水泵振动及其噪声的解决方法

对水泵运行过程中发出的噪声及产生振动的原因进行了分析,提出了避免或减轻水泵噪声及防振、减振的对策和方法.     

全向视觉中数据噪声对参数估计的影响

针对全向视觉中特有的数据特性,对图像中不同区域的数据噪声提出了不同假设,并在此假设下分析了数据噪声对线性参数估计的影响,研究表明,尽管远离图像中心区域的数据误差较大,但这些数据对参数估计的影响是非常大的.此外,还提出了一种分步选择数据点的方法,首先选择较高精度的数据得到初始参数估计值,然后逐步选择更多的数据点以保证得到尽可能多的数据点,而且所选择的数据点尽可能覆盖图像的边缘区域.实验结果表明,文章提出的方法可以得到更精确和更稳定的参数估计.     

基于最小扰动相关去噪法股票投资组合风险优化

金融相关矩阵的计算是构建金融投资组合的基础.为解决金融相关矩阵的“维数灾祸”问题,进而促进金融投资组合风险的优化,受基于随机矩阵理论(RMT)和特征向量的Krzanowski稳定性的KR去噪法的启发,对收益相关矩阵特征值增大时的特征向量最小扰动进行了数学推导,并将以该扰动衡量的特征向量的Krzanowski稳定性引入到RMT去噪法中,进而建立对金融收益相关矩阵去噪的KRMIN方法. KRMIN法对KR法的算法进行了两方面的优化.一方面, KRMIN法对KR法的特征值设定方法进行了扩展; 另一方面, KRMIN法采用模拟退火算法计算特征值.理论研究表明,由于在收益相关矩阵特征向量的稳定性和特征值算法准确性上的优势, KRMIN方法将获得比KR法更好的组合风险优化效果.通过bootstrap方法,开展了将LCPB法、PG+法、KR法和KRMIN法用于不同数量股票的投资组合优化的实证研究.结果表明: LCPB法、PG+法、KR法和KRMIN法都能通过股票收益相关矩阵去噪而带来投资组合风险的优化;基于收益相关矩阵特征向量的Krzanowski稳定性的KR法和KRMIN法的组合风险比其他两种方法更低;由KRMIN法得到的收益相关矩阵的特征向量稳定性和组合风险优化效果好于KR法.     

Enhancing site style tree construction algorithm

The World Wide Web has become a global information service center with a vast amount of news, advertisements, product and service information, and disparate information from diversified sources. However, only a small portion of information is truly relevant and useful to the users who are seeking information on specific topics. In this paper, common relations among nodes are taken into consideration when constructing site style tree, and a new node type is introduced. Experimental results show that the proposed algorithm has higher precision and recall.      

浅谈低噪声路面类型及其适用性

文章在分析交通噪声的产生和危害的基础上，总结了各种类型低噪声路面的路面结构、材料组成特点及各其降噪机理，继而探讨了各种低噪声路面的适用性。     

关于动车检修库作业平台翻板降噪问题的探讨

通过对动车检修库三层作业平台在使用过程中翻板运动时所发出噪声问题的分析和探讨,在平台翻板的动力选择及结构方面作出了必要的改进工作,使降噪效果明显,产品质量得到了更进一步的提高.     

基于连分式的广义高斯分布的参数估计

近年来,使用广义高斯分布拟合的子带小波系数的统计模型被广泛地用于图像分类、修复、去噪和分析等图像处理中,而广义高斯分布的参数拟合问题一直是该领域中的一个重要的瓶颈问题。文章针对该问题提出用连分式迭代来实现广义高斯分布的参数估计,连分式迭代具有算法稳定、收敛域广、计算精度高、迭代速度快等特性;构造了基于连分式的广义高斯分布形状参数β的迭代格式。实验结果表明在不同方差噪声时,基于连分式迭代算法在计算时间复杂度和精度上优于牛顿迭代算法,而且收敛性不受初始值等参数制约,总能收敛到最优值附近。     

突触信号传导的动态饱和模型研究

对一类动态饱和突触神经模型中信号传导性质进行了研究.模型的动态过程采用高阶Milstein随机微分方程解法进行求解,其信号输入输出特性用集平均互相关系数进行衡量.集平均互相关系数的数值分析结果表明,适宜的噪声能够增强信号传导,并且通过调节饱和势比值大小和突触神经群体数目,观测到噪声增强信号传导的非线性现象更加显著.     

基于粒子群算法的非规则LDPC码度序列设计

研究了非规则低密度奇偶校验（low-density parity-check, LDPC）码度序列阈值计算方法，详细讨论了构造具有较高阈值度序列的步骤与约束条件的处理，提出了一种基于粒子群优化（particle swarm optimization, PSO）算法的度序列优化方法。仿真了此方法的寻优效果，给出了一些接近Shannon限的优秀度序列和分析比较。