拨开DNA鉴定的迷雾

在司法鉴定中,常会遭遇DNA鉴定。比如在一些刑事案件中,需要利用DNA鉴定指认嫌疑人、确认被害者身份;在一些民事纠纷中,需要利用DNA进行亲子鉴定。在许多资     

犯罪现场中土壤物证的采集与应用

物证鉴定需要比较物证与相应比对样本之间的相似性,进而判断物证与比对样本有无共同的来源。因此,检材及比对样本的采集与物证鉴定有着同样重要的意义。土壤物证是由多种物质组成的一个非均质、多相、分散、多空的系统。通过对现场土壤的分析检验,可以查找犯罪现场,判断出其出自区域或来源,提供很多有关受害者及犯罪嫌疑人的信息。土壤物证按其存在的状态可分为承载着形象痕迹的泥土物证,室内现场的灰尘形象痕迹,嫌疑交通工具、纺织品上泥土物证,室外尸体现场的泥土物证,实践中可根据它们各自的特点进行采集与应用。     

神经网络定位中多点多映射概率样本增强方法研究

神经网络室内定位算法的定位精度取决于训练样本的数量和样本对数据特征的表征性,针对样本采集工作量大的问题,本文提出了一种多点多映射概率样本的增强方法.该方法首先根据无线信号的传播特性以及空间相关性,利用少量实测点数据,快速构建多点反应环境影响的特征,然后利用概率法生成表征无线信号波动的多映射正态分布样本数据.实验结果表明...     

基于变分模态分解和神经网络的风速组合预测

风速预测在风能开发和利用中起着关键作用,然而风速序列往往存在强波动性和非平稳性的特征。为了提高风速预测的精度,文章提出变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和神经网络相结合的风速组合预测模型。首先采用变分模态分解将风速序列分解为若干不同频率的子序列;其次计算各子序列的样本熵(sample entropy, SE)以量化复杂程度,引入熵值法建立神经网络组合预测模型,对复杂度较高的分量采用神经网络组合预测模型,其余分量采用支持向量机(support vector machine, SVM)模型进行预测;最后将各分量预测结果运用BP神经网络拟合得到最终预测值。针对北京测风塔实测样本进行建模预测,验证所提出预测模型的可行性,并与6种不同风速预测组合模型开展对比分析,证明所提出的预测模型具有更好的鲁棒性和预测精度。     

尾矿坝振动实验数据样本容量的优化研究

针对铀尾矿坝振动实验逸出氡累积浓度数据样本容量设计的主观性,本文基于偏向角绝对值均值递减还原逸出氡累积浓度曲线,采用随机起点等距抽样方法,得到不同样本容量的数据子集;通过曲线拟合和样本决定系数度量不同子集对还原实验数据集的代表能力。在保障实验研究精度条件下,得到使实验成本较优的最小样本容量,实验结果表明在样本决定系数大于0.98时,优化后样本容量为实验数据样本容量的10%以下。     

基于多模块关系网络的2D足迹分类

由于足迹数据的样本量有限,类间差小、类内距大,一般方法难以获取有效的足迹特征表示,导致足迹分类准确度不高.针对双模态2D足迹分类问题,文中提出一种基于小样本学习的多模块网络算法(MulRN),该算法在嵌入单元与关系单元使用了多个模块来提高网络的特征提取能力与特征度量能力,使用具有多分支结构的Inception模块与MR...     

需求分布含未知参数时报童模型的实施方法

考虑需求分布未知时的报童模型,假设需求分布的类型已知,但分布函数中含未知参数.证明了直接使用参数的估计量代替参数真实值的实施方法将使报童的期望利润偏离理论上的最优水平,只能得到一个次优结果.给出了两种修正的实施方法:一是基于大样本理论,通过收集足够多的需求样本数据,不断修正未知参数的相合估计值;另是在小样本下,直接修正未知参数的估计量.     

小样本因果关系检测模型及其在宏观经济分析中的应用

建立了专门适用于小样本随机变量因果关系检测的数学模型,并利用此模型研究了改革以来我国通货膨胀与经济增长的相关关系,所得结论对于我国如何制定与实施国民经济发展战略具有一定的理论指导作用．     

样本相关系数教学中的若干注解

在概率论和数理统计教学中,对总体相关系数做了较为详尽的描述和分析.样本相关系数具有广泛的应用意义,但在教学研究中涉及样本相关系数内容较少.分析样本相关系数与总体相关系数之间的关系,总结样本相关系数分布及相关统计性质,通过蒙特卡洛模拟方法直观展示样本相关系数、欧式距离、总体相关系数之间联系.     

φ-混合删失模型中密度函数K-M估计的r-阶相合速度

在生存时间与删失时间为 φ 混合序列的情况下，研究并获得了随机删失模型概率密度函数 ｆ（ｘ）的 Ｋ Ｍ（ｋａｐｌａｎ Ｍｅｉｅｒ）估计 ｆｎ（ｘ）的 ｒ阶相合速度。