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有界随机变量的次高斯性 总被引:1,自引:1,他引:0
吴尚文 《湖北大学学报(自然科学版)》2003,25(4):287-289
通过建立一些重要的不等式,研究有界随机变量的性质,得出了重要结果:数学期望为零的有界随机变量是次高斯的,并得出参数τ的精确估计。最后应用这些结果构造一个非对称的次高斯变量,并研究了某些随机三角级数的性质,得到了很好的结果。 相似文献
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征道生 《上海师范大学学报(自然科学版)》1986,(3)
本文给出了长方矩阵的p-范数及更广一类矩阵范数的上、下界又给出了方阵的p-条件数等于1的条件。(1≤p≤ ∞)。文[1]则是p=2的情况。前三节讨论p-条件数,第四节讨论长方矩阵范数的界。 相似文献
9.
基于像素特征的路面裂缝图像自适应滤噪 总被引:1,自引:1,他引:0
朱其刚 《山东师范大学学报(自然科学版)》2005,20(3):37-39
分析了破损路面图像的像素点区域特征,针对不同区域提出加权邻域滤波和自适加权中值滤波算法。其权值是通过对图像中区域特征的推理得到的,所以算法中能根据图像的区域特征自适应的进行滤波。试验表明,本算法能够有效滤除噪声,并具有很好的细节保护能力。 相似文献
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深度学习近年来在故障诊断领域受到广泛应用,但基于深度学习的故障诊断模型缺乏工程上的物理解释性,难以保证其故障诊断结果的稳定性。以轴承为例,建立了以小波时频图像为故障诊断依据的卷积神经网络模型(convolutional neural network, CNN),提出了一种基于梯度加权类激活热力图(gradient-weighted class activation map, Grad-CAM)的网络模型鲁棒性分析方法,并利用美国凯斯西储大学(Case Western Reserve University, CWRU)轴承数据集进行验证。首先,将故障直径轴承数据以不同方式混合并训练大、小多个模型。其次,利用Grad-CAM方法,建立时频区域与故障模式之间的联系。最后,利用其他工况下的轴承故障数据,以及含噪数据进行测试,并根据结果结合模型最注重的时频区域进行分析。结果表明,基于深度学习的轴承故障诊断模型在参数较少时更加注重低频区域,并能使其具有更好的鲁棒性。 相似文献