基于双核范数鲁棒矩阵分解的遮挡图像恢复

低秩矩阵分解是计算机视觉、机器学习和数据挖掘中普遍使用的数据分析工具.矩阵分解方法可用于连续遮挡的图像数据的恢复,而低秩矩阵分解可转化为核范数优化模型.为了增强矩阵分解模型的鲁棒性,提出基于双核范数的鲁棒矩阵分解方法,该方法将每个数据矩阵分解为低秩干净数据、低秩噪声数据和稀疏噪声数据之和.建立最小化矩阵双核范数与L1范...     

利用重心基准的激光跟踪三维测边网平差

针对激光跟踪三维测边网平差中起算数据不足引起的秩亏问题,引入重心基准约束条件进行参数求解.以Leica AT930型激光跟踪仪为例,在试验场内构建了高精度三维测边网,利用公共点转换模型求取各测站点的近似坐标.然后利用重心基准理论,引入附加约束矩阵,较好地解决了测边网中秩亏自由网平差的问题.实验表明,该模型在10 m测量...     

安徽省物流业与对外贸易关系的实证研究

长三角是我国物流业与对外贸易经济发展的核心地区之一,安徽省作为长三角四省市之一,在物流与对外贸易发展中与江浙沪地区存在差异.选取2001～2019年安徽省货物周转量、物流网络里程与进出口总额,通过Eviews统计软件建立VAR模型,研究安徽省物流业发展与对外贸易的关系.结果显示,安徽省物流业发展与对外贸易增长之间存在着长期稳定的均衡关系,物流网络里程和货物周转量对进出口总额的贡献率一直保持着持续增加的状态,并且物流网络里程的冲击对进出口总额的贡献率要比货物周转量的贡献率要大.     

论无标度网的增长和择优

增长和择优机制是无标度网络中两种重要的演化机制,已发现比较重要的择优机制有度择优和秩次择优,比较重要的增长方式有星形图增长和完全图增长.该文首先分析了秩次择优机制对网络度指数的影响,指出可以利用秩次择优来构造度指数在较大范围内变化的模型. 接下来分析了星形图增长和完全图增长的优缺点,并提出了更符合实际情况的模体增长方式,然后结合秩次择优机制和模体增长方式提出了一个新模型——模体增长秩次择优模型,该模型除了具有较宽的度指数范围外,还在度指数大于2.5时具有独立于网络规模的群集系数.     

医学检验专业住院医师规范化培训教学模式的研究与探讨

住院医师规范化培训是医学生毕业后再教育的重要组成部分,是属于继续医学教育,是一名合格的临床住院医师形成过程的关键所在,医学检验专业住院医师规范化培训作为培养合格检验医师的必然途径越来越受到重视.主要针对医学检验专业住院医师规范化培训教育现状,改变针对本科生的教学模式,针对规培生教学手段和方法提出了一系列的对策,主要在课...     

矩阵初等理论在Fibonacci数列研究中的应用

Fibonacci数列是递推关系中的一个典型问题,问题本身虽然是一种假想,然而它的结果却有诸多用途。文章在文献[1]的基础上,进一步地探讨了Fibonacci数列矩阵元素间的关系,证明了当r,m≥5时,矩阵D_(m×r)~4的秩为5。     

可逆坡矩阵与坡矩阵的秩

坡是两个元素的乘积小于等于每个因子的加法幂等半环. 讨论了可逆坡矩阵的若干性质, 证明了可逆坡矩阵必是满秩的. 讨论了坡矩阵的行秩、列秩与Schein秩. 给出了坡矩阵的Schein秩的一个重要性质.     

经验过程在阿基米德Copula拟合优度检验中的应用

针对阿基米德Copula所特有的变量可交换性,提出了一种基于经验Copula过程的新拟合优度检验方法。不同于一般的Copula拟合优度检验,该方法在选择最优的阿基米德Copula时具有良好的效果。     

基于R/S检验、ARFIMA模型和小波方差的人民币汇率长记忆性检验

分别应用R/S检验、ARFIMA模型和小波方差对人民币兑美元名义汇率收益率序列的长记忆性进行检验.根据R/S统计量计算出Hurst指数为0.573 745 1,采用ARFIMA(2,d,1)模型对人民币汇率收益率序列进行拟合的效果比较好,其分数差分参数为0.145 7,利用Haar小波对人民币汇率波动绝对值收益率序列进行最大重复离散小波变换,得出其长记忆性参数为0.393 1.3种方法的研究结果均表明人民币兑美元名义汇率收益率序列存在长记忆性.     

食品理化检验技术实验教学改革的几点体会

通过加大了实验课时的比重更新了实验教学内容,改革了实验教学方法与考核方式等对食品理化检验技术实验教学的改革,有力地促进了教学质量的提高取得了良好的教学效果。