雾天环境下S型弯道驾驶行为特性

为了研究雾天环境对驾驶员在S型弯道车辆控制能力的影响,借助驾驶模拟器,选取46名驾驶员在雾天条件下进行S型路段驾驶试验。采集直线段、过渡段、曲线段的驾驶试验数据进行多变量方差和卡方检验分析能见度、驾驶经验、性别对驾驶速度、减速距离和偏离次数的影响。结果表明,能见度条件对3个阶段的车辆控制能力均有显著性影响,尤其在过渡阶段影响最为明显,驾驶员的减速距离、偏离次数均有显著性差异;专业驾驶员相对于非专业驾驶员在曲线通过过程中更倾向于谨慎型驾驶风格;女性驾驶员在曲线驾驶中车辆控制能力明显低于男性驾驶员,且非专业女驾驶员在曲线驾驶中是最容易受伤害的群体。     

鸽子运动意图的最大似然估计解码算法

神经信息解码是目前植入式脑机接口(brain-computer interface,BCI)神经信息处理研究中的难点和重点;解码效果的优劣以及解码算法的效率直接决定了脑机接口应用的有效性和实用性。为了解码十字迷宫内鸽子运动转向信息,利用高斯分布模型对神经元锋电位发放率的概率密度函数进行建模;并结合最大似然估计(maximum likelihood estimation,MLE)算法对鸽子的转向意图进行了预测;并将其结果与(support vector machine,SVM)法和群矢量(population vector,PV)法进行了比较。结果表明,MLE算法能够有效地解码鸽子的运动意图,解码正确率显著高于SVM法和PV法。这一结果也为进一步分析鸽子运动意图神经信息处理机制奠定了基础。     

利用经验模式分解提高短时傅立叶变换分辨率

短时傅立叶变换由于受Heisenberg测不准原理限制,时间分辨率和频率分辨率不可能同时达到最佳．在此利用经验模式分解(EMD)首先对原信号进行分解,将其分解为数阶内在模式函数(IMF),然后对这些内在模式函数进行短时傅立叶变换,从而使短时傅立叶分辨率得到提高．     

神经网络的统计学习理论基础

介绍神经网络的统计学习过程和理论．讨论基于经验风险最小化的学习理论对神经网络推广性能的影响,分析基于结构风险最小化的支持向量机。认为神经网络因其出色的高度非线性映射能力、自组织和适应能力、记忆联想能力,使得神经网络成为机器学习的重要研究领域。     

基于差分算子的薄层弱信号检测方法

随着石油勘探程度的提高,新勘探的目标更加隐蔽,表现出圈闭规模小,储层厚度薄等特点,特别是砂泥岩薄互储层,地震反射信号微弱,常规地震资料难以准确识别,制约了精细构造解释、精细储层预测及圈闭落实程度。为了解决实际地震资料中的薄层弱信号检测问题,发展了一种能增强弱信号能量且不会抬高高频噪音的差分算子技术。该方法利用原始地震道的高斯平滑衍变地震道抬升薄层弱信号的低频段能量,利用原始地震道的偶数阶衍变地震道抬升薄层弱信号的高频段能量,并将输出地震道经过完全总体经验模态分解(CEEMD)算法处理以压制高频的衍生干扰信息。数值模拟以及实际资料均验证了该方法的高效性。     

基于EMD的ICA语音增强

传统ICA方法是将所有源信号都从混合信号中都提取出来,而参考独立分量分析(ICA-R)通过将一些先验信息引入到ICA学习算法中,从混合信号中仅提取期望源信号.本文为了从混合语音信号中提取出期望的语音信号,采取的是基于经验模态分解(EMD)方法来获取功率谱包络作为参考信号,继而把参考信号运用到ICA－R算法中,达到语音增强的目的.计算机仿真和性能分析结果表明,此方法在有噪声干扰的情况下达到语音增强的目的.     

扩散过程模型估计效率问题研究

考虑扩散过程模型的一种基于偏微分方程的估计方法,该方法通过数值求解与扩散模型相关联的偏微分方程(PDEs),获得转移密度函数的近似解,把Hurn等和陈晖等所采用的方法进行了对比,并与转移密度的闭端解和Euler法获得的近似解进行比较,同时,比较了这几种方法在模型参数识别方面的效率.比较结果说明Hurn法对于对数似然和的近似效果均优于陈晖法,且对于模型参数的估计效果要优于Euler法和陈晖法,且Hurn法对于模型参数的识别能力要好于Euler法.     

一类带有GARCH类误差项的自回归滑动平均模型

本文结合DAR模型及传统的ARMA-GARCH模型,提出一类带有新型GARCH类误差项的自回归滑动平均模型.该模型比DAR模型引入更多数据信息,同时定义一种由可观测序列驱动的新型条件异方差结构,比传统ARMA-GARCH模型的条件方差更易于估计.本文研究模型参数的拟极大似然估计,并在较弱矩条件下证明估计量的渐近正态性;...     

极大似然估计方法的直观教学设计

极大似然估计是求解参数点估计的一个重要方法.该方法具有很多优良的统计性质,因而在各个领域中得到广泛的应用.针对该方法计算复杂,学生理解较为困难的问题,对极大似然估计的教学方案进行了设计.通过引入简单实例,讨论了极大似然估计所使用的极大似然原理及其求解方法,让学生形成对新方法的直观理解,在教学中取得了良好的效果.