基于深度负相关学习的室内WiFi指纹定位技术

本文提出了一种新的基于深度负相关学习的WiFi室内定位模型.通过负相关学习约束,多个学习器能学习到不同的表征特性,从而有效降低模型的过拟合,并极大地提升其泛化能力.同时该模型将负相关学习方法应用到去噪自编码器和回归预测器上,并利用深度学习方法使其很好地适应随环境和时间变化的RSSI信号,提高了在长时间间隔内的定位性能.利用负相关学习方法使定位模型在初始时候的平均定位误差从1.57 m下降为0.77 m,60 d平均定位误差也仅为0.89 m,误差仅仅只增加0.12 m,验证了负相关学习能够削弱环境变化对定位的影响.     

破碎煤矸石粒度与热值分布研究

通过研究不同方式破碎煤矸石中存在的热值随粒度减小而增大的现象,分析了破碎煤矸石粒度与热值分布间的相互关系。结果表明,煤矸石破碎后,不同粒级发热量随粒度变化而重新分布,呈负相关关系,且细粒级比粗粒级发热量提高1倍以上,为煤矸石的破碎分选提供了依据。     

不同风沙土壤颗粒的分形特征

应用土壤颗粒的重量与粒径分布原理来描述了古尔班通古特沙漠地风沙土壤颗粒的分形特征.通过对10种样品颗粒的机械组成进行分析,分别计算出了它们的分形维数(D=2.3237～2.9347),并分析了其与流动风沙土、半同定风沙土和固定风沙土之间的关系.分析结果表明,风沙土壤结构具有明显的分形特征,其粒径分布分形维数为2～3.土粒表面分形维数与2～0.2mm间的土粒含量存在显著的负相关;而与0.02～0.002mm和＜0.002mm的颗粒含量存在显著的正相关,表现为随着土壤质地从流动风沙土、半固定风沙土到固定风沙土的变化,其土粒表面的平均分形维数呈依次增高.土粒表面分形维数与三种典型风沙土壤有机质含量为极显著正相关,而与其硬度为显著负相关.     

基于神经网络集成的Windows病毒检测方法研究

该文针对Win32PE病毒种类多,破坏力强的特点,提出一种基于神经网络集成的病毒检测方法。神经网络集成采用负相关学习方法进行训练,采用n-gram特征字统计方法得到病毒特征字,计算特征字信息条件熵,来选择作为训练样本的特征字。实验结果表明,神经网络集成改善了传统的特征字比对法不能识别新的病毒,容易被病毒制造者克服的缺点,在保证对Win32PE病毒较高的检测率的同时保持了较低的误检率。     

基于进化规划的神经网络群的设计方法

提出一种基于进化规划的神经网络群的自动设计方法．该方法不仅使得神经网络群中的个体网络倾向于完成不同的子任务，同时各神经网络个体在进化过程中不断寻找最好的协作关系，而且神经网络群的规模和结构不需预先设定．仿真试验表明，该算法是有效的。     

JJF1059-1999《测量不确定度评定与表示》讨论之五输入量估计值相关情况下的不确定度评定

1在不确定度评定中的相关概念 不确定度评定中,相关(correlation)是指输入量Xi中,由于某种共同的原因,导致其估计值xi同时偏大或偏小(正相关)或是其一偏大另一偏小(负相关).如果这种偏小和偏大的现象接近成正比或成反比,那么,这种相关就是一种强相关.如果这种现象只是一种可察觉的趋势,就是一种弱相关.定量给出这种相关程度的量,是相关系数(correlation coefficient)r.r处于-1～ 1之间,为正值时,表明正相关;为负值时,表明负相关;为零时,表明不相关.其绝对值大于0.7时,称为强相关,小于或等于0.7时称为弱相关,在不确定度的评定中,往往不需要准确地评定相关系数r的大小而只要有个强、弱和不相关的概念.     

连续开区注氮对采空区自燃“三带”分布特征的影响

为了研究连续开区注氮参数对采空区自燃"三带"分布规律的影响,以大兴煤矿南五902工作面为研究对象,分别开展了不同O2浓度(20.9%、10.0%以及7.0%)条件下煤自然发火模拟实验,分析CO气体产物与煤温关系,认为研究区域的9#煤层自然发火临界氧浓度为7%;通过在南五902回风巷布置束管对不同注氮量情况下采空区内不同位置的CO、O2浓度进行现场实测,得出了注氮量与氧化带宽度呈负相关,且注氮量不影响散热带范围的特征;结合工作面平均推进度最终确定,采用1200 m3/h迈步式埋管连续开区注氮的防灭火手段,可满足南五902工作面日常防火需要。     

基于负相关神经网络集成的货币识别算法研究

为了提高货币识别率,提出了用负相关学习算法来提高神经网络集成的泛化能力.将紫外光照射下的纸币图片作为实验样本,将负相关学习法的集成神经网络用于分类器设计,选择6种面额纸币在不同噪声下的样本共300个作为训练样本,对单个神经网络分类器和神经网络集成分类器进行了MATLAB仿真,并对仿真所得的可靠性、识别率进行对比.实验结果表明,基于负相关学习的神经网络集成对货币识别分类有很好的效果,与应用单个神经网络的系统和独立训练个体网络的集成神经网络相比,它的识别率平均可以高出4％.     

品种差异对大豆蛋白凝胶性的影响

本文通过采用不连续的十二烷基磺酸钠一聚丙烯酰胺凝胶电泳方法，对不同大豆品种中蛋白质的亚基含量比例(7S／11S)进行了测定，得出品种差异对蛋白质亚基比例的变化影响较明显。同时将不同品种分离蛋白制成凝胶，采用流变仪测其硬度与弹性等物理特性，分别将两个物性指标与7S／11S比例进行了统计相关分析，得出7S／11S与硬度呈显著负相关，与弹性呈不显著负相关；进行电镜扫描观察证实7S／11S比值越小的品种，其制得的凝胶网络越细密。说明品种差异对大豆蛋白凝胶性的影响显著。     

煤矿一线员工职业倦怠与社会支持关系

通过以268名煤矿一线员工为研究对象,使用人口资料调查表、职业倦怠量表、社会支持量表为测量工具,采用描述性统计和回归分析方法,研究煤矿一线员工职业倦怠现状和社会支持对职业倦怠的影响。结果表明:年轻员工职业倦怠显著,获得社会支持最少;年龄与工龄长员工职业倦怠明显,但获得社会支持较多;职务、学历和婚姻状况对职业倦怠和社会支持影响明显;社会支持与职业倦怠存在显著负相关,且客观支持对职业倦怠各维度有显著影响。煤矿一线员工职业倦怠情况明显,社会支持可以有效缓解职业倦怠,人口资料因素影响职业倦怠和获得社会支持水平。