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新的流形学习方法统一框架及改进的拉普拉斯特征映射方法 总被引:2,自引:0,他引:2
流形学习是多个领域的重要研究课题.通过考察各种流形学习方法,提出了一种新的流形学习方法的统一框架,并在此框架下对拉普拉斯特征映射方法(Laplacian eigenmap,LE)进行了分析.进一步,基于此框架,提出了一种改进拉普拉斯特征映射方法(improved Laplacian eigenmap,ILE).它建立在LE方法和最大差异延展算法(maximum variance unfolding,MVU)的基础上,在保持流形谱图拉普拉斯特征的同时,以最大化任意两点之间的差异为目标.ILE有效地解决了拉普拉斯特征映射方法对邻域选择敏感以及MVU方法大计算量、局部限制过强等问题.且能够保持数据聚类性质,挖掘数据内蕴特征.通过实验说明了ILE的有效性. 相似文献
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基于神经网络的时间序列预测方法进展 总被引:10,自引:0,他引:10
首先对神经网络应用于时间序列预测的方法进行了详细的介绍。在此基础上与传统的预测方法进行了比较,接着概括分析了几种不同的神经和于预测的结果。指出由于神经网络独特的信息处理能力,使得它为一类高度非线性动态关系的时间序列预测提供了一条有效途径。最后,对神经网络在时间序列预测领域的进一下邮 相似文献
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本文对分布式InSAR(Synthetic Aperture Radar Interferometry)目标三维定位的空间几何关系和工作原理进行了分析,给出了完整的目标定位闭合形式解;对闭合形式解进行灵敏度分析,给出了定位精度指标与系统参数精度指标之间关系的解析表达式;分析表明目标定位几何结构的好坏主要取决于视线矢量、基线矢量和主星速度矢量的空间角位置关系,其中视线、基线平面与视线、速度平面间的二面角是一个关键参数,该二面角越大,几何结构越好.最后在以ENVISAT作为主星、采用"干涉车轮"编队的InSAR系统中,给出了精度指标传递关系的蒙特卡洛仿真验证. 相似文献
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获取满足精度和数据率要求的星间基线参数是保证编队卫星有效完成任务的关键之一.运用实际测量所得低采样率信息,采用函数逼近方法,从测量数据处理的角度研究了星间基线确定的保精度高数据率插值技术,着重分析了采样率和随机干扰对基线确定精度的影响.理论推导表明高数据率的星间基线确定精度取决于函数逼近误差和测量误差的综合影响.在分析星间基线变化规律的基础上,通过仿真说明就目前可达的测量采样率而言,对于白噪声的情形,测量误差水平较函数逼近误差对于基线确定的影响更为显著. 相似文献
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如何对测量数据中是否存在系统误差以及存在何种系统误差进行诊断是测量数据建模与处理的前提和首要任务。长期以来,人们往往根据实际经验提出各种误差模型,这些模型由于带有一定的主观性,常常导致处理结果与实际工程背景不相吻合。本文首次提出结合工程背景,应用数学技术手段对测量数据进行误差诊断的原理和方法。应用建立的模型和方法,对大量的实际测量数据进行了分析和诊断,得出的主要误差项与实际工程背景完全相吻合,处理 相似文献
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模糊度解算性能是影响卫星导航系统相对定位精度的决定性因素之一。针对编队卫星的星间相对定位需求,对影响模糊度解算成功率的主要因素及其作用进行了分析。通过多种场景下模糊度解算成功率的定量仿真,说明组合多种GNSS星座、增加观测频率的个数以及选取与星间基线长度相适应的电离层模型,均有利于提高模糊度解算的成功率,该结果对于相对定位性能的预测与编队卫星系统优化设计具有参考意义。 相似文献
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金融数据挖掘中的非线性相关跟踪技术 总被引:5,自引:0,他引:5
金融数据挖掘是信息社会中一个极具挑战性的研究方向.金融数据的随机特性使得隐藏在数据中的内在规则难以被发现.指出了经典相关分析的缺陷,进一步讨论了高阶相关系数的性质,证明了高阶相关不仅能描述隐藏的非线性相关信息,而且正好刻画了线性相关与独立之间的空白.因此,完全可以利用高阶相关性的计算简单性对金融数据中的时变非线性相关特性进行实时跟踪,克服了Brock W.等人于1987年和1992年提出的Granger-Causality独立性检验方法中需要正态假设和非实时性的缺点.最后,将上述结果应用于股票价格与成交量之间的相关分析.数值结果显示高阶相关能跟踪隐藏在数据中的时变非线性相关特性. 相似文献
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针对大学新生的心理特点以及高等数学、线性代数和概率论与数理统计等课程特点,提出了大学数学基础课"1+1"双语教学新模式,对在2年多的教改实践中的一些经验进行总结,并对实践中遇到的困难提出了好的解决措施。 相似文献
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针对空间预警系统中弹道落点预报精度的问题,深入分析和研究了预警系统的主要误差源及误差传播关系,并通过理论分析和仿真计算,从卫星和相机误差出发,通过测角误差、定位误差、关机点误差的估计最终得到落点误差的估计. 相似文献