扩散过程样本的Holder连续性及其应用

本文讨论扩散过程样本的Ｈｏｌｄｅｒ连续性，在局部Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ条件下，我们证明了扩散过程样本类似于Ｂｒｏｗｎ运动样本一样的Ｈｏｌｄｅｒ连续性，进一步，我们还了扩散过程样本的象与图集的Ｈａｕｓｄｒｏｆｆ维数。     

非退化扩散过程样本轨道的Fractal性质

讨论了N维非退化扩散过程样本轨道的性质，并由此得到一维非退化扩散过程样本轨道的象集和逆象集的Hausdorff维数。此外，研究了当N＞4时，其样本轨道的二重点问题。     

基于奇异值分解的分类器及在人脸识别中的应用

提出了利用一个人脸样本的奇异值分解构造其所在类别分类器的方法，解决了人脸识别中训练样本少的问题，并给出了利用错归样本更新分类器的方法．实验表明每类仅有一个训练样本就可以得到满意的识别率，并且仅利用一个错归样本更新分类器还可以使识别率进一步提高．     

非退化扩散过程样本的分形性质

考虑非退化扩散过程样本的分形性质和一致非退化扩散过程样本的分形性质的关系，证明了二具有相同的性质。     

基于局部和全局梯度上升的分段后门防御

针对后门触发器趋于隐蔽且难以检测的问题，提出了一种基于局部和全局梯度上升的分段后门防御方法：在训练前期，引入局部梯度上升扩大后门样本与干净样本平均训练损失之差，隔离出少量高精度后门样本，便于后期进行后门遗忘；在后门遗忘阶段，引入全局梯度上升，打破后门样本与目标类别之间的相关性，实现防御。实验基于3个基准数据集GTSRB、Cifar10和MNIST，在宽残差网络上针对6种先进后门攻击进行了大量实验，分段后门防御方法能够将绝大部分攻击的成功率防御至5%以下。另外，实验也证明了分段防御方法在后门数据集与干净数据集上都能训练出干净等效的学习模型。     

标准Whittaker修匀中参数h的确定

利用正规Bayesian修匀中K-J方法的变形，将后验期望作为标准Whittaker修匀中参数h的取值，充分利用已有样本信息和先验观点，将h视为先验观点相对于样本的可信度来进行修匀，得到一个避免标准Whittaker修匀中参数h主观取值的方法．实例分析表明该方法的有效性。     

基于3D-CNN的高光谱遥感图像分类算法

现有的三维卷积神经网络(Three-dimensional convolutional neural network, 3D-CNN)模型常有参数过多和特征提取不全面的情况，并且对样本标签有限问题的处理存在不足。针对样本标签有限的问题，采用生成式对抗网络模型对原始数据进行数据增强，解决了个别样本标签少导致分类模型出现过拟合的现象；针对3D-CNN网络提取特征不全面的问题，所设计高效的3D-CNN网络模型，在网络中加入纹理信息增强模型，使网络能更好地提取图像的空谱特征。实验表明，算法在小样本数据情况下比原始网络分类精度更高，能自适应提取高光谱图像的空谱联合特征。     

正态总体均值的枢轴量及区间估计的教学

枢轴量及区间估计是数理统计教学中的难点．基于枢轴量选择不唯一的特点，探讨枢轴量选择的步进式教学方法，由浅入深讨论了单个样本构造枢轴量、两样本构造枢轴量、样本均值构造枢轴量、样本中位数构造枢轴量等方法，分析不同枢轴量对应区间估计结果，对比了精度的差异性，辅以数值模拟和可视化方法，使学生对枢轴量和区间估计的思想有更深入的理解．     

广义Poisson单的跳线和样本函数的结构

本文中，广义Ｐｏｉｓｓｏｎ单的跳线和样本函数的结构是一目了然的。     

指数分布中连续和分类场合下的参数估计

分连续与分类两种场合，对指数分布中参数的极大似然估计、样本的期望信息量，参数的置信区间进行讨论，并结合实例进行比较。     

基于Web Log的数据预处理研究

Web日志文件是进行Web挖掘的重要数据来源，对Web日志的数据预处理是Web挖掘过程中关键的一步，首先介绍了Web日志挖掘的体系结构，然后详细地分析了Web日志文件，并对基于Web日志文件的数据预处理进行了较深入的研究，提出了包括数据净化、数据抽取、数据转换和数据集成等过程的具有实际应用价值的数据预处理的实现方法。     

电梯产品数据管理系统的研究与实施

从产品数据管理的功能需求入手,分析了电梯产品数据管理平台的结构.以账户的管理和电梯数据的管理为单元,极大地提高数据管理的效率,实现大批量数据管理,提高数据安全性,从而达到缩短产品开发周期,降低废品率等目的.实现了账户管理包括用户登录、添加账户和删除账户;电梯数据管理包括对电梯产品数据的添加、查询、删除和修改.     

密度相关的数据流偏倚抽样

利用数据空间动态网格划分的方法,对数据流空间的数据分布密度情况进行模拟,并在此基础上提出了一种基于密度的偏倚抽样方法.为验证该抽样方法的有效性,将其应用到数据流中的聚类挖掘,实验结果表明该算法具有良好的适用性和有效性.     

一种有效的多维数据集合压缩方法

如何更加有效地组织、处理海量数据是数据仓库研究的一个热点问题.本文对海量数据仓库的压缩进行了研究和探讨,提出了一种基于压缩的属性划分存储结构.利用对维属性文件进行编码,来压缩整个数据集合.分析表明该压缩方法与存储结构可以获得很高的数据压缩比和操作效率.     

无线传感器网络的不确定传感数据预测

由于传感误差、传感噪声、传输错误等因素的影响,同一个传感区域内多个传感器节点的传感数据具有一定程度的差异,这种差异导致的区域不确定性传感数据给查询、预测等后续深层次的数据处理提出了严峻挑战.针对这类传感数据的预测问题,提出一种基于多变量主元分析（multiple variable principal component analysis,MVPCA）的不确定性传感数据预测方法. 通过MVPCA的特征提取这一预处理手段获得不确定性传感数据的本质特征,然后采用基于相关分析的多元回归方法对这些数据进行建模和预测. 实际传感数据的实验结果表明,该方法能有效解决不确定性传感数据的预测问题.     

DDS技术在虚拟环境底盘测功机试验中的应用

为解决虚拟环境底盘测功机试验系统数据量大且传递频繁,在实时性、数据吞吐量等方面存在局限性问题,将数据分发服务(data distribution service,DDS)技术应用于虚拟环境底盘测功机试验系统。在分析虚拟环境底盘测功机试验原理及数据传输需求的基础上,通过对DDS的技术及应用研究,构建了基于DDS技术的虚拟环境底盘测功机试验系统,建立了各域成员发布订阅模型,注册了数据类型,定义了主题,设计了DDS接口类,实现对DDS接口的封装,解决了试验系统中DDS数据传输关键技术问题。对试验系统的数据传输时延和吞吐量进行了测试分析,结果表明:当数据量达到4 000 kB时,时延为9.4 ms,数据传输吞吐量接近20 Mbit/s,满足车辆底盘测功机虚拟试验系统指标要求。     

基于数据仓库技术的地物波谱数据库研究

从地物波谱数据的组织、系统体系结构和数据仓库技术体系结构方面,描述了如何利用数据仓库技术构建地物波谱数据库.利用数据采集、数据标准化以及元数据的组织形式来实现地物波谱数据的管理一体化.通过数据仓库技术,地物波谱数据库在数据库的管理、维护和扩充方面有了很大改善,在数据的管理上优于一般的数据库系统.     

基于滑动窗口的时间序列数据流分析与预测技术研究

数据流管理与分析的研究是目前国际数据库领域的一个研究热点,数据流上回归分析是一项非常必要而有意义的工作.结合数据流的特征,研究了时间序列数据流的回归分析与预测技术,以及一元线性回归方程的聚集技术,给出了时间序列数据流上的一元线性回归分析模型.在此基础上,提出了一种数据流上的预测模型.最后,试验分析展示了研究结果能够有效地产生时间序列数据流的回归模型和实现数据流未来数据的预测.     

基于区块链的云存储数据完整性验证方案

针对云存储服务数据完整性存在的问题,借鉴目前远程数据完整性验证方案,提出基于区块链的云存储数据完整性验证方案.首先,将完整性证明存储在具有防篡改特性的区块链上,构建了可问责的数据完整性证明;同时以区块链上的智能合约代替第3方审计者对数据进行完整性验证.在验证阶段加入了对数据副本的完整性验证,并强制要求云存储服务存储至少...     

临床医疗设备数据处理的数据流模型

在临床重症病人的连续观测中,医疗设备及其上的传感器会产生数量庞大的流式数据,传统的数据库管理方式无法适应这一不确定性强、实时处理要求高的数据流.本文提出一个适合医疗设备数据处理的数据流模型,并分析其系统结构、查询计划、查询语言以及网络适应性.