BP网络应用于黄河水质浓度的预测研究

我们首次建立了不同算法运用于DO浓度预测的三种BP神经网络模型 ,并将其用于地表水质浓度的预测 结果表明 ,三种网络均可较满意地预测DO浓度 但比较之下 ,基于L -M改进算法的BP网络在非线性时间序列DO值的预测中显示出了独特的优越性     

去除AMR语音编码器前瞻时延的研究

为降低自适应多速率（AMR）语音编码器的时延,提出了一种去除其前瞻时延的方法. 此方法采用协方差算法计算线性预测系数,然后用线性预测系数外推得到新样点. 用新推得的样点取代原来的前瞻样点,从而去除了编码器的前瞻时延. 进一步对重建语音质量分别进行了客观评价和主观评价,并且计算了算法复杂度. 实验结果表明该方法在去除前瞻时延的同时,重建语音质量接近原始AMR的重建语音质量.      

ND样本加权回归函数估计的强相合速度

设{ε_i,1≤i≤n}为ND随机误差序列, 利用ND序列的Bernstein不等式, 在非参数回归模型Y_i=g(x_i)+ε_i(1≤i≤n)下, 研究未知函数g(x)加权核估计g_n(x)的强相合速度,
从而将加权回归函数估计的相合性推广到ND样本.     

基于GAN的医学图像仿真数据集生成算法

基于生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN),提出了面向肝脏肿瘤CT图像仿真数据集生成深度学习算法.首先,将CT图像数据文件进行格式解析,单独保存为PNG格式的图像文件;然后,将肝脏病变区域统一标注为白色,并结合肝脏CT原图组成配对图片;最后,用生成对抗网络的pix2pix架构仿真生成病变肝脏图像.为将生成图像与目标图像进行定量分析、比较,本文采用了峰值信噪比和结构相似性作为模型的评价指标.实验结果表明,本文算法所生成的肝脏肿瘤CT仿真数据集的平均峰值信噪比为64.72dB,平均结构相似性为0.9973,证明了所生成的仿真图像数据有着非常高的真实度.     

山西省农业结构调整的宏观分析

加入WTO，省城产业参与国际性劳动地城分工、产品走向国际市场成为必然。山西农业也属弱质、弱势产业。不可避免地要面临挑战。以生态建设为目标，以变竞争和挑战为发展机遇为内容的农业结构调整已十分迫切。为此，我们必须加快政府职能转变、发展特色农业和生态农业、实施农业产业化。     

统计预测法与同步数字系列基群时钟同步恢复

同步数字系列 ( SDH)指针调整给支路时钟带来了幅度很大的低频抖动 ,一般的时钟同步恢复方法 (如简单的模拟或数字锁相环 )已无法将其滤除 ,为恢复 SDH中基群时钟同步 ,提出了一种新的全数字化方法——统计预测法。该方法通过对一个统计周期内欲平滑时钟与参考时钟的差异的统计 ,在下一个周期内预测出支路时钟。从该方法的原理、抖动性能的分析以及给出的计算仿真结果和实验测试结果可知 ,该方法可以有效地平滑由于指针调整和码速调整产生的很大的相位跃变 ,恢复的时钟抖动很小 ,有很好的抖动转移特性和很大的捕捉范围 ,且不需要锁相环 ,系统便于集成 ,有利于设备的小型化。     

2×2表配对资料的边际分布齐性检验方法

给出2×2表配对资料的边际分布齐性检验公式和两个2×2表配对资料的边际分布差值的比较,推导出边际概率分布的点估计及其协方差矩阵,由此导出大样本时的检验公式,得到边际分布齐性检验的方法和两个样本的2×2表配对资料的边际分布差值比较的检验公式.     

动态投入产出技术在煤炭产业结构优化中的应用

以动态投入产出分析方法作出切入点,以煤矿的煤与非煤产业为具体研究对象,利用最优化理论和投入产出分析方法,以追求煤矿企业最大工业总产值为目的,建立多目标动态投入产出优化模型,并提出了算法与算例,计算结果说明,所建立的模型、给出的方法是可行的。     

一类加权损失函数下正态分布均值参数的同时估计

1 引言 设X_i,i=1,2,…,p是相互独立的服从正态分布的随机变量,其均值参数为O_i,方差为1。在讨论均值参数O=(O_1,O_2,…,O_p)的同时估计问题时,当损失函数是平方损失函数,即     

线性模型广义最小二乘估计的中偏差、重对数律与相对效率

对回归模型进行适当变换,得到了线性模型广义最小二乘估计的中偏差及重对数律,并且在均方误差矩阵准则下得到了Bayes（BE）估计与广义最小二乘估计的2种不同相对效率的上下界．