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Causal Structure Learning Algorithm Based on Causal Autoregressive Flow Model [PDF]
The causal autoregressive flow model has realized promising results on the causal direction inference problem when the noise is affected by parent nodes.
Xiaojin LU, Wei CHEN, Zhifeng HAO, Ruichu CAI
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Zhendong Ceshi yu Zhenduan针对随机激励下振动系统的减振问题，提出了考虑摩擦与非线性阻尼的混联Ⅱ型惯容非线性能量阱（nonlinear energy sink， 简称NES），建立了含新型NES主系统的动力学控制方程。首先，采用蒙特卡洛数值方法，研究了非线性刚度对减振性能的影响，当非线性刚度比κ21逐渐增大时，主结构和混联Ⅱ型惯容NES的位移概率密度函数出现了双峰变为单峰，以及速度概率密度函数由单峰变为双峰的随机跳跃现象。主结构的位移概率密度函数对非线性刚度κ22的敏感性比κ21更高，κ22最佳取值区间为200~1 000。其次 ...
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Variable Selection in Ultra-High Dimension Nonparametric Additive Model–Forward Additive Regression Method [PDF]
, 2017 本文提出向前可加回归方法(ForwardAdditiveRegression)来解决超高维非参数可加模型的变量选择问题，超高维问题下的维数pn=O(exp(n^a))。在超高维数据中，自变量的个数远大于样本量，这种“大p小n”的特性给传统的多元统计方法带来了新的挑战。当变量个数p远大于样本数n时，传统的变量选择方法不再适用。为解决p≫n下的变量选择问题，统计学者们提出了独立扫描方法(Independencescreening ...
李子豪
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Image Enhancement Algorithm and FPGA Implementation [PDF]
, 2005 随着数字图像处理技术的发展，人类对数字图像质量的要求越来越高，图像增强技术是提高图像质量非常重要的手段。图像增强的应用非常广泛，涉及我们生活的方方面面。图像增强有很多种方法，但各种方法大多针对特定的应用而采用特定的方法，存在很大的局限性，目前还没有通用的图像增强方法。图像增强结果的评价是一个高度主观的过程，常常通过图像的对比来判断增强方法的好坏。本文研究数字视频处理领域的图像增强算法及其FPGA实现，重点研究了用于增强图像细节的反锐化掩模方法和用于彩色图像增强的Retinex彩色图像增强方法 ...
谢明果
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泥石流沟道流域汇流的地貌分析模型——以神府东胜矿区人为泥石流为例
Shuitu Baochi Xuebao, 2002 在神府东胜矿区人为泥石流沟道野外调查的基础上，根据概念性流域地貌汇流模型理论，通过分析流域地貌形态与汇流过程的关系，首次勾绘出了流域地貌等流时线，建立了净雨量过程函数与等流时线函数的卷积汇流模型。用神府-东胜矿区第14号泥石流样沟人工降雨试验推得的净雨量函数及流域等流时线函数对模型进行了检验，结果表明：用流域地貌等流时线法实行两函数卷积计算无径流实测资料的小流域比较合理，并精度较高。
张丽萍 唐克丽 张平仓
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野生动物学报, 2020 以上海动物园人工哺育的11只幼獐（雄性3，雌性8）为研究对象，收集1—15周龄的体重（Y）、体长（X2）、前后足长（X5，X4）、肩高（X1）、胸围（X3）、耳长（X6）和尾长（X7）8项体尺数据。利用SPSS 18.0计算各体尺的平均值，对所选8项体尺进行相关性分析，建立幼獐的体重增长模型，并对影响体重较大的几项体尺构建回归方程。采用经典动物增长非线性Logistic、Gompertz、von Bertalanffy函数模型和Gauss、幂函数、指数函数对人工哺育幼獐体重生长曲线进行拟合 ...
耿广耀, 刘群秀, 袁耀华
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Nonlinear Dynamic System Identification Based on FLANN [PDF]
, 2011 采用一种基于flAnn-PSO的SISO非线性动态系统辨识方法,构造了基于flAnn的辨识模型,然后运用PSO优化算法实现模型权值辨识.通过对4种典型非线性动态系统进行了辨识仿真,结果表明该方法具有良好的性能和高辨识精度,它将更适合于工程实际需要.A method of SISO Nonlinear Dynamic System Identification was proposed based on FLANN-PSO.At first,identification model based on ...
朱昱, 王荣杰
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Forward Position Kinematics Analysis of Three Degree-of-Freedom Parallel Manipulator Based on Improved Iterative Neural Network [PDF]
, 2012 针对模拟船舶在海上运动的摇摆姿态及重载的要求,根据并联机器人机构综合理论,提出运用4SPS-1S结构的并联机构实现模拟船舶在重载情况下的摇摆运动。通过对该机构的运动学分析,推导出三自由度并联机构位置逆解的解析表达式。考虑到位置正解的解析解难以求出,运用一种改进型、高效率的迭代神经网络对其位置正解模型进行求解,最后借助MATlAb软件对位置正解模型进行了仿真研究。研究结果表明:该改进型迭代bP神经网络不但性能上优于普通的bP神经网络和误差补偿函数为f(ε)=ε的迭代bP神经网络 ...
仲训昱, 周结华, 彭侠夫
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Shuitu Baochi Xuebao, 1994 根据北盘江流域５个文站降雨，径流和悬移质输沙模数资料，采用线性函数和幂函数拟合降雨和径流，降雨和悬移质输沙模数、径流和悬移质输沙模数的相互关系，根据剩余标准差最小原则确定最优关系，并探讨了一个流域内单一雨量站资料和径流，悬移质输沙模数的关系。结果表明，流域平均降雨量与径流，悬移质输沙模数、径流与悬移质输沙模数之间存在较好相关关系，根据剩余标准差大小，确定用线性函数或幂函数表达 ...
安和平
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Universal Central Extension of Two Classes of Trigonometric Lie Algebras [PDF]
, 2014 李代数$\mathcal{A}$是复数域$\mathbb{C}$上的$A_{h}$型三角函数李代数,$\mathcal{A}$的一组基为$\{A_{m,n}|m,n\in\mathbb{Z}\setminus\{(0,0)\}\}$,且满足下面的李运算: [A_{m_{1},n_{1}},A_{m_{2},n_{2}}]=2isin(h(m_{2}n_{1}-m_{1}n_{2}))A_{m_{1}+m_{2},n_{1}+n_{2}}. 李代数$\mathfrak{B}$是$\mathbb{C}$上的$
陈鸽
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