邮政通信网局部预测模型的研究和实现

为建立模型对网络实体流量流向进行预测,通过对实际情况的分析,得出新的局部预测模型方案,并为模型设定多级子模型,当模型需要变换时,只需要加入新的影响因素,不需要改变模型框架,这样使得模型更加适合邮政通信网仿真优化的需要。对于其它类似的仿真系统模型建立也有一定的启发作用。     

二十八天水泥抗压强度动态模型及参数对预测的影响

本文用时间序列分析方法分析水泥生产过程,笔者假设水泥生产过程为一个平稳的随机过程,它的二十八天抗压强度为具有控制项的自回归模型。用30组数据建立了28天水泥抗压强度动态模型,并做了跟踪,分析了七天抗压强度、细度、SO_3等与二十八天抗压强度的关系。最后,把生产中实际值和预测值进行了比较。     

基于Laguerre函数模型的多变量广义预测自适应控制

通过对Laguerre函数模型结构的分析 ,把多变量广义预测自适应控制方法应用于该模型中 ,利用Laguerre函数模型近似控制对象系统结构 ,将模型中间参量的辨识和模型的预测输出有效的统一了起来 ,克服了单纯基于参数化模型预测控制通常需要已知系统的时延和阶次的局限 ,为适合该类模型的工业对象应用提供一种有参考价值的控制方法。     

基于概念图的超文本网页学习适应性机制研究

从概念图和超文本结构特点的相似性出发,分析了超文本网页的自适应方式和机制结构,提出适应性超文本链接的路径分类,对适应性超文本网页的结构设计提出了一些可行的建议.     

浅谈师范生现代教学技能的培养

高质量的教师队伍是高质量教育的一个基本条件,师范生"现代教育技术素质"是教师素质的一个重要方面。文章在分析师范生教学技能内容的基础上,探讨了高等师范院校学生教学技能培养的有效途径,并提出了改进方向。     

A latent class probit model for analyzing pick any/N data

A latent class probit model is developed in which it is assumed that the binary data of a particular subject follow a finite mixture of multivariate Bermoulli distributions. An EM algorithm for fitting the model is described and a Monte Carlo procedure for testing the number of latent classes that is required for adequately describing the data is discussed. In the final section, an application of the latent class probit model to some intended purchase data for residential telecommunication devices is reported. Geert De Soete is supported as “Bevoegdverklaard Navorser” of the Belgian “Nationaal Fonds voor Wetenschappelijk Onderzoek.”     

一种在主瓣干扰条件下稳健的自适应波束形成方法

在自适应波束形成技术抑制干扰问题中 ,当存在主瓣干扰时 ,便暴露出两个缺陷 :一是副瓣电平增高 ;二是主波束变形且峰值偏移。提出了一种先在数据域实施干扰相消预处理 ,再进行自适应波束形成的解决方法 ,该方法在抑制主瓣干扰的同时 ,有效地解决了副瓣电平增高、主波束变形及偏移的难题。仿真结果证明了该方法的有效性。     

用于图像目标识别的神经网络方法

本文提出了一种全局最优的神经网络（ＦｕｌｌＤｏｍａｉｎＯｐｔｉｍｕｍＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ）模型用于目标识别。通常所设计的神经网络不能保证全局最优，使得网络不一定收敛到期望样本点上。本文的模型采用了先设计稳定点、再构造吸引域的方法，提高了网络的识别正确率及速度。针对图像识别中矢量维数大的实际，提出了一种不变性方法，使得样本维数下降而分类距离保持不变。同时又证明了网络的收敛性、收敛速度及映射保距等。计算机模拟结果表明，网络对噪声或缺损图均能正确识别。     

拥挤交通流的行为分析与仿真建模

从分析拥挤状况的交通行为特性出发，建立了相应的仿真模型。该模型在跟车子模型加入了随机扰动项，换道子模型的可行性检测中加入了前后间距不足时司机的减速行为。与传统模型相比该模型能更好地反映拥挤流下的交通行为，更适合于拥挤状况的交通微观仿真。     

数学期望模型应用实例

混合样本检验法是预防医学中常用的方法，通过建立数学期望模型，可以在定量分析中减少检测次数，达到减少工作量，提高工作效率的目的。