基于神经网络的股市预测

本文研究了基于神经网络的股票预测方法．针对目前存在的问题,提出了联合Davidon最小二乘算法及遗传算法来综合训练网络结构和权值的新方法．经对上证指数的模拟预测表明,通过合理地选取参数,可获得满意的预测效果．     

一种子带适应的图象恢复最小二乘迭代算法

研究了基于子波变换的图象最小二乘恢复技术,提出了一种具有子带适应性的选代算法实验结果表明,采用该算法的恢复图象的质量和迭代收敛的速率均优于常规的空域解法．     

基于融合特征和LS-SVM的脱机手写体汉字识别

提出的脱机手写体汉字识别系统主要研究特征提取和分类识别两个模块.特征提取模块主要包括采用基于不变矩和弹性网格技术的串行特征融合方法,所得到的特征向量不仅充分反映了手写体汉字的全局和局部特征,而且具有很强的区分表达能力.分类识别模块将神经网络多类分类策略与最小二乘支持向量机相结合,所得到的分类器不仅识别率高、泛化能力强,而且有效地解决了多类分类问题.实验证明本文提出的识别系统能够取得很好的识别效果.     

OSC-PLS算法在近红外光谱定量分析中应用的研究

提出一种新的光谱预处理方法--正交信号校正,并将正交信号校正与偏最小二乘法相结合的OSC-PLS方法应用于固体含能材料中挥发份的定量分析.利用正交信号校正,对光谱数据进行预处理,剔除光谱矩阵中所含的各种噪声信号,将去噪后的光谱矩阵作为新的自变量矩阵,再利用偏最小二乘方法建立校正模型.结果表明:用OSC-PLS方法建立模型与用传统偏最小二乘法所建模型相比精度明显提高,这对近红外光谱分析在该领域的应用具有重要的理论意义和实际推广价值.     

基于多背景模型的海面运动目标检测

提出一种在反射光较强的条件下基于多背景模型的海面运动目标检测方法.使用基于统计模型的变化检测方法将被监控场景区分为海浪波动显著的背景区域和海浪波动不显著的背景区域;对这两种区域中的像素点分别以Weibull分布模型和Gauss分布模型建立背景模型;使用建立的背景模型检测海面的运动目标.实验结果表明,在海面反射光较强且波浪波动较大的情况下,用该方法可以比较准确地检测到海面的运动目标.     

确定隐函数中参数的最小二乘法

将最小二乘法推广到了隐函数情形，简化了一些实际问题的处理。文中给出了插值和非线性回归两种情况下的最小二乘法原理，并讨论了具体的算例。     

农民外出务工对义务教育的影响

农民工收入的增加及观念的转变有利于义务教育的完全普及,同时,农民外出务工又带来了留守生和流动子女的教育问题;要解决农民外出务工对义务教育的负面影响,国家、政府及学校都要采取补救措施。     

关于ax+by型整数的结构

最大公约数是数论中一个重要概念．在柯召所著的数论讲义中给出了对于不同时为零的整数a，b存在整数x，y，有（a，b）=ax=by的表达式．在此基础上，得到如下结论：（1）对给定的整数a，b，有（a，b）=min{ax＋by｜ax＋by〉0，x∈Z，y∈Z}；（2）{ax＋by｜，x∈Z，y∈Z}={k（a，b）｜k∈Z}．     

最小二乘支持向量机在汽车动态系统辨识中的应用

汽车转向时动态系统参考模型对于汽车稳定性的控制有重要影响．基于最小二乘支持向量机算法，应用网络搜索和交叉验证的方法选择支持向量机参数，并将其应用于汽车转向时的非线性动态系统辨识，取得了良好的辨识效果，建立的参考模型能够较充分地描述汽车动力学行为。     

GIS环境城市居民地合并综合算法研究

根据最小二乘平差理论,通过对城市居民地综合过程的分析研究,给出了应用最小二乘平差理论进行综合的约束条件和算法过程,建立了城市居民地合并综合算法,应用实例表明算法是有效的。