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1.
2.
3.
在适当的矩条件下。证明了两样本对称统计量的Berry—ESseen定理.作为该定理的推论。还得到了广义U-统计量正态逼近的速度. 相似文献
4.
提出了一种基于径向网络的增量学习算法 ,在对新样本进行学习时 ,通过恢复受干扰样本的方式来尽可能保持已有的知识不变 .模拟实验证明了本算法的正确性和有效性 . 相似文献
5.
本文在NA相依样本下给出了非参数回归函数加权递归核估计gn(x)=n∑(i=1)yi(xi-xi-1)/hi K(x-xi/hi)的渐近无偏性和相合性的充分条件。其中这里得到的充分条件与一般加权回归函数核估计的相合性几乎完全一致。 相似文献
6.
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。 相似文献
7.
小样本参数估计算法及其应用 总被引:3,自引:0,他引:3
本文简要介绍了Minimax法和MSAR法对小样本数据的研究,随之重点介绍了1种实用的新算法IMSAR法及其应用。该法是通过变权松弛最小二乘法,确定适当的权因子来实现的。它克服了MSAR法的运算量随样本数据量增加而显著增加的突出缺点,仿真结果表明:IMSAR法具有较强的抗干扰能力,可适应于噪声分布未知的情况。最后,本文将IMSAR法应用于转炉炼钢动态模型及药物房室模型的建立,收到了令人满意的效果。 相似文献
8.
为了解决当前电力系统巡检难度大、效率低、数据不足以支撑大规模训练的问题,提出一种基于孪生网络的小样本检测方法。首先,在Faster RCNN(faster region convolutional neural network)目标识别算法的框架下,搭建支持图片和查询图片共享的孪生网络模型;然后,利用改进的RPN(region proposal network)模块产生更高质量的proposals;最后,在检测头上对支持图片和查询图片的RoI(region of interest)进行关联匹配。结果表明,将算法应用于自主构建的EPD(electric power detection)数据集,在仅利用10张支持图片的情况下,就能实现对电力背景下鸟巢异物和绝缘子相关类别的检测,检测指标mAP达到18.92%。与其他算法相比,应用于电力行业目标检测的孪生网络小样本模型,在极端小样本情况下性能优良,同时具有更加轻量化的优势,可为电力检测新方法研究提供参考。 相似文献
9.
针对现有对抗样本检测方法存在检测准确率低和训练收敛速度慢等问题,提出一种基于图像去噪技术和图像生成技术实现的对抗样本检测方法.该检测方法将对抗样本检测问题转换为图像分类问题,无须事先得知被攻击模型的结构和参数,仅使用图像的语义信息和分类标签信息即可判定图像是否为对抗样本.首先,采用基于swin-transformer和vision-transformer实现的移动窗口式掩码自编码器去除图像中的对抗性噪声,还原图像的语义信息.然后,使用基于带有梯度惩罚的条件生成式对抗网络实现的图像生成部分根据图像分类标签信息生成图像.最后,将前两阶段输出的图像输入卷积神经网络进行分类,通过对比完成去噪的图像和生成图像的分类结果一致性判定检测图像是否为对抗样本.在MNIST、GTSRB和CIAFAR-10数据集上的实验结果表明,相比于传统检测方法,本文提出的对抗样本检测方法的平均检测准确率提高6%~36%,F1分数提高6%~37%,训练收敛耗时缩减27%~83%,存在一定优势. 相似文献
10.
利用RAPD标记鉴定芥菜(Brasica juncea Cos.)品种(英文) 总被引:2,自引:0,他引:2
从60种10bp随机引物中筛选出7种引物,对8个芥菜变种的16个品种(每个变种有2个品种)进行了随机扩增多态性DNA(RAPD)鉴定,能快速、灵敏、较为简便获得了16个芥菜品种的基因组DNA指纹图谱.结果表明,不同引物在16个品种上都有其特征DNA带,一般只有1条,少数有2条.在同1个变种的2个品种之间存在着丰富的RAPD标记,通过比较2个品种各自独具的RAPD标记,就可明确地将2个品种区分.在所用的7种引物中,没有1种能同时将8对芥菜品种全部区分开,但用2种或2种以上的引物就完全可以将8对芥菜品种全部区分开. 相似文献