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1.
SV模型参数估计的经验特征函数方法   总被引:5,自引:0,他引:5  
孟利锋  张世英  何信 《系统工程》2004,22(12):92-95
计算基本SV模型和杠杆效应SV模型的联合特征函数,借助经验特征函数方法估计这两个SV模型。使用上海和深圳股票指数收益数据进行实证研究,结果表明经验特征函数方法是一种简单易行的估计SV模型的方法。  相似文献   
2.
本文针对目前数据库原理及应用课程在教学过程中存在的一些问题,探讨了如何从教学内容、教学目标、教学手段、教学方法以及考核方式上改进教学模式,从而提高学生的综合素质。  相似文献   
3.
本文介绍一种二级计算机控制的弧焊机器人控制系统。在考虑相邻关节影响的条件下,对弧焊机器人控制系统的硬件电路和控制方法进行了分析和设计.  相似文献   
4.
从系统论的观点来看,学生的卫生保健工作可作为教育系统的一个子系统。本文利用系统、信息庥和控制论的方法,首先试图分析该子系统的功能和各种相互依赖作用的关系,然后提出建立学生卫生保健工作信息管理的初步方案,高等教育的总目标就是培养德、智、体全面发展的高级人才,当然卫生保健工作的优化目标必须从属于该总目标。  相似文献   
5.
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。  相似文献   
6.
本文提出了在密集环境下多目标跟踪数据互联的动态规划法。为在噪声背景下进行实时多目标数据处理提供了理论依据和新途径.  相似文献   
7.
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.  相似文献   
8.
一种基于通行需求度的单交叉口模糊控制算法   总被引:8,自引:0,他引:8  
乔健  宣慧玉 《系统工程》2004,22(10):59-64
针对城市交通拥挤问题,提出一种根据通行需求度确定通行相位和通行时间的、可变相序的单交叉口模糊控制算法。仿真结果表明,在不同交叉口结构形式、不同相位构成和不同车流量组合的各种情况下,该方法均表现出良好的控制效果,是解决城市交通拥挤问题的有效途径。  相似文献   
9.
A latent class probit model for analyzing pick any/N data   总被引:3,自引:3,他引:0  
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.”  相似文献   
10.
用于图像目标识别的神经网络方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
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。  相似文献   
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