隐含条件“隐”在何处

学生答错题的原因多种多样,有知识掌握不牢固、论证不严密、解题方法选择不当等．此外,也有心理因素和偶然因素．知识性错误是指对试题涉及到的有关知识不能正确理解,或运用不当,因此不能正确陈述解题过程和结论而导致的错误．学生在解题时,注意力集中在某些条件而经常忽视题目的隐含条件导致解题错误,这是知识性错误中常见的一种．那么隐含条件究竟“隐”在哪里？     

丹参超微粉碎前后丹参酮ⅡA的溶出行为比较

采用高效液相色谱法测定丹参超微粉体和常规粉体中丹参酮ⅡA体外溶出量和溶出速率.丹参超微粉体和常规粉体中丹参酮ⅡA体外溶出量无显著性差异,超微粉体的溶出速率较常规粉体明显增加.实验表明超微粉碎可明显提高丹参酮ⅡA溶出速率.     

投影三角分解法定价带随机波动率的美式期权

考虑数值求解Heston随机波动率美式期权定价问题,通过在空间方向采用中心差分格式离散二维偏微分算子,在时间方向利用隐式交替方向格式,将美式期权定价问题转化成求解每个时间层上的若干个线性互补问题.针对一般美式期权定价模型离散得到的线性互补问题,构造出投影三角分解法进行求解,并在理论上给出算法的收敛条件.数值实验表明,所构造的数值方法对于求解美式期权定价问题是有效的,并且优于经典的投影超松弛迭代法和算子分裂方法.     

基于时间序列建模和控制图的异常交易检测方法

可疑交易识别是打击洗钱犯罪所要面对的一项重要任务.为辅助反洗钱分析人员从海量金融交易信息中甄别客户异常交易,本文提出一种新的基于非线性马尔科夫随机过程、相空间重构和隐马尔科夫链的非线性随机方法,用于对金融交易时序进行建模拟合,然后应用鲁棒控制图对估计误差进行检验以发现异常.应用该算法对实际交易数据和仿真数据的分析验证了所提方法的有效性和可行性,可以被用于异常交易的监测.     

最小平方距离法和隐式线性函数关系的参数估计

本文再次指出:最小平方距离法(LSD),也可叫最小模方法,是从解决多维空间n个点的超平面拟合问题而提取的;通过对p个随机变量的n组观测值,此方法是探求它们之间是否存在隐式线形函数关系的好方法;使用此法,可以得出隐式线形函数关系较好的参数估计。     

具有n个小时滞脉冲系统的周期解

本文考虑有n个小时滞的脉冲系统,利用隐函数存在性定理证明了该系统时滞 充分小时,系统的周期解存在性,推广了已有的相关结论.     

一种非定常N-S方程并行求解设计

为了解决计算流体力学(CFD)中非定常计算与越来越大的计算量,并行计算已成为一种现实有效的选择.论文首先研究了一种并行区域分解策略,该策略简单而高效,但需要算法配合.为此,采用了一种与并行完全兼容的隐式方法DP-LUR方法.通过双时间步长法,将DP-LUR方法延伸应用到非定常计算中而不改变其原有的性质.最后分析了并行编程中的主要难点,提出解决方法,即采用中间数据分离节点下标与处理,并给出了并行程序的总体结构.     

基于可变形部件模型HOG特征的人形目标检测

使用单幅图像进行特定目标的检测是机器视觉领域的重要任务之一。利用机器学习的方法,使用LSVM分类器进行人形目标的检测。该方法提取图像的HOG（梯度方向直方图）特征和其对应的可变形部件来描述目标的外形特征,能够较好地解决目标由于运动而产生外形变化的问题。对常见公共区域场景进行数据采集并随机抽取了200张图像,使用所述方法对其中共1 100个人形目标进行检测,正确率识别率为78.3%。结果表明该方法具有一定的可行性和稳定性,能够较好检测出单幅图像中的人形目标并加以标注。但对于某种程度有所遮蔽的人形目标则会产生漏检的现象。     

基于NW型小世界人工神经网络的污水出水水质预测

为了预测污水处理出水水质,针对污水处理过程具有多变量、非线性、时变性、严重滞后的特点,提出了基于NW型小世界人工神经网络的污水处理出水水质预测模型。首先根据污水处理系统确定模型输入输出变量个数,然后建立了多层前向小世界神经网络模型,并对网络模型的隐层结构进行了优化研究。借助污水处理过程的历史数据进行了仿真研究,结果表明：和同规模的多层前向人工神经网络相比,小世界神经网络对污水出水水质预测具有较高精度和收敛速度,为污水出水水质的实时预测提供了一种有效的新方法。     

基于Contourlet域HMT模型的声纳图像去噪

声纳图像预处理是声纳图像目标识别与跟踪的前提;声纳图像对比度低,特性信息弱,为此,提出Contourlet域HMT模型(CT-HMT)的声纳图像去噪算法。Contourlet域中,不同方向间子带系数的相关性体现于DFB分解中,相邻尺度间父节点对应的4个子节点分布在2个可分离的方向子带上,父、子节点状态"持续性"采用Markov模型建模,尺度内Contourlet系数的"聚集性"采用混合高斯模型建模;最后,用贝叶斯准则估计无噪图像的Contourlet系数,实现声纳图像去噪。实验结果从视觉效果和定量分析两方面验证表明,本文算法能有效地抑制噪声,提取声纳图像的弱特征信息,较好地保全了图像的边缘和轮廓信息。