Logistic模型选择中三种交叉验证策略的比较

在模型选择中,常用5折、10折交叉验证方法.文章给出一种基于3×2交叉验证的模型选择方法,并通过模拟实验证明了在Logistic模型中,3×2交叉验证要比5折和10折交叉验证选到真模型的概率更大.     

基于交叉覆盖算法的改进算法-最近邻交叉覆盖算法

交叉覆盖算法分类时着重在于两类的交界部分,混杂在另外一类中往往无助于提高分类器的效率,反而会增加分类器的计算负担。本文提出一种基于交叉覆盖算法的最近邻交叉覆盖算法(NN-ACA):对进行训练的原始样本数据进行预处理,删除这些不同类的最近邻点,得到精简后的样本集,再对该样本集使用交叉覆盖算法。通过实验和与SVM的比较,结果表明NN-ACA在一定的样本规模表现了速度和分类正确性上的优越性。     

Tm:Ho:YVO4晶体中能量传递速率的计算

报道了Tm,Ho双掺YVO4晶体中能量传递速率的计算结果。计算结果表明：Tm^3 在805nm激光泵浦下其交叉弛豫速率随掺杂的浓度不同而不同，但对于所研究的样品均具有相当快的速率，使得在^3F4态有显著的粒子数集聚；随后Tm^3 的^3F4向Ho^3 的^5I7的能量转移速率是随掺杂 的浓度不同而不同，但怀前者相比较慢，这有利于Tm^3＋对Ho^3＋的有效的敏化。计算的结果与实验所观测到Ho^3 的约为2μm荧光现象是相符合的。     

系统设计教育中跨学科合作的必要

设计实践过程,由于自身的复杂性及综合性具有学科交叉和跨学科的特征。所以研究设计教育中学科交叉和跨学科合作不是新课题,而是设计教育过程的必须。在信息交互时代,经济全球化和科学技术发展的今天,设计教育在观点、思维模式及方法都产生了深刻的变化,是系统整体集合性、相关性的必然要求。因此,在设计教学实践过程,必须掌握设计的动态与开发原理,注意设计的竞争协同和优化演化规律,以系统科学的方法研究设计系统的适应性,强调把握设计与市场需求的密切关系。     

基于微分流形的图像复原方法

<正>则化是图像复原领域为获取理想复原结果,将图像复原的优化模型与约束条件整合为统一的优化目标的重要手段.针对传统正则化复原模型中仅基于单一先验的假设的不足,提出了流形正则化的方法,将图像空间看作一个"弯曲"的图像流形,通过修正绝对高斯曲率和对图像中的不同特征进行标识和分类,然后针对不同特征区域采用不同的先验形式进行正则约束,并针对多种正则化约束的模型设计了基于E-M算法的交叉迭代图像复原方法.实验验证了该方法在去噪和去模糊方面取得了比经典全局单一范数约束方法更好的信噪比.     

一种基于交叉相位调制的增强型孤子效应脉冲压缩方法

提出了一种新的增强型孤子效应脉冲压缩方法,即让两个中心波长比较接近的脉冲在光纤负群速色散区共同传输,与传统的单脉冲压缩相比,交叉相位调制可使得双脉冲的孤子效应压缩得到显著增强．计算表明,交叉相位调制不仅能有效地提高脉冲压缩比,而且能大幅度缩短脉冲压缩所需的光纤长度。本文还进一步就脉冲离散效应、喇曼自散射效应、以及初始输入脉宽不匹配等因素对脉冲压缩的影响进行了详细的计算和分析。     

气相中二氧化铬与乙烯反应机理的理论研究

用密度泛函B3LYP/6-311++G(3df,3pd)//6-311G(2d,p)法研究了CrO2(+2A1/4A″)+C2H4生成P1[Cr(OCH2)(+2A"/4A")+CH2O]和P2[CrO(+2Σg/4Σg)+C2H4O]的气相反应,重点对影响反应机理和反应速率的势能面交叉现象进行了讨论,并运用Hammond假设和Yoshizawa等的内禀反应坐标单点垂直激发计算的方法大致确定了势能面交叉点(crossing point(CP))或势能面交叉缝(crossing seam)的位置。研究结果表明,CrO2+活化乙烯C-C键是一个[2+2]类型反应,整个反应经历了重排过程。     

基于改进的二维交叉熵及Tent映射PSO的阈值分割

最近提出的二维交叉熵阈值分割方法所依据的灰度级-平均灰度级直方图存在错分,且寻求最优阈值时,即使采用递推算法仍需遍历整个搜索空间,运行速度有待进一步提高。为此,本文给出改进的灰度级-梯度二维直方图,据此导出了相应的二维最小交叉熵阈值选取公式及其递推算法,并且采用改进Tent映射混沌粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法搜寻二维最优阈值。大量实验及与现有二维交叉熵方法的对比表明,所提出的方法在计算最优阈值时尽可能考虑了所有目标点和背景点,从而使分割结果更加精确;而求取阈值因只需遍历其中小部分解空间,使运行时间约减少到原来的10%~40%。     

履带式机器人中基于交叉探测法的凹形障碍物识别

本文针对履带式机器人对凹形静态障碍物的识别,利用双超声波传感器交叉探测的方法,旨在解决凹形障碍物宽度识别的技术难点。对履带式机器人的越沟性能进行分析后,利用双超声波传感器对障碍物进行探测,进而判断出凹形障碍物的宽度,并根据具体情况进行决策。试验表明此方法提高了凹形障碍物识别的准确性和鲁棒性。     

基于交叉细化和循环注意力的RGB-D显著性目标检测

针对显著性目标检测区域边界模糊以及检测区域不精确不完整的问题,提出了基于交叉细化和循环注意力的RGB-D显著性目标检测方法。在利用编码器提取特征的阶段设计了交叉细化模块,用于补充对方的特征信息,改善了融合前的特征质量,抑制了质量较差的深度图带来的消极影响,解决了显著性目标边缘模糊的问题。针对融合后的特征,提出联合注意力机制与卷积长短期记忆网络单元的循环模块以模拟大脑的内部生成机制,通过检索过往的记忆帮助推断当前的决策,从而获得需要长期记忆的语义场景,可以全面学习融合特征的内部语义关系,生成检测区域更完整,更准确的显著性图。在6个公开数据集上进行的实验表明,所提的方法可以得到边缘清晰且准确度更高的显著图。