一种可解释性泛化矩阵分解推荐算法

可解释性矩阵分解解决了概率矩阵分解缺乏可解释性的问题,然而概率矩阵分解假设评分数据是服从正态分布的,这与实际场景有一定的偏差.针对该问题,提出一种可解释性泛化矩阵分解推荐算法.首先采用一种新型的变换函数使原始评分近似服从正态分布,然后通过可解释性矩阵分解获得预测评分,最后利用对应的逆变换函数将预测评分映射回原始评分区间...     

基于Box-Cox变换下心脏瓣膜手术数据的实证分析研究

以英国皇家布鲁顿医院的心脏瓣膜手术数据为研究对象,通过正态性检验发现数据的响应变量是单峰非正态分布,从而对数据的响应变量进行Box-Cox变换.然后用线性混合效应模型,分位数回归,机器学习方法对Box-Cox变换后的数据进行分析.以标准均方误差(NMSE)作为比较标准,分析出变换后的线性混合效应模型相对变换前预测效果更优,经过对数变换(λ=0)后的部分分位数回归和部分机器学习方法的预测更精准.     

应用变量变换法讨论2维正态分布的性质

运用通常方法讨论2维正态分布的性质时,计算较为繁琐。以变量变换法为工具,给出一个独立性定理,以变量变换法和该独立性定理为基础,讨论2维正态分布的边际分布、协方差、独立性,可以看到该方法显著地减少了计算量。     

多维随机变量函数变量变换法的推广

对现行的多维随机变量函数的变量变换法进行了讨论,克服了其要求存在唯一反函数的缺陷。应用密度函数的相关性质等方法,把目前的变量变换法推广到了多值函数的情形,可利用多值函数的一支进行变量变换。扩大了现行变量变换法的应用范围。最后给出了应用。     

基于区域能量特征的红外图像分割方法

基于红外图像在经过小波多尺度分解后各个子空间信息的不同分布以及背景区和目标区在小波变换域内图像能量的不同分布，提出一种基于区域能量特征的红外图像分割方法，该方法具有较好的分割效果。     

分数阶经验模态分解方法在机械故障诊断中应用

将经验模态分解方法(EMD)和分数阶Fourier变换基本理论相结合,提出一种基于分数阶Fourier变换的经验模态分解的机械故障诊断方法.仿真结果表明,提出的方法是有效的,尤其是对于用EMD分解方法无法进行有效分解的信号.如果时频平面旋转一定的角度,将信号从EMD难以分离的区域变换到可以用EMD分解有效识别的区域,然后经过EMD分解和分数阶Fourier反变换,就可以实现分量的提取.诊断实例进一步验证方法的有效性.     

采用变换法估算洪水流量

本文应用变量变换法使洪水流量的偏态分布趋向正态,并根据正态分布的参数推算给定功率的洪水变换值,最后转化为设计洪水。文中利用福建省九龙江流域、晋江流域的实测水文资料,对变换法和现行P-Ⅲ型适线法进行比较,结果表明,变换法是可行的。     

水文频率分析中的多项式正态变换方法研究

采用多项式正态变换(聊盯)方法,把偏态分布转换为正态分布,推求指定频率下正态分布的设计值(分位数),然后通过一一变换转换成原偏态分布对应频率的设计值．以P．Ⅲ型分布为例,用Monte-Carlo法进行模拟分析,并对PNT法的统计性能与线性矩(L广M)法的统计性能进行了比较．结果表明,PNT法的精度略差于L-M,g-ej精度．由于PNT法本质上是非参数估计方法,不需要假设水文变量的分布线型,因此该法理论上是一种较为可行的水文极值分析方法．     

混合DWT和SVD的数字水印算法

文中提出了一种基于离散小波变换和奇异值分解的新的数字水印方法. 首先宿主图像被均匀分割成四块,对每一块进行一层小波分解,得到每一块的低频子带,再对每一低频子带进行奇异值分解,得到各低频子带的奇异值. 水印图像经过Arnold变换预处理后也进行奇异值分解,将得到的奇异值分别以一定的强度嵌入到宿主图像每一块低频子带的奇异值中,再进行反变换、拼接操作即可得到嵌入水印后的图像,实验结果表明,本文提出的方法,对噪声、剪切、滤波、JPEG压缩等常见的信号处理和攻击均具有较强的鲁棒性.     

改进的基于小波变换的QRS波检测算法

为提高心电信号QRS波的检测精度,分析了小波变换对信号奇异点检测原理,提出了改进的基于小波变换的QRS波检测方法.该方法通过考察小波分解系数进行R峰位置区间定位,R波漏检回溯及正向、倒置R波判断的QRS波检测方法;并提出了一种新的跟随阈值.该算法在Matlab仿真环境中,经过对MIT-BIH数据库中典型14条ECG (...