基于最小错误率与最小风险的贝叶斯分类比较与研究

在智能决策领域,针对分类决策一直是热点问题,本文通过分析贝叶斯的基本理论和内涵,分析出在分类决策中可以有基于最小错误和最小风险两种决策方式,对两种方式进行比较,从中发现两种方式的本质区别和内在联系,把两种决策模式进行融合,形成更科学的贝叶斯决策方式。     

配点型无网格法的误差影响因素分析

基于移动最小二乘原理的无网格法对结果可能产生影响因素有:节点划分疏密程度、权函数的类型、支撑域半径及基函数的类型等.本文主要通过具体弹性体算例分析,说明节点划分疏密程度、支撑域半径等不同因素对加权最小移动二乘无网格法误差产生的影响.最后算例结果表明配点型无网格法的误差的主要影响因素为节点计算中控制点所引入误差多少,及计算形函数的二阶导数所产生的误差.     

不可压混流驱动问题全离散最小二乘混合元方法

讨论了不可压缩混流驱动问题的全离散最小二乘混合元方法.利用最小二乘混合元方法逼近压力方程,而用全离散标准Galakin方法逼近浓度方程,通过引进椭圆投影进行误差分析,最后得到最优误差估计.     

基于移动最小二乘法的轨迹拟合切线方位角计算

基于移动最小二乘法,提出了轨迹切线方位角算法.利用实测数据验证了算法的可行性,并对算法关键参数(紧支系数与权函数)的设置进行了讨论.结果表明:该方法简单易行,适用于形状弯曲较小的轨迹;移动最小二乘法中的紧支系数应满足计算的需求,但不宜过大;权函数能提高拟合精度,但对轨迹切线方位角的精度几乎没有影响.     

降低多传感器交叉敏感的法方程组方法

针对用线性回归分析法降低多传感器交叉敏感中存在的问题,利用最小二乘法和矩阵计算理论,提出用法方程组的方法求解多传感器逆模型的拟合曲面方程的系数.该方法的优点是简单、快捷,且易于编程实现多元高次拟合曲面方程的系数.实验结果表明,用法方程组的方法也可以明显地改善多传感器的交叉敏感问题.融合后压力传感器的温度灵敏度系数αs降低近两个数量级,电流影响系数αI降低一个数量级以上,而零位温度系数αo也下降了1/3,且拟合曲面方程次数越高,改善的效果越好.     

LHC上寻找高恒动量eμ共振态

在质心能量为14 TeV的质子质子对撞机LHC上对RPV最小超对称模型下eμ共振态进行了探讨.在引入了frequentist likelihood ratio confidence level 的统计方法后,在95%的置信度下,假设没有新物理的出现,对RPV耦合做出了比Tevatron实验更为精确的预期结果.     

一种适用于双微阵列的语音增强算法研究

考虑到传统单通道语音增强算法对噪声抑制的局限性,本文采用由两个微型麦克风阵列组成的双微阵列,利用该阵列空间结构的时空域特性对含噪语音进行处理,提出了一种适用于双微阵列的语音增强算法。该增强算法是将各通道采集到的带噪语音信号先使用对数最小均方误差(Logarithmic Minimunm Mean Square Error,LogMMSE)提升其信噪比,然后利用频域宽带最小方差无畸变响应(MVDR)通过对目标声源信号的获取,保留目标声源方向的信号并抑制其他方向的信号干扰,最后通过一个改进可懂度结合改进最小控制递归平均(Improved Minimum Controlled Recursive Average Algorithm,IMCRA)噪声估计的维纳滤波器来去除噪声残留提升语音质量。仿真实验结果表明,相比传统的单通道语音增强算法,该算法具有良好的噪声抑制性能。     

不同焙火温度对红茶中茶红素的影响及近红外预测模型的建立

试验通过设定不同温度对红茶进行烘焙处理,研究其茶红素的变化.运用标准正态变量变换(SNV),SG平滑求导,多元散射校正(MSC),均值中心化对所得近红外光谱进行预处理,运用偏最小二乘法(PLS)进行建模,所得模型的相关系数达到0.993,说明建模效果较好.     

基于LS-SVM的温度传感器非线性关系拟合及参考端温度补偿

文章编号: 提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的温度传感器非线性关系拟合模型,并根据温度传感器的输入 输出特性给出两种方案对参考端温度进行补偿. 建立了LS-SVM回归模型,利用LS-SVM超强的学习能力对温度与电势 间的非线性关系进行精确拟合. 两种方案均可对参考端温度进行有效补偿,其中方案2 可根据参考端温度、传感器实测 电势对实际温度直接拟合,简化了补偿过程,提高了识别精度. 实验表明,LS-SVM回归法及文中所提出的补偿方案能很 好地逼近实际温度,提高测量精度.     

正交约束PARAFAC的DS-CDMA盲接收机

根据平行因子(PABAFAC)模型,研究多用户DS-CDMA系统的盲检测算法.利用DS-CDMA系统中扩频码正交或近似正交的性质,提出了一种基于正交约束PARAFAC(OC-PARAFAC)的DS-CDMA盲接收机,给出了正交约束情况下三线性分解的克拉美-罗界的解析表达式.实验表明正交约束三线性最小二乘(OCTALS)算法在处理DS-CDMA信号时比传统的TALS算法具有更低的克拉美-罗界.与传统的PARAFAC接收机相比,OC-PARAFAC接收机改善了误码率性能,具有更快的收敛速度.