基于多变量希尔伯特频域模型的癫痫发作预测

癫痫发作具有突发性和反复性,对患者生命安全构成巨大威胁.为了对癫痫发作进行有效地预测,提出了多变量希尔伯特频域模型的癫痫发作预测方法.将希尔伯特边际谱、希尔伯特边际谱的变化方向和希尔伯特加权频率组成一个三维特征向量作为多变量希尔伯特频域模型,输入到支持相量机中,实现癫痫的发作预测,最后采用癫痫发作预测特征方法对预测结果进行评估.实验结果表明:采用多变量希尔伯特频域模型分析方法预测δ波和θ波的癫痫发作,癫痫预测范围在30~45 min,患者有足够的时间采取措施应对;癫痫发作周期在5~10 min,缩短患者等待时间,降低焦虑程度;与多种相关方法进行比较,该方法具有较低的错误预报率和较高的预测敏感度.     

Hybrid SVM／HMM Method for Face Recognition

A face recognition system based on Support Vector Machine(SVM) and Hidden Markov Model (HMM) has been proposed. The powerful discriminative ability of SVM is combined with the temporal modeling ability of HMM. The output of SVM is moderated to be probability output, which replaces the Mixture of Gauss (MOG) in HMM. Wavelet transformation is used to extract observation vector, which reduces the data dimension and improves the robustness.The hybrid system is compared with pure HMM face recognition method based on ORL face database and Yale face database. Experiments results show that the hybrid method has better performance.     

DEA-based anti-HIV immunotherapy model

Acquiredimmunitydeficiencysyndrome(AIDS)isoneofthemostfataldiseasesthathasspreadacrossthewholeworldsinceitfirstoccurred.Itiscausedbythehumanimmunodeficiencyvirus(HIV)[1].Mostofthechemotherapiesareaimedatkillingorhaltingthepathogen,butanewtreatmentistoreduceviralpopulationandimprovetheimmuneresponse.Thistreatmentcanboosttheimmunesystemandservetohelpthebodyfightinfectiononitsown,soitiscalledantiHIVimmunotherapy[2,3].TheaimofthisworkistofindefficientstrategiesforsuchtreatmentsusingtheDataEnv…     

RSCRR空间5杆变角机构的结构和几种位置分析方法

本文对有名的 RSCRR 空间5杆变角机构进行了结构分析,进而用4种不同的方法对其进行位置分析,得出了相同的结论,证明了机构输出角δ与输入角α的关系是δ:arcsin[ctgλtg(arcctg((a/e)+cisa)/(sina))],并用实例证明了结论的正确。     

Forecasting trend output in the Euro area

This paper is an applied study about forecasting trend output and the output gap in the Euro area. The need for trend output forecasts is justified by an analysis of the monetary strategy of the European Central Bank. Trend output serves as a direct inflation indicator and helps to determine the reference value for money. For both purposes, trend output has to be forecasted. A permanent–transitory decomposition based on cointegration restrictions gives an estimate of trend output in the Euro area. Ex‐ante point forecasts of trend output are computed and bootstrap simulation is employed to construct prediction intervals that take estimation uncertainty into consideration. The uncertainty of trend output and the output gap is quite large and raises questions about their usefulness as indicators for monetary policy. Copyright © 2002 John Wiley & Sons, Ltd.     

四硫代钼酸铵与四硫代钨酸铵合成方法改进的研究

对钼酸铵与硫化氢反应合成四硫代钼酸铵、钨酸与硫化氢反应合成四硫代钨酸铵的方法进行了改进。结果表明，采用改进后的方法，反应时间分别为７小时和１１小时。比文献值￣［１１］缩短了许多。产率分别为９１．１％和５２．１％，均高于文献值￣［１］。     

存在成果溢出和投资溢出下的研发组织分析

将溢出分为研发成果的溢出和研发投资的溢出。根据企业在产品竞争阶段和研发阶段是否合作 ,将企业的研发组织分为 6种不同的情况 ,并对其在不同的溢出类型下的均衡结果分别从技术进步、企业利润和社会福利的不同角度进行了比较。     

Finesse 全瓷冠适合性的体外实验研究

目的 :测量Finesse全瓷冠的边缘浮出量及粘固剂的厚度 ,并与金属全冠及金瓷全冠相比较 ,为Finesse全瓷冠的临床应用提供适合性方面的理论依据。方法 :用片切法测量 3组全冠粘固前、后边缘浮出量及粘固剂的厚度。结果 :Finesse全瓷冠粘固前、后的边缘浮出量分别为 (37 6 1± 9 13) μm、(6 5 85± 15 11) μm ,粘固剂厚度为 (40 84± 9 73) μm ,与金属全冠及金瓷全冠相比较 ,均无显著性差异 ;3组全冠粘固前和粘固后的边缘浮出量有显著性差异。结论 :Finesse全瓷冠适合性良好 ,完全可为临床应用 ;粘接对全冠修复体的边缘浮出量有影响。     

基于v-支持向量机的边际电价预测及置信区间估计

引入v-支持向量机，通过构造和求解一个凸优化问题，同时实现了对边际电价的预测和对置信区间的估计，且无需假定预测偏差的概率分布．在v-支持向量回归中，当ε〉0时，v是错误样本的个数占总样本个数份额的上界．利用该性质，边际电价预测的置信度和置信区间可以很自然地用参数1-v和变量ε来表示，这为发电公司进行竞价方案的风险分析打下了很好的基础．算例仿真表明，该方法具有较好的泛化性能和较高的预测精度．