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991.
韩明 《纯粹数学与应用数学》2011,27(1):7-12,26
以前作者提出了一种新的参数估计方法-M-Bayes可信限法,并且给出了可靠度的M-Bayes可信下限的估计.给出了另一个可靠度的M-Bayes可信下限的估计,并给出了M-Bayes可信下限的性质一可靠度的两个M-Bayes可信下限与经典置信下限的关系.最后,给出一个例子,从这个例子可以看出本文提出的方法可行且便于应用. 相似文献
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995.
译者点评:GP-B原始数据目前已经被NSSDC(national space science data center)存档,包括实验数据和卫星/载荷状态数据,同时存档的还有相关文档、图片、照片和其他一些关于GP-B的信息.目前,实验数据为2s平滑的数据,大小为80GB,有兴趣的科研人员可以申请得到这些数据.我国的科研工作者可以借此进一步研究处 相似文献
996.
深度学习输入特征的选择直接影响其分类性能,为了进一步提高基于深度学习的鸟类物种识别模型的分类性能,该文提出一种多特征融合识别方法。该方法首先通过短时傅里叶变换、梅尔倒谱变换和线性调频小波变换分别计算得到鸣声信号的3种语图样本集,然后分别利用3种语图样本集训练3个基于VGG16迁移的单一特征模型,将3个模型的输出进行自适应加权求和实现融合,并修正了加权交叉熵函数以克服样本不平衡的问题,最后对语图进行分类实现鸟类物种的识别。以ICML4B鸣声库的35种鸟类为研究对象,对比了4种模型的平均识别准确率(MAP),结果表明特征融合模型较单一特征模型的MAP最大提高了0.307;选择输入语图的持续时间分别为100 ms、300 ms以及500 ms,对比不同持续时间下4种模型的测试MAP值,结果表明持续时间为300 ms时4种模型的MAP值均为最高;对比了不同信噪比下4种模型的识别效果,多特征融合模型的识别准确率随着信噪比的下降降低最少。说明在选择合适的语图持续时间后,该文提出的特征融合模型能得到更高的识别准确率,具有一定的抗噪能力,且训练参数少,更适合于少样本鸟类的识别。 相似文献
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999.