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基于Rosenblatt变换的一阶可靠度分析方法 总被引：10，自引：0，他引：10
提出了一种基于Ｒosenblatt变换变换的一阶可靠度分析方法,该方法对Ｒosenblatt变换进行了分解,首先把相关非正态分布变量经过映射变换转变成相关正态分布变量;然后经过正交变换转变成独立标准正态分布变量,经此分解后,该方法不仅克服了实现条件比较苛刻的限制,适用于随机变量的任何分布形式以及具有收敛速度快的特点,而且能够大大地减少运算量,给计算和编程带来方便。 相似文献
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基因表达式编程（GEP）是遗传算法研究的新分支．针对股票对象的特点，提出了适应股票规律的GEP—STOCK模型，包括n时段—STOCK—GENE，STOCK—fitness以及STOCK-GEP算法，并以上海证券交易指数时间序列数据为对象做了实验．进行了误差和指数涨跌分析．实验结果表明GEP—STOCK模型预测精度较高，20d的平均绝对误差为11．08，平均相对误差为0．64％．从涨跌情况预测来看，模型对6d后指数的涨跌判断，正确率高于80％以上． 相似文献
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