自适应最近邻预测(英文)

研究了在最近邻预测中如何选择最近邻的阶数的问题。考虑了两种根据训练样本来确定近邻阶数ｋｎ与ｋｎ的方法。还证明了使用这些近邻阶数来进行预测可以达到最优预测以及进行了随机模拟计算,计算结果与文中理论相当吻合,并且揭示了最优近邻阶数ｋ０ｎ与样本量ｎ之间关系。     

长程关联的仿射Toda理论

给出了一种长程关联的Ｔｏｄａ场模型，并讨论这种模型与标准近邻作用仿射Ｔｏｄａ场模型的联系。     

END样本最近邻密度估计的一致强相合速度

利用扩展负相依(END)序列的Bernstein型不等式,研究END样本最近邻密度估计的一致强相合速度,给出了一致强相合性收敛速度的充分条件,并得到了与NA样本相同的一致强相合收敛速度.     

Shape classification based on singular value decomposition transform

In this paper, a new shape classification system based on singular value decomposition (SVD) transform using nearest neighbour classifier was proposed. The gray scale image of the shape object was converted into a black and white image. The squared Euclidean distance transform on binary image was applied to extract the boundary image of the shape. SVD transform features were extracted from the the boundary of the object shapes. In this paper, the proposed classification system based on SVD transform feature...     

一种改进的迭代样本挑选算法

针对近邻法分类需要大量计算和存储的缺点,提出了一种改进的样本挑选算法(different iterative case filtering,DICF).该算法首先评价每个样本的分类能力,据此不断删除分类能力弱的样本,迭代执行此过程,直到压缩子集不再变小为止. 经分析得出DICF算法时间复杂度为O(n~2). 在真实数据库上的实验结果表明,通过DICF算法得到的压缩集在压缩比、分类精度上均优于MCS,ICF, ENN等经典算法.     

无网格自然邻接点法在弹塑性分析中的应用

在弹塑性分析中引入无网格自然邻接点法,得到了弹塑性无网格自然邻接点法的求解控制方程.编制了二维弹塑性无网格自然邻接点法大变形程序,对条形基础进行了程序验证.计算结果表明,与有限元法相比,该方法能够很好地解决弹塑性材料的大变形问题.     

基于无人机沙漠图像的道路检测

针对沙漠道路对比度低,遥感影像检测沙漠道路效果差的问题,提出一种基于无人机图像的沙漠道路检测方法。该方法首先采用直方图均衡化增强道路目标,再利用互惠最近邻聚类算法剔除噪声点,最后,通过最小二乘法拟合道路参数。经实验测试,该方法有较高的准确性和鲁棒性,具有较强的应用性。     

The information in the term structure: A non-parametric investigation

This paper proposes a non-linear term structure model that nests the discrete and continuous time models as special cases. I estimate the model non-parametrically using nearest-neighbours regression. In sample, the non-linear model matches the standard theories, but out of sample, it offers substantial improvement. Linear models fail to track future interest rates: a random walk dominates the forward rate as a predictor for 3-month Treasury bills. A non-linear forecast based on the spread is shown statistically to be the best forecast.     

基于邻域相关性的小波图像自适应软阈值降噪

提出了一种新的基于邻域相关性的自适应软阈值降噪方法.软阈值函数的构造充分考虑了待阈值化小波系数与其圆形邻域小波系数的相关性,同时结合自适应的贝叶斯阈值进行噪声滤除.并与NeighShrink、VisuShrink、SureShrink以及wiener2法进行比较试验,结果表明,本研究所提出的方法可以获得较之其它的方法更好的降噪效果.