基于不同残差分布假定的GARCH类模型预测能力比较

通过4种GARCH模型与3种残差分布假定组合对上证综指实证建模，发现残差分布假定对模型的预测能力有影响，学生t分布能较好的拟合上证综指收益率序列．     

小波分析中W_j上的投影和多分辨分析V_j上残差投影的等价性

本文在多分辨分析中定义了残差投影法，并证明了小波分析中Ｗｊ上的投影和多分辨分析中Ｖｊ上残差投影的等价性。     

Beta定价理论与实证研究

资本资产定价问题是投资学的核心问题，我们考察Beta定价理论的实证方法，并对随机选取的20家上市公司(沪、深各10家)的Beta定价有效性做了讨论，从统计结果来看，虽然单个证券的收益率ri^(t)与证券组合收益率R^(t)之间呈现出一定的线性关系，且残差序列呈现序列无关性，但JB检验的结果却表明残差序列并不服从正态分布，R2统计值偏小，说明β对市场的解释力度明显不足，从而说明Beta定价理论不能完全解释中国证券市场的价格行为，同时也说明资本资产定价模型不完全适合中国证券市场的市场行为。     

小波分析中Wj上的投影和多分辨分析Vj上残差投影的 …

本文在多分辨分析中定义了残差投影法，并证明了小波分析中Ｗｊ上的投影和多分辨中分析中Ｖｊ上残差投影的等介性。     

高等数学实验化教学模式的理论研究与实践

阐述了高等数学实验化教学的理论依据,对高等数学实验化教学模式改革进行了探索.提出了构建现代化的高等数学实验化教学内容,构建基于问题式学习的高等数学实验化教学方法和多元化的学生评价标准等教学改革措施.实践表明,这些措施有助于学生能力的培养,有益于素质教育和创新教育的教学目标的实现.     

基于伪距相位组合法和电离层残差法探测和修复周跳的研究

GPS高精度定位中,周跳的探测和处理是一个核心难点.电离层残差法因为其探测精度高而被广泛应用于探测周跳,但是不能分离具体频率上的周跳.根据该特点,对于联合电离层残差法和伪距相位组合法两种方法消除周跳的可行性进行了分析.研究表明:该方法可以完全解决电离层残差法不能分离周跳的问题,联合之后的周跳探测方法灵敏度高,探测准确,计算原理快速简单,是一种探测修复周跳的有效手段.     

平稳自相关过程的残差累积和控制图

常规控制图的使用都是基于过程中得到的观测值是彼此独立的,但实际中过程出现自相关现象极为普遍。为了讨论对平稳自相关过程中出现的较小均值波动进行监控的一种方法,采用经典的自回归模型对平稳的自相关过程进行拟合,通过计算残差的方法消除过程中的自相关性,在此基础上建立了残差CUSUM控制图,并通过一个简单的例子进行说明。     

采用残差估算的卫星云图压缩传感重建

摘要： 卫星云图数据量庞大,获取、传输、存储的代价很高. 为了有效减小云图采样率及数据量,提出一种基于残差估算的压缩传感云图重建方法. 该方法首先构造一种抗混叠方向多尺度变换,用于压缩传感的稀疏表示. 借助随机投影技术将带平滑处理的投影Landweber算法引入分块压缩传感的重建过程,通过估计当前云图与前一相邻时次云图的残差获得理想的重构云图. 实验结果表明,抗混叠方向多尺度变换适用于压缩传感的稀疏表示,所采用的残差估算重建方法可明显提高重建云图的视觉效果及客观评价指标. 当测量率为0.5时,重建云图的峰值信噪比较直接重建法平均提高0.5 dB以上.     

同时删除观测值和自变量时方差加权模型的性质

基于方差加权模型，讨论了同时删除设计矩阵第i个观测值和第j个自变量时方差加权模型的部分性质．即给出了同时删除设计矩阵第i行和第j列前后方差加权模型的拟合值关系、残差平方和关系和似然比检验．     

基于深度残差网络和双向GRU的图像语义分割

在图像语义分割领域中,大多数方法是基于CNN网络构建的,由于CNN很难对全局上下依赖关系进行建模,从而影响语义分割的结果。为此,本研究提出基于深度残差网络和双向GRU的图像语义分割模型ResNet-BiGRU,该模型充分利用CNN局部特征学习的能力和双向GRU全局建模的优势,在Weizmann Horse数据集上进行试验,得到分辨率高、边界清晰的语义分割结果。     

滑动平均法改进型灰色预测模型在德山开发区电力负荷预测中的应用

利用灰色控制理论对德山开发区电力需求量进行预测.用生成方法对原始数据进行处理,消除了影响电力需求量的众多非重要因素,并从原始数据中挖掘有用的信息,建立微分拟合方程,基于残差修正提出滑动平均法改进型灰色预测模型,增加当年数据的权重,避免数值的过度波动.德山开发区电力负荷预测结果表明该模型能有效提高预测精度.     

石羊河流域祁连山区基于地形因子的降水面域化处理

利用祁连山西段北坡34个观测站点29年的实测平均降水量,从30m、90m、1km、2km、5km、7.5km、10km 7种分辨率DEM中提取坡度、坡向、局部最大高程、局部最小高程、局部平均高程、局部高差等地形因子,分析不同分辨率下地形因子与降水的相关性,并利用多项式回归+残差插值法进行降水面域化处理.结果表明,最佳DEM分辨率是2km,插值结果百分比误差在10%以内.降水随海拔升高而线性递增,递增速率为18mm/100m,最大降水高度点海拔在3 400m左右,降水量最大达到853mm/a,是地形抬升及"狭管效应"共同作用的结果.     

SOR法求解病态方程组的修正算法及其最优松弛因子

针对一类病态方程组的SOR法进行了研究,在引入残差的基础上,提出了求解的修正SOR方法,对其最优松弛因子进行了分析,并通过实例对修正算法做了进一步的探讨.     

一种GPS的双频周跳探测算法

在GPS进行观测时,由于物体遮挡、电离层异样等因素导致卫星信号在短时间内出现一种失锁行为,导致误差过大,影响定位精度.为了解决这一问题,本研究利用MATLAB软件,根据双频码相组合法和电离层残差法的特点,对GPS载波相位观测值进行周跳探测,结果表明:此方法可以准确探测出人为加入的周跳.     

基于加权法的地球重力场模型在GPS高程转换中的方法研究

在工程应用中,通常需要将GPS大地高转换为正常高,介绍了EGM2008地球重力模型以及高程转换方法,在该地球重力模型的基础上,以距离的倒数定权,提出了利用加权平均值法来求GPS高程转换的残差．工程实例验证了该方法在高原地区可以达到4等几何水准的测量精度,具有一定的应用价值．     

基于级联可分离空洞残差U-Net的肝脏肿瘤分割

计算机辅助肝脏肿瘤分割可减少医生工作量,提高手术成功率,因而具有重要的临床诊疗价值。为获得精确的肝脏肿瘤自动分割结果,该文结合医学影像分割领域近年新兴的U-Net模块提出了基于级联可分离空洞残差U-Net（cascaded separable and dilated residualU-Net,CSDResU-Net）的肝脏肿瘤分割方法。CSDResU-Net采用了级联操作,解决了因肿瘤在整幅图像中占比小而造成的肿瘤分割数据不平衡问题;通过在分割网络中整合残差单元、深度可分离卷积和空洞卷积,能够增加卷积核感受野并快速提取更具判别性的肝脏肿瘤图像特征,从而提高肝脏肿瘤分割精度。在国际医学图像计算和计算机辅助干预协会肝脏肿瘤分割数据库上的实验结果表明,CSDResU-Net比基线方法的Dice系数指标提升了1.3%,同时发现空洞率对分割网络的性能表现影响较大。     

论数学模型化思想及其教育价值

数学模型化思想的核心是数学抽象，建模及其求解数学模型的过程，实质上是一种符号化思维的过程，因而具有认识上的超前性和结果的创新性，数学模型化思想还体现了一种广义的化归。数学模型化思想具有十分重要的教育价值，培养学生建立模型化思想是教学素质教育的一个重要层面。     

高等数学的模型化教学

通过具体实例阐述了模型化在高等数学教学中的具体运用.教学实践表明,教学模型化可以强化学生记忆,帮助学生理解数学题目中抽象的数学关系,提高了教学质量.     

一种基于双重网络模型的单幅图像超分辨率方法

本文对深度学习领域中的高效亚像素卷积神经网络（efficient sub-pixel convolutional neural network,ESPCN）算法进行了改进,通过加入残差网络知识,调整原有的ESPCN构造结构,提出了一种双重网络模型下单幅图像超分辨率重建方法。通过实验证明：该算法能够有效地提高单幅图像超分辨率重建的精度,丰富重建后的细节信息。     

化学教法实验课应注意学生操作创新能力的培养

本文提出在教法实验课上应着力培养学生实验操作的规范化和熟练化能力,培养自行设计和改进实验的创新能力。