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Research on The Internet Credit’s Influence to the Commercial Bank of Our Country [PDF]
, 2016 目前我国网络信贷发展迅猛，已经成为我国金融市场不可忽视的一部分。在整个网络金融对传统金融业产生巨大冲击时，网络信贷作为网络金融领域中最受人瞩目的项目，也同样具有很大的生命力和影响力。商业银行需要重新审视并考虑如何应对这一新生事物，才能在日益全面市场化的金融市场中求得良好发展。 本文以网络信贷对商业银行小微金融服务的影响为研究选题，对中国网络信贷对商业银行小微金融服务的冲击进行了较为全面的研究。 本文首先介绍了网络金融的概念，从网络信贷发展的源头网络金融业的产生和发展说起，阐述了网络信贷发展的背景和现状 ...
王川文
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Gaoya dianqi为了提高特高压换流站设备在地震中的损伤识别精度和实时性，文中提出了一种基于长短期记忆网络（LSTM）结合小波散射特征提取的设备损伤识别方法。通过有限元仿真模拟换流站设备在地震中的加速度响应，生成包含不同损伤工况的时程数据。采用小波散射技术对加速度信号进行特征提取，以减少信号噪声并保留损伤特征，再将提取后的特征输入LSTM模型进行损伤识别。结果表明，基于小波散射特征的LSTM网络相比直接使用原始加速度数据，显著提升了识别速度与精度，模型的最终识别准确率达到95 ...
李强, 宋云海, 杨洋, 张世洪
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Study on Algorithms of Radar Signal Identification and Parameters Estimation [PDF]
, 2016 在现代军事电子侦察与电子对抗作战中，通过对截获到的雷达信号进行调制方式识别与参数估计，以识别的结果和具体参数值为依据，按照某种规则和算法及查询信号特征数据库，判断出发射该信号的敌方雷达平台的用途或类型，为我方制定作战预案提供参考，做到先发制敌，取得战场的主动权。 近年来出现的很多雷达信号调制方式识别算法中，神经网络理论与脉内分析算法应用较为广泛，但它们各自都有自己的不足，单一的方法无法满足日益复杂调制方式信号的识别与参数估计需要。本文将神经网络理论与脉内分析相结合应用于雷达信号的调制方式识别和参数估计中，
陈金城
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Study on Ensemble Algorithm for Multi-class Gene Microarray Datasets [PDF]
, 2015 集成学习是当前机器学习领域的一个研究热点，具体到多分类问题，旨在通过一组差异的分类器共同解决起初的多分类问题，然后经过大多数投票等策略将各个分类器的输出结果进行融合。集成多分类算法相比于单个的优秀分类器往往性能上更准确、更稳定，同时还具有更强的泛化能力。在解决多分类问题时，基于纠错输出编码算法（ECOC）。这是解决多分类问题的一种灵活、高效的算法框架，关键要点是将多分类转变为多个二分类问题。此外，遗传规划算法可用于解决二分类问题，通过进化计算得到准确的分类规则。本文在已有的研究基础上 ...
曾志浩
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Research of Computer Aided Diagnosis Based on Liver CT Images [PDF]
, 2017 目前，由于我国肝脏疾病种类众多，发病率不断增长，人们的生命健康受到了严重的威胁，因此对于肝脏疾病的防御和治疗工作刻不容缓。但是由于人体肝脏部位的特殊性，早期的肝脏病理特征并不十分明显，从而导致病人在肝癌早期无法发觉病症，一旦出现症状进行就诊，就已经是中晚期，确诊之后其治疗难度很大、效果差，生存时间很短。因此，肝脏疾病的计算机辅助诊断技术（CAD）应运而生，在实际的临床疾病普查中提供了量化诊断，为医生提供了参考性的辅助诊断依据，对于肝脏疾病的早期诊断有着至关重要的积极影响 ...
骆清源
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Gaoya dianqi, 2001 本文论述了分形理论在局部放电特征提取中的应用 ,建议将分形理论和小波变换、人工神经网络相结合 ,可以提高局部放电模式识别的有效性和准确率。研究表明 ,分形理论在局部放电模式识别中的应用极具发展前景 ...
赵中原, 肖登明, 邱毓昌
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Shiyou jixie, 2014 针对石油井架损伤位置识别问题，提出了基于ITD与排列熵的损伤位置特征提取方法。利用ITD方法将锤击响应振动信号分解为一系列PR分量，PR分量更能突出损伤位置信息，计算PR分量的样本熵值，形成的特征向量可分性良好。依据相关性系数选择代表损伤状态主要信息的PR分量，计算其排列熵形成有效的特征向量。以支持向量机为特征向量模式识别器，对比了ITD与近似熵方法所提取特征向量，对于相同有限数量的样本，ITD与样本熵特征向量明显高于ITD与信息熵特征向量的识别率，验证了ITD样本熵方法的有效性 ...
邹龙庆 +3 more
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Gaoya dianqi, 2015 针对高压断路器机械振动信号,在正常状态、分闸弹簧单根脱落状态和操作及传动机构卡涩状态下,采用模糊C聚类分析算法比较短时傅里叶变换、小波包能量熵和希尔伯特—黄变换3种特征提取方法的分类性能,提出了基于相关向量机理论的断路器机械特性故障诊断方法,搭建了数据采集系统,研究了断路器机械特性不同状态下信号特征值的变化规律,并通过实验证明了特征提取和故障诊断方法的有效性。
李斌, 李爽, 鲁旭臣
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Gaoya dianqi针对电力设备缺陷文本信息的知识挖掘与分析任务中存在缺陷文本特征信息提取不足、缺陷文本分类精度不够的问题，提出一种基于BERT（bidirectional encoder representations from transformers）的双分支特征融合的电力设备缺陷文本分类模型。首先，对缺陷文本数据进行预处理，删除异常缺陷文本，并归纳了电力设备缺陷文本特点；然后，采用BERT模型作为文本编码器，将文本转化为向量后分别输入至BiLSTM-Attention（attention-based ...
张中文 +4 more
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Zhendong Ceshi yu Zhenduan针对传统基于单通道信号的轴承故障特征提取方法未考虑故障信号的时空覆盖范围差异，以及单个信号所承载信息的有限性，在强背景噪声及干扰下难以有效提取出早期的微弱故障特征问题，提出了基于自适应多通道卷积稀疏（adaptive multi‑channel convolutional sparse，简称AMCCS）模型的早期微弱故障特征提取方法。首先，构建了通道字典和卷积字典，分别用于学习多通道信号中的通道信息和信号中的故障信息，以实现从多通道故障信号中自适应地学习共有的微弱故障特征信息以及通道权重信息；其次 ...
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