柯西定理的推广及其应用

本文对柯西定理的思想进行了推广 ,得到了有关正项级数敛散性的一个命题 ,并由此及到一个判别正项级数敛散性的方法。     

高层建筑物沉降监测数据综合分析的几种方法

目的探求桩基基础与灰土地基基础高层建筑物沉降监测数据分析的较优方法。方法应用线性回归模型、时间序列模型、灰色系统模型对桩基基础与灰土地基基础的高层建筑物沉降实测数据进行分析。结果3种方法对桩基基础高层建筑物的数据分析均取得了良好效果,而对灰土地基基础高层建筑物沉降监测数据分析中,时间系列模型要优于线性回归模型、灰色系统模型。结论桩基基础高层建筑物的监测数据分析可以采用线性回归模型、时间序列模型、灰色系统模型,而灰土地基基础高层建筑物监测数据分析更适合选用时间序列模型。     

红外遥控预付费水表的设计

针对IC卡水表应用于工业环境时存在的不足之处，提出了一种基于红外遥控的预付费水表的设计方案。从上位PC机通信电路、红外发送与接收电路以及电源模块等几个方面详细介绍了该水表系统硬件部分的实现方法。此外简要介绍了系统的软件设计以及红外通信硬件抗干扰措施。     

基于Bayes准则的广义判别预报模式及其应用

根据Ｂａｙｅｓ准则,提出一种时间序列与多元分析相结合的广义判别模式．该模式既保留了时间序列线性模式的优点,同时又吸收了多元分析线性模式的长处．从气象状况演变的物理机制来看,这种综合考虑系统状况的方法比单纯考虑前期状态演变或单纯考虑某一时次的状态更有意义．     

KPCA-LSSVM方法在视频时间序列预测中应用

为提高时间序列预测精度及降低预测过程中的计算复杂度,提出一种基于核主成分分析(KPCA)与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的预测方法.首先,将输入数据通过核方法映射至高维特征空间;然后,在特征空间上提取有效非线性主元;最终,通过LSSVM建立时间序列模型.为验证KPCA-LSSVM方法的有效性,将其应用于交通流及视频流预测中,在同等条件下,与单一的LSSVM及神经网络等预测方法进行比较.实验结果表明:基于KPCA-LSSVM建立的模型具有较好的推广性及较高的辨识精度.     

线性时间序列模型与双线性模型的识别研究

根据线性模型的特点，在推广的高阶矩概念的基础上，将高阶矩应用于系统的结构辨识问题中。介绍了用最小二乘原理估计高阶矩参数以及判定参数置信区间等内容。     

Smarandache kn数列与除数和函数的混合均值

对任意整数1≤k≤9,如果数列{a(k,n)}中的每一个数都可以分成两部分,使得第二部分是第一部分的k倍,则该数列称作Smarandache kn数字数列.利用初等及组合方法研究Smaran-dache kn数字数列及除数和函数的混合均值性质,并给出一个有趣的渐近公式.     

一条强大数律的注记

本文主要结果为鞅差序列{X_i,J_i,i≥1}服从强大数律的充分条件为(1) sum from i=1 to ∞(E[|X_i|~p/a~p_i+|X_i|~p|J_(i-1)]<∞,0相似文献   

基于单片机的激光美容仪器控制系统的设计

本文分析介绍了基于AT89S51单片机、应用于激光美容仪器的激光控制系统硬件组成、电路设计原理以及软件设计，并给出了系统软硬件设计框图和流程图。设计样机已通过高精度仪器的测试。     

泰勒级数与随机泰勒级数的增长性

研究了泰勒级数与随机泰勒级数的增长性与正规增长性,并得出了它们与系数之间的关系。