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基于沪深300指数收益率,利用隐马尔科夫模型对不可直接观测的波动率进行研究。通过历史数据进行参数估计,然后运用参数和当前观测值对未来波动率进行预测。之后,将预测结果与GARCH模型的预测结果进行比较,实证结果表明了隐马尔科夫模型的有效性和准确性。 相似文献
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在目标运动模型未知和参数不完备等复杂情况下,目前尚无较好的分布式实时时间配准方法。假设在较短时间内目标在某一方向上的运动可以用匀速、匀加速或匀变加速直线运动模型表示,文中提出了一种复杂情况下基于运动模型估计的分布式实时时间配准算法。首先,对目标航迹序列进行不同阶次的滑窗多项式拟合,并根据拟合误差在线估计目标的运动模型;然后,在状态参数不完备的情况下构造完整的运动状态估计向量,并利用Kalman预测方法进行实时时间配准。仿真结果表明,与传统方法相比,提出的方法具有更好的性能。 相似文献
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在基于规则模型的多目标分布估计算法(Regularity Model-based Multi-objective Estimation of Distribution Algorithm, RM-MEDA)基础上,为减小聚类数目的随机性和不确定性对算法性能产生的影响,提出了一种基于规则模型的近邻传播(Affinity Propagation, AP)多目标分布估计算法(AP-RM-MEDA)。在算法迭代初期引入AP聚类算法,根据种群传递的信息对种群进行初聚类,得到聚类数目。同时,为了减小AP聚类算法带来的计算开销,提出了一种关于聚类数目的重用策略,并通过实验验证了其有效性。为了提高算法的求解能力,混合差分变异算子生成新的个体。为了验证所提算法的性能,选取RM-MEDA、基于差分进化采样(Differential Evolution Sampling, DES)的多目标分布估计算法(DES-RM-MEDA)和基于规则模型的无聚类多目标分布估计算法(FRM-MEDA)作为对比算法,分别在两目标和三目标测试函数上进行测试。实验结果表明,所提算法的整体性能有所提高。 相似文献
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模糊聚类算法(Fuzzy C-Means,FCM)是一种基于软划分的聚类过程,已被广泛应用于机器学习、图像处理和计算机视觉等领域.虽然当前已涌现出大量关于FCM的图像分割算法,但仍然面临诸多挑战.本文将基于FCM的图像分割算法归纳为三类:基于空间邻域信息的FCM算法、基于直方图信息的快速FCM算法及基于维度加权的FCM算法.首先系统分析和阐述了各类FCM算法的研究现状,然后通过实验分析各类算法的性能,最后总结了FCM算法在图像分割中存在的问题以及将来的研究方向. 相似文献
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针对临床上由质子热声信号脉宽和信噪比的不确定性引起的走时提取困难问题,提出了一种基于密集网络的走时提取算法.该算法使用密集块代替传统卷积块,融合了具有不同感受野的特征,并引入了深度监督和网络剪枝机制,利用标记好的质子束热声信号数据进行学习,以提取所需的走时信息.实验结果表明,相比其他算法,该算法对质子热声信号走时的提取具有较高的准确率和鲁棒性,同时展现了实时提取的可行性. 相似文献
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隐马尔可夫模型是文本信息抽取的重要方法之一.在一阶隐马尔可夫模型中,假设状态转移概率和观察值输出概率仅依赖于模型当前的状态,一定程度降低了信息抽取的精确度.而二阶隐马尔可夫模型合理地考虑了概率和模型历史状态的关联性,对错误信息有更强的识别能力.提出了基于二阶隐马尔可夫模型的文本信息抽取算法;分析了二阶隐马尔可夫模型在文本信息抽取中的有效性;仿真实验表明,新的算法比基于一阶隐马尔可夫模型的算法具有更高的抽取精确度. 相似文献
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针对行车安全以汽车电子判断驾驶员驾驶方法是否会产生交通事故问题,文中采用隐马尔科夫模型的建立与应用,对驾驶员变换车道行为进行了分析,并利用向前-向后算法解决模型估算问题。通过应用Matlab工具箱进行模型参数集的训练,验证了该模型的有效性。 相似文献
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阐述了基于声门闭合瞬间检测的时延估计方法基本原理,研究了基于希尔伯特变换的线性预测残留误差时延估计法提取时延的方法,并与最大似然广义互相关方法进行了性能分析和比较,结果表明线性预测残留误差的均方偏差最小,抗混响能力强,运算量适中,便于实时实现。 相似文献
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