基于复杂网络的脑电信号回归分析

基于相点距离集合确定脑电信号的相空间重构嵌入维数,并得到时间序列的相空间轨迹.把由相空间轨迹构成的回归矩阵转化为复杂网络的连接矩阵,并用复杂网络的特征参量表征回归矩阵的性质.实验结果表明,由不同生理状态的脑电信号构成的回归矩阵呈现出普适和非普适特征,也就是小世界特征的一致性和聚类结构的差异性.这些结论与实际脑网络的小世界特征和脑功能区域的聚类结构能够很好吻合.     

姿态鲁棒的分块稀疏表示人脸识别算法

针对稀疏表示人脸识别算法对姿态变化敏感的问题,提出一种姿态鲁棒的分块稀疏表示人脸识别算法,通过对人脸进行分块表示并利用仿射变换模型对姿态变化建模,提高稀疏表示人脸识别算法对姿态变化的鲁棒性.同时,通过最小化图像分块重构误差来估计仿射变换参数初值,有效提高仿射变换参数估计精度,进而提升人脸识别算法的性能.实验结果表明,本文算法可在一定程度上克服姿态变化造成的对齐误差,比现有相关算法具有更好的姿态鲁棒性和识别性能.     

基于改进支持向量回归的岩溶天窗水位预测模型

利用主成分分析对影响变量进行特征提取,选择通用性较强的径向基核函数,应用遗传算法对影响支持向量回归模型的2个重要参数惩罚因子C和核函数参数γ进行优化,建立了基于遗传算法优化的支持向量回归模型,并以提取特征作为模型输入应用于后寨地下河流域平山天窗水位预测.预测结果表明,与传统偏最小二乘回归模型相比,优化后的模型具有更高的...     

管理必须回归道德

在中国一些企业中,员工层与运营管理层的对抗在不断加剧。这种冲突的根源有很多,但最基本原因是经营管理层“权力文化”的形成。偏离目标的管理是“暴政”企业是个经济组织,员工与企业之间是一种特殊的交换关系。按英国经济学家科斯的说法：“企业的显著特征就是作为价格机制的替代物。”也就是说,     

线性模型中回归系数广义岭估计的相对效率

对于Gauss-Markov模型,给出了回归系数的广义岭估计相对于最小二乘估计的几种相对效率的上、下界,并讨论了它们之间的相互关系.     

关联矩阵的稀疏表格法

关联矩阵的稀疏表格法是一种把电路的KCL方程、KVL方程和支路方程全部罗列出来的方法,是以关联矩阵为基础的稀疏表格法.现成为用计算计辅助分析网络中的一种先进方法.本文就这一方法进行讨论和分析,为复杂电路的分析提供一种科学的方法.     

基于光学-ALS变量组合和非参数模型的天然次生林地上生物量估算

【目的】通过组合机载激光雷达(airborne laser scanning, ALS)数据和Sentinel-2A数据提取特征变量,探讨估算天然次生林地上生物量(aboveground biomass, AGB)最佳的变量组合方式和估算方法。【方法】以2015年ALS数据、2016年Sentinel-2A数据和黑龙江帽儿山林场森林资源连续清查固定样地数据为数据源,通过ALS数据提取高度特征变量(all the LiDAR variables, 记为A_L),Sentinel-2A数据提取若干植被指数变量(all the optical variables, 记为A_O),然后将光学-ALS结合变量(combined optical and LiDAR index, COLI,记为I_COL)结合成为新的变量 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_1} 和 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_2} ,以6组特征变量组合方式(A_O+A_L、 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_1} 、 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_2} 、 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_1} +A_O+A_L、 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_2} +A_O+A_L、 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_1} + I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_2} +A_O+A_L)作为输入变量,分别使用多元线性逐步回归(stepwise multiple linear regression,SMLR)、K-最近邻法(K-nearest neighbor,K-NN)、支持向量回归(support vector regression,SVR)、随机森林(random forest, RF)和堆叠稀疏自编码器(stack sparse auto-encoder,SSAE)共5种方法构建了天然次生林AGB估算模型,探讨I_COLs变量以及不同模型对生物量估测精度的影响。【结果】结合变量I_COLs对于森林AGB的估算十分有效,加入I_COLs变量能够很大提高森林AGB模型的估算精度;与其他4种模型相比,无论使用哪些变量作为输入数据,SSAE模型的精度最高;当使用SSAE模型,以光学和ALS变量组合 ( I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_1} + I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_2} +A_O+A_L)作为输入特征变量时,模型的准确性最高:R²=0.83,均方根误差为11.06 t/hm²,相对均方根误差为8.23%。【结论】结合变量COLIs能够有效地提高天然次生林AGB的估算精度,而且深度学习模型(SSAE)在估算天然次生林AGB方面优于其他预测模型。总体而言,利用ALS和Sentinel-2A数据组合变量的SSAE模型可以较准确地估算森林AGB,为天然次生林地上生物量的估算和碳储量评估提供技术支持。     

基于密度结构分析的改进FCM混合矩阵估计

欠定盲源分离问题中,针对传统FCM算法(fuzzy C-means,FCM)需要预先设定聚类数目和初始聚类中心,以及聚类结果易受噪点干扰的问题,提出一种基于密度结构分析的改进FCM聚类算法,并利用改进后的算法实现混合矩阵估计.这一改进算法首先用OPTICS(ordering points to identify the...     

基于教育目标分类学的《土力学与地基基础》课程教学研究

以《土力学与地基基础》课程教学为基础,提出并实践了符合教育目标分类学认知规律的“六环节一循环”的专业课教学模式.通过对比新旧模式的教学效果表明:“六环节一循环”的专业课教学模式可显著提高学生接受知识的效率和独立思考的能力,加强分析和解决实际问题的能力,培育逻辑思维与正确的价值体系;该改进模式能不断提升课堂教学的含金量与...     

基于R语言的赏金类软件数据分析

随着赏金类软件的不断发展,人们日常的对话从“今天你吃饭了吗”转变成“今天你领钱了吗”.2017下半年,随着支付宝扫码赚赏金和直播答题赚赏金等活动的兴起,赏金类软件一时风头无两,得到了国民的极高关注.文中利用R软件进行数据的分析处理,旨在了解影响赏金类软件推广的因素,分析用户对赏金类软件的看法,研究其发展所面临的问题.最...