检索结果-内蒙古大学图书馆

南京信息工程大学学报（自然科学版） 2023年第1期15卷 34-41页

作者：王静曹春正南京信息工程大学数学与统计学院南京210044

为解决PM_(2.5)的多站点同步预测问题,提出一种贝叶斯框架下的分层自回归时空模型.将PM_(2.5)日均浓度真实值视为潜在时空过程,利用一阶自回归过程刻画时间相关性,并基于Matérn过程捕获空间相关性,极大程度地提高了降维和同步预测... 详细信息

为解决PM_(2.5)的多站点同步预测问题,提出一种贝叶斯框架下的分层自回归时空模型.将PM_(2.5)日均浓度真实值视为潜在时空过程,利用一阶自回归过程刻画时间相关性,并基于Matérn过程捕获空间相关性,极大程度地提高了降维和同步预测的效率.此外,还将日最高温度、相对湿度和风速等气象因素作为解释变量,用于提升PM_(2.5)的预测效果.借助模型的分层结构,通过贝叶斯方法结合马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)算法实现参数估计和预测过程.对北京市日均PM_(2.5)浓度的实证分析表明,模型在空间和时间维度上均有良好的插值或预测效果.

关键词：贝叶斯分层模型自回归时空模型 PM_(2.5)预测马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)

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带有线性退化和随机振荡的系统可靠性及维修决策

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数理统计与管理 2016年第4期35卷 669-678页

作者：张斌费文龙张岚南京信息工程大学数学与统计学院江苏南京210044

研究了随时间发生线性退化和随机振荡导致瞬时退化的系统可靠度及定期维修策略。随机振荡的发生次数服从非时齐泊松过程,每次振荡造成系统的退化量独立同分布。当累积退化量达到阀值时,系统发生故障。为了改善系统工作状态,降低故障风险... 详细信息

研究了随时间发生线性退化和随机振荡导致瞬时退化的系统可靠度及定期维修策略。随机振荡的发生次数服从非时齐泊松过程,每次振荡造成系统的退化量独立同分布。当累积退化量达到阀值时,系统发生故障。为了改善系统工作状态,降低故障风险,每隔T时对系统进行不完全预防维修,维修后故障率函数将发生变化,维修成本与系统的退化程度有关。在NT时,对系统进行完全预防维修,使系统修旧如新。构建了系统的可靠度函数。在单位时间平均利润最大的前提下,提出不完全预防维修间隔T和完全预防维修周期NT的确定方法。分析了模型参数对维修决策的影响。

关键词：线性退化随机振荡可靠度维修决策

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基于模型平均的超高维数据特征筛选方法

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扬州大学学报（自然科学版） 2020年第3期23卷 7-14页

作者：高羽飞来鹏何孟霜夏文俊南京信息工程大学数学与统计学院南京210044

结合模型平均技术和条件分位数方法,提出一种基于变量间相关度量的模型平均特征筛选方法.该方法具有无模型假设、对异常值或重尾分布稳健以及计算简单快捷等优点,并通过理论证明和蒙特卡洛数值模拟验证了该方法满足确定性筛选性质和有... 详细信息

结合模型平均技术和条件分位数方法,提出一种基于变量间相关度量的模型平均特征筛选方法.该方法具有无模型假设、对异常值或重尾分布稳健以及计算简单快捷等优点,并通过理论证明和蒙特卡洛数值模拟验证了该方法满足确定性筛选性质和有限样本性质.实例分析结果表明,本文所提出的方法具有优良的表现.

关键词：超高维数据条件分位数模型平均确定性筛选性质

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具有违约顾客和部分故障的流排队均衡策略研究

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河南师范大学学报（自然科学版） 2024年第6期52卷 55-62页

作者：叶晴晴李紫晔南京信息工程大学数学与统计学院南京210044

为了研究顾客违约对系统的影响,考虑了具有违约顾客和部分故障的流体排队模型,首先根据“报酬-成本”函数,分析了流体的均衡阈值策略;接着应用更新报酬定理得到了系统的稳态分布,进而推导出均衡吞吐量和均衡社会收益;最后通过数值例子... 详细信息

为了研究顾客违约对系统的影响,考虑了具有违约顾客和部分故障的流体排队模型,首先根据“报酬-成本”函数,分析了流体的均衡阈值策略;接着应用更新报酬定理得到了系统的稳态分布,进而推导出均衡吞吐量和均衡社会收益;最后通过数值例子分析了一些参数对系统指标的影响.研究发现,顾客违约对于均衡社会收益有一定的影响.特别地,当系统高负荷运转时,即流体到达率大于正常工作期的服务速率时,允许违约情形下的社会收益要优于不允许违约情形下的社会收益.

关键词：流排队均衡策略违约社会收益

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零点分布更均匀的广义极谐复指数变换

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计算机应用 2023年第8期43卷 2499-2504页

作者：曾泽芝杨建伟南京信息工程大学数学与统计学院南京210044

针对极谐复指数变换(PCET)因自身径向函数实部和虚部的零点分布不均匀而存在的信息抑制问题,提出了一种零点分布更均匀的广义PCET。首先,改造了PCET,将PCET径向函数的指数推广为更一般的构造函数,而近来出现的指数傅里叶矩(EFM)、分数... 详细信息

针对极谐复指数变换(PCET)因自身径向函数实部和虚部的零点分布不均匀而存在的信息抑制问题,提出了一种零点分布更均匀的广义PCET。首先,改造了PCET,将PCET径向函数的指数推广为更一般的构造函数,而近来出现的指数傅里叶矩(EFM)、分数阶极谐变换、广义极谐变换、修正的广义极谐变换等都是所提广义PCET的特例;其次,选取了构造函数,使得所构造的广义PCET的径向函数实部和虚部的零点分布更均匀,并给出了这一特性的证明。在所取的汉字图像库、Coil-20库和COREL库上进行了图像重构实验,同时测试了广义PCET的旋转不变性及抗噪性能。当噪声强度为0时,PCET和广义PCET的识别率均为100%,这验证了PCET和广义PCET的旋转不变性。相较于PCET,所提广义PCET具有更低的重构误差及更高的识别率。理论分析和实验结果表明,零点分布比PCET更均匀的广义PCET同样具有旋转不变性和正交性,且其重构性能和抗噪性能均优于PCET,一定程度上解决了PCET的信息抑制问题,并在原点处数值稳定。

关键词：极谐复指数变换径向函数零点分布图像重构信息抑制

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含方程误差的重复测量误差模型参数估计

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应用数学 2013年第3期26卷 627-634页

作者：朱晓欣孟香楠曹春正南京信息工程大学数学与统计学院江苏南京210044

对于测量误差模型,协变量和响应变量真值之间可能不存在完全匹配关系,引入方程误差可以解决此类数据建模问题.本文针对重复测量数据,研究测量误差模型的建模和估计问题,给出含有方程误差时参数估计的EM算法,同时获得基于Fisher信息阵的... 详细信息

对于测量误差模型,协变量和响应变量真值之间可能不存在完全匹配关系,引入方程误差可以解决此类数据建模问题.本文针对重复测量数据,研究测量误差模型的建模和估计问题,给出含有方程误差时参数估计的EM算法,同时获得基于Fisher信息阵的参数估计渐近协方差矩阵.模拟计算和实例分析的结果说明了本文估计方法的有效性和考虑方程误差的重要性.

关键词：测量误差重复测量方程误差 EM估计

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一类Schrodinger方程的无穷多非平凡解

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山东大学学报（理学版） 2019年第2期54卷 84-88,94页

作者：吴忆佳成荣南京信息工程大学数学与统计学院江苏南京210044

讨论一类具有变号位势的Schrdinger方程的无穷多非平凡解的存在性,其非线性项具有超二次的增长条件,建立了此类方程的无穷多解的存在性结果。结果推广了已有的结论。

关键词：变分法 Schrodinger方程临界点

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基于结构信息的指数自适应梯度保真项

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计算机工程与应用 2016年第16期52卷 198-204页

作者：王译禾陈允杰张建伟南京信息工程大学数学与统计学院南京210044

阶梯效应是利用二阶非线性扩散方程进行去噪很难避免的负面效应之一。已有的梯度保真项虽然能够一定程度上缓解阶梯效应,但也会造成不同程度的图像失真,根据已有方法与指数函数的性质提出了一种新的指数自适应的梯度保真项并且构造了自... 详细信息

阶梯效应是利用二阶非线性扩散方程进行去噪很难避免的负面效应之一。已有的梯度保真项虽然能够一定程度上缓解阶梯效应,但也会造成不同程度的图像失真,根据已有方法与指数函数的性质提出了一种新的指数自适应的梯度保真项并且构造了自适应图像梯度的指数函数,在保证削弱阶梯效应的基础上可以得到更好的去噪效果与视觉效果,并且能够适应扩散项。实验证明,指数自适应梯度保真项可以明显减弱阶梯效应,保留更多纹理细节,并且得到与已有方法相比更高的信噪比。

关键词：阶梯效应梯度信息非线性扩散方程指数函数图像去噪

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基于基尼相关系数的超高维判别特征筛方法

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数理统计与管理 2024年第6期43卷 1073-1083页

作者：宋凤丽孙威南京信息工程大学数学与统计学院江苏南京210044

本文针对超高维判别分类数据,基于基尼相关系数构建了无模型假设下的特征筛选方法,对连续型特征进行筛选,并将其推广到响应变量为连续型变量,自变量为离散变量的情形。在一定的正则条件下证明了确定筛选性质和指标排序相合性,并采用蒙... 详细信息

本文针对超高维判别分类数据,基于基尼相关系数构建了无模型假设下的特征筛选方法,对连续型特征进行筛选,并将其推广到响应变量为连续型变量,自变量为离散变量的情形。在一定的正则条件下证明了确定筛选性质和指标排序相合性,并采用蒙特卡罗模拟和实例验证了筛选方法的有效性。该研究为超高维数据的特征筛选提供了一种新方法,并扩展了概率统计中独立性概念的应用。

关键词：超高维数据特征筛选基尼相关系数

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基于SLIC超像素分割显著区域检测方法的研究

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2016年第1期36卷 89-93页

作者：汪成陈文兵南京信息工程大学数学与统计学院江苏南京210044

近年来,图像显著性区域检测已经成为图像处理与分析的热点领域,RC方法是这一领域较为出色的算法之一,然而该方法存在预分割方法不精细、区域显著值分配误差较大等缺陷。为了解决上述缺陷以获得更好的显著图,文中提出了一种基于SLIC超像... 详细信息

近年来,图像显著性区域检测已经成为图像处理与分析的热点领域,RC方法是这一领域较为出色的算法之一,然而该方法存在预分割方法不精细、区域显著值分配误差较大等缺陷。为了解决上述缺陷以获得更好的显著图,文中提出了一种基于SLIC超像素分割的显著区域探测方法。该方法首先利用Mean Shift方法对输入图像进行平滑,接着利用SLIC超像素分割方法对平滑图像进行分割,然后通过改进RC方法并引入CA方法中的上下文信息特征对分割区域进行融合,最后通过区域显著值分配得到最终的显著图。实验结果表明,对比RC方法,文中所取得的显著图效果在边缘信息以及背景处理方面都有着明显的提高。在正确率和召回率2个指标上也明显优于RC方法。

关键词：显著性探测 Mean Shift平滑 SLIC超像素分割区域对比度

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