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1.
本文作者通过对一道数项级数的求和,研究了一般的级数的求和方法,并给出和证明相应的结论。  相似文献   
2.
结合ARMA时间序列预测模型和BP神经网络预测模型的优点,构建ARMA-BP神经网络混合模型,对风电功率预测问题进行研究。采用构造性神经网络模型得出的类别值对统计时间序列模型的预测值进行修正,提高了风电预测的精度和效率。  相似文献   
3.
对一种基于H.26L标准的多参考帧技术的抗差错扩散性能进行了综合测试,通过大量的实验数据对比了H.263标准的单参考帧技术,并给出实验数据的分析。  相似文献   
4.
结合差错跟踪的多参考帧选择视频压缩技术研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
在系统分析基于反馈的差错跟踪和参考帧选择技术的基础上,利用差错跟踪技术标志出错帧和差错扩散帧中的错误宏块的位置,然后采用多参考帧选择技术恢复差错。仿真实验表明,相对于单参考帧选择技术,本方法不但提高了视频质量 ,而且较大地提高了数据压缩率。  相似文献   
5.
本文作者通过对一道数项级数的求和,研究了一般的级数的求和方法,并给出和证明相应的结论。  相似文献   
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