting ability improves. Copyright © 2007 John Wiley & Sons, Ltd.     

数学期望模型应用实例

混合样本检验法是预防医学中常用的方法，通过建立数学期望模型，可以在定量分析中减少检测次数，达到减少工作量，提高工作效率的目的。     

动态可控残差卷积神经网络的低剂量 CT 图像处理

针对计算机断层扫描(Computed Tomography, CT)中因采用低剂量扫描方式,导致图像噪声伪影干扰,尤其 是不同部位噪声和伪影强度存在较大差异这一问题,提出了一种基于动态可控残差的卷积神经网络(DC-ResNet) 算法。 DC-ResNet 的主要思想是在常规残差网络连接中添加一个图像质量指导的控制变量,以允许获取残差的加 权和,从而实现残差特征的动态可控。 所设计的 DC-ResNet 网络是一种包括两个子网络的组合型结构,一个是作 为主干网络的基础子网络,在该子网络中使用全局动态残差块和局部动态残差块来实现低剂量 CT 图像质量的提 高;另一个是作为辅助网络的条件子网络,用来生成基础子网络中不同动态可控残差块的权值,辅助基础子网络的 学习。 通过 Mayo 与 UIH 数据实验验证,其视觉结果表明:处理后的不同部位 CT 图像噪声伪影均能够得到较好的 抑制,并能有效地保留结构细节及组织纹理;量化结果表明:处理后的 CT 图像峰值信噪比( Peak-Signal to Noise Ratio, PSNR)和结构相似性(Structure Similarity, SSIM)均优于对比方法。     

一族随机集的本性(凸)闭包及其应用(Ⅰ)(英文)

该文定义了一族随机集的本性（凸）闭包并研究了它的性质,利用它证明了更广泛的集值（上,下）鞅的可选标样定理。     

一种改进的正弦拟合时基失真估计算法

利用采样输出估计时基失真的方法可以分为正弦拟合法和分解信号法两种。根据输入校准信号以及选择时基失真模型的不同,这两种方法各有其优缺点,且当时基失真模型不符合时,估计性能较差。提出了一种改进的正弦估计失真方法。它不需要考虑时基失真的模型,因此在时基失真类型未知或时基失真与模型不吻合时,较上述两种方法的性能更为优越。     

采样间隔非均匀一阶渐近增长模型及贝叶斯预测

利用贝叶斯预测方法给出采样间隔非均匀情况下的一阶渐近增长模型，当观测误差方差已知时，给出了它的先验分布、预测分布和后验分布的修正递推算法。     

高速DSP图像处理系统的模拟视频输入接口设计

根据以TMS320C6201为中心的高速DSP图像处理系统的要求，设计了由高速模拟视频前端（AFF）和I2C总线单片机所构成的模拟视频输入接口电路，分析其工作原理，探讨了与系统编程有关的几个重要问题，经实际应用表明，该接口电路构成简单，功能强、智能化程度高，且引入的系统噪声较小，从而为后级的视频数字滤波提供了较好的数据源。