Pfiesteria的潜在危险

Pfiesteria这种微小的生物与引人注目的鱼类死亡有关,并已危及人类。但其最广为宣扬的影响可能不是危害最严重的影响。现在,一些更细微的效应引起了人们的关注。     

舰船维修工时费率与物价指数的阈值协整关系实证研究

基于不同时期舰船维修工时费率与物价指数的波动特征,提出采用非线性阈值协整理论,建立了工时费率与物价指数的阈值向量误差修正模型,并分析模型估计、检验方法。鉴于研究对象的小样本性质,设计了基于参数化残差的Bootstrap仿真实验,实现模型的检验及估计。根据模型结果,对不同机制下工时费率与物价指数因果关系进行检验,并与线性协整假设下的检验结果进行比较。实证结果表明：工时费率与物价指数属于两机制非线性阈值协整系统,当对均衡态的偏离超过阈值时,系统向均衡态调整,并且工时费率的调整速度大于物价指数调整的速度;否则,系统不进行调整。在不同机制下,工时费率与物价指数存在不同的单向因果关系。     

基于任务特征的一种小样本学习方法

现在机器学习对于数据量的依赖性过强,大量数据意味着高价的成本,如何在少量样本上取得可观的预测准确率非常关键,小样本学习就是基于该问题提出的.本研究基于MAML的模型框架,加入任务嵌入的思想.MAML是目前主流的元学习模型,它有泛化性能好、适应性强的特点.在此基础上,我们可以引入动态的特征嵌入进行调整来适应不同的任务,在输入任务后,通过预测网络中的特征层生成参数来调整任务特征嵌入.在常用的小样本学习公开数据集Omniglot和MiniImagenet上实验证明了提出的方法能够提高学习性能.     

空空导弹测试性试验方法研究

随着电子技术的快速发展,装备的测试性设计水平要求越来越高,而测试性试验作为评估装备测试性水平的重要技术手段,越来越受到重视.本文阐述了测试性试验的重要性及现状,并针对空空导弹测试性考核需求,结合空空导弹技术特点,从FMECA、故障样本选取、故障注入方式和试验流程等方面入手,提出了适用于空空导弹测试性试验的方法.     

利用主动学习改进遥感图像单类分类:以正类和未标记样本学习方法为例

针对单类分类方法中只用正类训练样本导致训练样本数量和质量的选择直接影响分类结果精度的问题,以正类和未标记样本学习(PUL)为例,研究如何利用主动学习选择训练样本,以求改善单类分类的精度。首先用随机选取的训练样本进行PUL分类,直到获得稳定的分类精度,然后利用主动学习选择和增加最有用(informative)的正类或负类样本,用于PUL分类。结果表明,当利用足够多的随机选取的正类样本得到稳定的分类精度后,利用主动学习选择和增加正类样本可以提高分类精度;利用主动学习的同时加入正类和负类样本,可以得到比只加入正类样本更高的分类精度;将利用主动学习得到的正类样本经相似性筛选后得到的正类样本,分类精度与直接利用主动学习选择的样本相似,但达到同样精度时需要更少的样本。因此,利用主动学习选择和增加样本可以有效地改善单类分类的精度。     

小样本数据生成及其在异常检测中的应用

在不平衡数据的应用中,少量的负样本(异常数据)往往是检测准确率低的重要原因,如在主机异常检测领域中,异常样本过少使得检测效果不佳.为解决这一问题,该文改进了深度卷积生成对抗网络,使其更易于收敛和生成样本.再通过将改进的深度卷积生成对抗网络用于入侵检测评测数据集ADFA-LD异常样本的训练,构造出更多的异常样本.最后,为验证生成样本的效果,以多种异常检测方法检测对上述增加样本后的平衡数据进行实验,实验结果发现新增加的异常样本能被全部检测出,而且已测出的异常样本无漏检,实现了高检测率和低误报率.对比实验表明该文提出的小样本数据生成方法能有效解决某些数据不平衡的应用问题.     

改进的二维最优信息扩散方法

对原有的受单个参数控制的二维信息扩散方式作了改进,通过构造一个概率扩散模型导出了一个由3个参数控制的扩散函数,在此基础上根据实际情况建立一个准则,最终得到一个信息扩散的参数优化数学模型.实例表明在小样本的情况下,该最优信息扩散方法能够取得更加理想的结果.     

镜像基函数下过渡投影子空间人脸特征抽取算法

为强化鉴别信息的完整性,提升解决小样本问题(SSSP)的能力,该文构造了一种求解具有几何对称性的样本鉴别信息的特征抽取算法.从线性子空间的角度出发,利用人脸的几何对称性,依据奇偶分解原理,在原特征空间生成一组镜像对称基函数.构造一种矩阵变换,求出两个对称基之间的过渡矩阵,并在过渡矩阵空间上求取最优鉴别矢量集.该方法强化了鉴别信息的完整性,对解决SSSP是有效的.在ORL和FERET人脸数据库上的实验结果验证了算法的有效性.     

深圳证券市场系统风险分析

基于威廉·夏普的资本资产定价模型 (CAPM) ,运用数理统计的原理和方法 ,对深圳证券市场系统风险大小变化趋势和变化成因进行实证分析 .结果表明 :深圳证券市场系统风险占总风险的比例在总体上呈下降趋势 ,与国外成熟证券市场相比仍明显偏高 ;在市场波动较大的年份系统风险所占的比重较大 ;大盘股系统风险在总风险中所占的比重较小盘股大     

NA 样本下非对称损失函数截尾参数的经验Bayes检验

研究了负相关(NA)样本下具有非对称损失函数单边截尾参数的经验Bayes检验.其损失函数为L(θ,θ0 )=k1 (θ-θ0 )2I(θ＜θ0 ) [k1 (θ- θ0 )2 k2 (θ- θ0 )] I(θ≥θ0 ),ki≥0,i = 1,2.应用概率密度函数的核估计来构造检验函数,得到了它的收敛速率具有渐近最优性. 并发现对所提出的EB检验,在某些条件下,具有渐近最优性的收敛速率,能够任意接近于1.