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针对混沌时间序列预测模型易受异常点影响,导致模型预测精度低的问题,在贝叶斯框架下提出一种鲁棒极端学习机.所提模型将具有重尾分布特性的高斯混合分布作为模型输出似然函数,得到一种对异常点和噪声更具鲁棒性的预测模型.但由于将高斯混合分布作为模型输出似然函数后,模型输出的边缘似然函数变成难以解析处理的形式,因此引入变分方法进行近似推理,实现模型参数的估计.在加入异常点和噪声的情况下,将所提模型应用于大气环流模拟模型方程Lorenz序列以及Rossler混沌时间序列和太阳黑子混沌时间序列的预测中,预测结果验证了所提模型的有效性. 相似文献
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传统计算海面电磁散射的方法都是通过求集平均的方法来统计得到不同输入参数下海面总回波系数的均值曲线,并不需要具体的几何样本.随着合成孔径雷达以及雷达成像的发展,为了充分描述海面各点的分布特征,需要得到海面具体面元的散射结果,同时随着海面上方风速的增大,海面泡沫层的出现会对散射结果产生相当大的影响.本文采用海面模型面元化的思想,将海面散射的贡献面元化,同时考虑泡沫层对大入射角下散射结果的影响,计算了不同风速下海面的后向散射系数,并与实测数据做对比分析,验证了方法的准确性. 相似文献
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测定纱线的混纺比在纺织工程的实践中有着重大的实际意义.在特征值提取环节,结合相关文献,从“径长”的角度提出面积系数、异形度、波动率等形态指标并利用其合理地构成特征向量.重点讨论鉴定纱线混纺比中聚类分析的数学方法.结合非线性优化模型和遗传算法,通过适当的编程计算,从而得出较好的聚类分析结果. 相似文献
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