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1.
将被试得分、理想反应距离和被试得分异常原理相结合,并加入属性计分下的被试得分特性,开发了用于多级评分情境下属性计分曼哈顿距离法(SA-MD),在不同条件下验证了SA-MD的稳定性和适宜性.通过模拟研究和实证研究表明:(i)从逻辑推导出SA-MD用于多级评分情境下Q矩阵修正更合理;(ii)在多种条件中,SA-MD 均有较优的修正效果,适用范围更广,稳定性更高;(iii)当小样本测验进行Q矩阵修正时,使用SA-MD方法可获得更优的效果. 相似文献
2.
针对证据高度冲突的情况下,DS证据理论在实际应用中出现错误融合结果的问题,提出基于不确定度的冲突解决方法.首先分析现有的不确定度量方法的不足,研究基本概率赋值本身所包含的信息,提出一种新的对证据不确定性度量的方法;依据新的不确定度量,结合证据距离生成权重来修正待组合证据体,再利用Dempster规则完成证据组合,可有效解决证据高度冲突情况下的信息融合问题,最后通过算例验证了该方法的有效性. 相似文献
3.
泛函微分方程振动解的零点分布作为方程振动理论的一个重要分支,使方程振动解的研究更加定量化,但目前对非线性及多个变时滞微分方程振动解零点距估计的研究成果还很少.本文通过非线性问题线性化处理,多个变时滞取上下界的方法,对一类一阶非线性多个变时滞中立型微分方程振动解的零点距进行了估计,获得了方程所有解都振动的充分条件,改进和推广了已有的一些的结果. 相似文献
4.
《河南师范大学学报(自然科学版)》2015,(4):50-54
由于多重反射和散射,高光谱图像中的混合像元实际上是非线性光谱混合传统的端元提取算法是以线性光谱混合模型为基础,因此提取精度不高针对高光谱图像的非线性结构.本文提出了基于图像欧氏距离非线性降维的高光谱遥感图像端元提取方法该方法结合高光谱数据的物理特性,将图像欧氏距离引入局部切空间排列进行非线性降维以更好的去除高光谱数据集中冗余的空间信息和光谱维度信息,然后对降维后的数据利用寻找最大单形体体积的方法提取端元.真实高光谱数据实验表明,提出方法对高光谱图像端元提取具有良好的效果,性能优于线性降维的主成分分析算法和原始的局部切空间排列算法. 相似文献
5.
从通勤者视角,将通勤距离分为长、中、短3组,采用统一的出行时耗可接受度评价标准,从门到门行程速度、广义成本、可靠性、满意度和选择比例分别分析不同通勤距离分组下各方式链的行程速度、可靠性、广义成本与满意度相关性,基于相关性分析结果建立适应性好的方式链判断标准.根据这一判断原则,挑选出通勤距离分组下适应性好的方式链类型,以适应性好的方式链所具有的特征指标为参照对象、公共交通优先发展为约束条件,提出通勤距离长、中、短分组中各交通方式链优化导向,为通勤交通服务质量的改善提供决策参考. 相似文献
6.
我国人口老龄化速度加快,具有抗通胀、养老和投资功能的变额年金产品引起了人们的关注.对同时含有多种最低利益保证的变额年金定价进行研究.首先在跳扩散模型下,提出了柳树法定价变额年金的数值方法.同时考虑了返回初值型、Roll-up型和Ratchet型的最低利益保证.本文方法可以很容易推广到其他的随机过程,并且柳树构建过程和定价过程相互独立,在不同的风险资产价格过程下定价,无需额外的工作量,具有较高的通用性.相比于现有的方法,降低了计算维度,减少了计算时间.最后通过数值试验,与蒙特卡洛法进行对比,说明了本文方法的准确性、高效性. 相似文献
7.
8.
为提高热连轧非稳态过程轧制力的预测精度,提出了一种轧制力自学习模型优化方法. 将模型自学习系数分解为层别学习系数和轧制状态学习系数,表征机架间轧制力预报偏差的遗传特性及实际轧辊状态对模型预报的影响.在系数更新过程中,根据层别距离分别对学习系数进行更新,减小了轧制规格切换时轧制力的预报误差.所提方法已成功应用于某热连轧过程,与原模型相比,优化后的自学习方法的预测偏差从2.8%降低到1.4%,均方差从3.3%降低到1.7%,有效提高了非稳态过程轧制力的预测精度和鲁棒性. 相似文献
9.
针对多自由度机械臂在运动过程中自身会发生碰撞的问题,建立机器人的简化模型(关节为球体,连杆为胶囊体),进而将多自由度机械臂的碰撞检测问题转化为简化后的几何模型(碰撞检测基元)之间的干涉计算问题。将此干涉问题进一步分解,最终转化为两球体之间、两胶囊体之间、球体与胶囊体之间的最小距离求解,并针对空间两胶囊体轴线之间距离计算问题,提出一种精确并快速的碰撞检测方法。将该算法实现并应用于6R串联机器人,最终利用MATLAB和ADAMS联合仿真进行验证。仿真结果验证了该算法的有效性。 相似文献
10.
多元函数的最值问题是高等数学课程的教学难点之一,众多教材重点讲解了如何计算多元函数的最值,而没有深入探究计算函数最值的前提:函数最值的存在性.深入分析了经典教材中的几个实例,证明了这些问题的最小值(或最大值)是存在的,从而打消学生在学习过程中的疑虑,让学生更深刻地理解多元函数最值的存在性. 相似文献