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广义递归方差倒数组合预测方法研究 被引量：5
1
作者 傅庚 唐小我 曾勇 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1995年第2期211-217,共7页
在递归等权组合预测方法（ＲＥＷ法）￣［１］和递归方差倒数组合预测方法（ＲＶＲＷ法）￣［２］的思路基础上，以方差的幂函数倒数构造组合权重，进一步提出了广义递归方差倒数组合预测方法（ＧｅｎｅｒａｌｉｚｅｄＲｅｃｕｒｓｉｖ... 在递归等权组合预测方法（ＲＥＷ法）￣［１］和递归方差倒数组合预测方法（ＲＶＲＷ法）￣［２］的思路基础上，以方差的幂函数倒数构造组合权重，进一步提出了广义递归方差倒数组合预测方法（ＧｅｎｅｒａｌｉｚｅｄＲｅｃｕｒｓｉｖｅＶａｒｉａｎｃｅＲｅｃｉｐｒｏｃａｌＷｅｉｇｈｔｉｎｇ，即ＧＲＶＲＷ法），给出了有关的迭代计算方法。该方法更一般地体现了以预测精度作为组合权重依据的思想，将ＲＥＷ法和ＲＶＲＷ法概括为其特殊情况，实例表明，ＧＲＶＲＷ法可以明显地提高预测精度。 展开更多
关键词 递归等权组合 预测 方法 递归方差 倒数组合
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财政政策与货币政策对私人投资的影响研究——基于有向无环图的应用分析 被引量：122
2
作者 杨子晖 《经济研究》 CSSCI 北大核心 2008年第5期81-93,共13页
结合最新发展的"有向无环图"(DAG)技术,本文研究我国财政与货币政策对私人投资的影响,并考察政策工具在传导过程中的有效性及其动态关系。研究结果表明,尽管"信贷渠道"在我国货币政策传导中发挥着主导作用,但由于... 结合最新发展的"有向无环图"(DAG)技术,本文研究我国财政与货币政策对私人投资的影响,并考察政策工具在传导过程中的有效性及其动态关系。研究结果表明,尽管"信贷渠道"在我国货币政策传导中发挥着主导作用,但由于货币到信贷传导环节的断裂,使得"信贷渠道"自身存在着较大的政策局限性,与此同时,财政政策对私人投资的影响具有较强的独立性和有效性。递归的预测方差分解分析则表明本文结论是稳健的。在此研究过程中,最新DAG技术的运用不仅增进了我们对政策变量与实体经济部门"同期因果关系"的理解,而且克服了Granger因果检验等传统研究方法的局限性,进而在很大程度上增强了本文分析框架的有效性与合理性,并为我国未来宏观调控政策的选择与安排提供了重要的参考依据。 展开更多
关键词 货币政策 财政政策 私人投资 有向无环图 递归方差分解分析
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一种估计网络可靠性的蒙特卡洛方法 被引量：6
3
作者 王芳 侯朝桢 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2004年第18期13-15,137,共4页
将K-终端剩余连通可靠度的概念推广到链路存在失效状态的网络模型上,并提出了计算该可靠度的基于RVR的蒙特卡洛方法。首先对网络链路的状态进行抽样。在网络所有链路状态确定的前提下计算网络的K-终端剩余连通可靠度,即等价于计算相同... 将K-终端剩余连通可靠度的概念推广到链路存在失效状态的网络模型上,并提出了计算该可靠度的基于RVR的蒙特卡洛方法。首先对网络链路的状态进行抽样。在网络所有链路状态确定的前提下计算网络的K-终端剩余连通可靠度,即等价于计算相同拓扑结构,链路完全可靠网络的K-终端剩余连通可靠度,对于后者可采用H. Cancela等提出的基于RVR的蒙特卡洛算法。实践证明该估计方法是无偏的,且与原始的蒙特卡洛方法相比具有较小的方差。 展开更多
关键词 K终端剩余连通可靠度 蒙特卡洛方法 递归方差衰减
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基于像素时域剖面分析的序列图像中弱点目标检测算法 被引量：5
4
作者 张兵 卢焕章 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2005年第10期1293-1298,共6页
序列图像中弱点目标的实时检测算法,是光学精确制导信息处理系统中的关键算法之一。首先对现有基于像素时域剖面分析的检测算法进行了简要的综述,然后根据不同像素的时域剖面模型对其时域方差变化特性进行了详细分析,提出了一种基于自... 序列图像中弱点目标的实时检测算法,是光学精确制导信息处理系统中的关键算法之一。首先对现有基于像素时域剖面分析的检测算法进行了简要的综述,然后根据不同像素的时域剖面模型对其时域方差变化特性进行了详细分析,提出了一种基于自适应递归方差滤波器的检测算法。对仿真时域序列与真实图像数据进行实验,结果表明该算法可实现检测弱点目标。考虑到该算法可并行、递归计算,因此它在实时制导系统中有良好的应用潜力。 展开更多
关键词 弱点目标 检测时域剖面 自适应递归方差滤波器
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基于递归预测方差倒数的元模型组合构建 被引量：2
5
作者 周晓剑 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2015年第1期102-108,共7页
元模型常用于替代计算代价高昂的工程模拟。常用的做法是基于一组数据来构建一系列的元模型,然后再在众多的元模型中选择出拟合精度最高的一个作为复杂的、高精度的模型的一个近似。但是,由于元模型的选择依赖于所获得的样本集,即不同... 元模型常用于替代计算代价高昂的工程模拟。常用的做法是基于一组数据来构建一系列的元模型,然后再在众多的元模型中选择出拟合精度最高的一个作为复杂的、高精度的模型的一个近似。但是,由于元模型的选择依赖于所获得的样本集,即不同的样本集可能选择到的是不同的元模型,这就增大了使用一个并不合适的模型的概率,而组合建模技术正是弥补这一不足的有效途径。此外,在复杂产品(或复杂系统)的设计当中,由于其具有单件小批量的特征,要获得大量的样本有时成本是高昂的甚至是难以实现的。因此,在不牺牲设计精度的前提下,通过组合建模的方法来减少采样的数量将是一个较为合理的选择。Zerpa等提出了基于预测方差倒数来确定组合权系数的组合建模方法。在其启发下,通过引入递归的思想,提出了递归预测方差倒数的组合建模方法。该方法以组合模型预测平方和达到理想的精度为停机准则,提出的递归思想比通过单次确定权系数来建模能达到更为理想的预测精度。算法通过5个测试函数和1个实际中的例子进行验证,并采用了均方根误差进行评判。结果表明,基于递归预测方差倒数的组合模型比单个的元模型在预测精度上有较大的改善,并且胜过基于现有的组合技术所得到的组合模型。 展开更多
关键词 元模型 组合模型 递归方差倒数
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用于复杂光谱数据压缩的自适应小波算法 被引量：13
6
作者 王凯 张会 +1 位作者 常胜江 申金媛 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2007年第6期3613-3618,共6页
对于超短脉冲激光与气体相互作用产生的复杂光谱,提出了基于递归最小方差方法的自适应小波算法,实现了对该类光谱数据的高效压缩.在对三种气体,共计27组光谱数据进行压缩后,数据由最初的3968个点被压缩成124个点,压缩比为32∶1.选择其... 对于超短脉冲激光与气体相互作用产生的复杂光谱,提出了基于递归最小方差方法的自适应小波算法,实现了对该类光谱数据的高效压缩.在对三种气体,共计27组光谱数据进行压缩后,数据由最初的3968个点被压缩成124个点,压缩比为32∶1.选择其中13组作为样本送入支持向量机神经网络进行训练,用剩下的14组进行检验,正确率为100%. 展开更多
关键词 非线性荧光光谱 小波分析 递归最小方差算法 线性神经网络
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用于可变比特率视频通信量预测的自适应训练及删剪算法 被引量：3
7
作者 熊涛 常胜江 +1 位作者 申金媛 张延炘 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期1931-1936,共6页
提出一种自适应神经网络模型对可变比特率视频通信量进行非线性自适应预测 ,并采用基于递归最小方差的自适应学习及删剪算法对抽头延迟神经网络进行训练和结构优化 .仿真实验表明 ,该模型能够实现对复杂视频通信量序列的高精度预测 ,满... 提出一种自适应神经网络模型对可变比特率视频通信量进行非线性自适应预测 ,并采用基于递归最小方差的自适应学习及删剪算法对抽头延迟神经网络进行训练和结构优化 .仿真实验表明 ,该模型能够实现对复杂视频通信量序列的高精度预测 ,满足实时快速的预测要求 . 展开更多
关键词 视频通信量预测 神经网络 递归最小方差 删剪算法 自适应学习
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用神经网络实现VBR视频通信量的在线预测 被引量：2
8
作者 苏晓星 常胜江 +3 位作者 熊涛 郜洪云 申金媛 张延炘 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第7期1163-1167,共5页
VBR(VaribleBitRate)视频信号具有时变性、非线性和突发性等特点,实现该信号通信量的高精度预测难度较大.针对以上问题,本文提出了一种用于VBR视频通信量预测的自适应神经网络模型,网络训练采用离线与在线相结合的方式,同时通过删除不... VBR(VaribleBitRate)视频信号具有时变性、非线性和突发性等特点,实现该信号通信量的高精度预测难度较大.针对以上问题,本文提出了一种用于VBR视频通信量预测的自适应神经网络模型,网络训练采用离线与在线相结合的方式,同时通过删除不重要的权重,以优化网络的拓扑结构,提高网络的推广能力,降低网络在线学习的计算复杂度;对VBR视频通信量预测的模拟结果表明该模型具有高的预测精度,并能满足通信系统对预测实时性的要求. 展开更多
关键词 视频通信 时延神经网络 广义卡尔曼滤波 递归最小方差
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基于自适应抽头延迟神经网络的股指预测 被引量：1
9
作者 范怀玉 申金媛 +3 位作者 李现国 熊涛 常胜江 张延忻 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第B07期147-151,共5页
提出一种自适应神经网络模型对股指这一非线性时间序列进行高精度的预测．首先采用基于递归最小方差的自适应学习算法对抽头延迟神经网络模型进行训练，然后再利用删剪算法对训练好的神经网络结构进行自适应删剪，去掉隐藏层中冗余的神... 提出一种自适应神经网络模型对股指这一非线性时间序列进行高精度的预测．首先采用基于递归最小方差的自适应学习算法对抽头延迟神经网络模型进行训练，然后再利用删剪算法对训练好的神经网络结构进行自适应删剪，去掉隐藏层中冗余的神经元，从而获得最佳的网络拓扑结构．最后利用优化好的神经网络对股指进行预测．抽取上证指数2000年1月至2004年4月期间的1000个日数据作为样本，仿真实验表明，该方法能够快速地实现高精度的股指预测，预测精度达到4．8994×10^-5。 展开更多
关键词 股指预测 递归最小方差 删剪算法 神经网络
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用于多目标旋转不变分类的自适应参数学习算法
10
作者 常胜江 熊涛 《光电子．激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第6期710-713,共4页
在级连神经网络模型的基础上,提出了一种基于递归最小方差(RLS)算法的自适应参数学习算法,并将它应用于互连权重和激活函数参数的自适应学习中。对轰炸机、战斗机、客机和火箭4类目标的旋转不变分类的计算机仿真结果表明,该算法能够有... 在级连神经网络模型的基础上,提出了一种基于递归最小方差(RLS)算法的自适应参数学习算法,并将它应用于互连权重和激活函数参数的自适应学习中。对轰炸机、战斗机、客机和火箭4类目标的旋转不变分类的计算机仿真结果表明,该算法能够有效提高学习速度和识别率。 展开更多
关键词 多目标旋转不变分类 自适应学习 神经网络模型 递归最小方差算法 激活函数参数 互连权重 轰炸机 战斗机 客机 火箭 计算机仿真 识别率
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