几个重要积分的简捷算法

本文运用傅立叶变换及其有关性质,提供了统一处理几个重要积分的简捷算法。     

基于小波分析的股票分形时变维数研究

前人关于有价证券分形维数的研究是在假定维数恒定的情况下进行的,这就使得Hurst指数未能很好发挥其应有的投资指导作用.提出了时变维数的概念,对原有分数布朗运动模型加以拓展,使其成为具有局部自相似性的随机过程.给出了一个时变Hurst指数的小波估计式及其算法.通过上海股价周收盘指数的时变Hurst指数的实证分析,时变指数的引入比原来常数指数对于投资决策来说具有更好的指导作用.     

二维GPSJ分布类及其在保险中的应用

本文给出的二维GPSJ分布类(即GPSJ2)在保险领域应用范围较广,如由机动车辆保险由财产损失索赔次数和人身伤亡索赔次数所组成的模型、超额再保险中的由自留保单数和分出报单数所组成的二维模型等。本文在GPSJ1类基础上研究二维GPSJ类,本文给出了此分布类的定义、背景意义、概率计算的递推公式,同时还对各参数的最大似然估计值的求解过程进行了分析。本文最后将这一模型应用于一组机动车辆赔付次数数据,考虑了由财产损失索赔次数、人身伤亡索赔次数组成的二维模型,拟合效果令人满意。     

基于小波变换在自然场景视频编码中的应用

自然场景视频的纹理编码是视频压缩应用的一个重要环节。该文在分析了国际视频编码标准MPEG-4中对自然场景这一类视频图像所采用的编码结构基础上,提出了利用小波技术的多层分解特性实现对单视频对象自然场景视频图像静态纹理的有效编码。实验结果表明,它可以获得较高的压缩比。     

基于小波神经网络的企业技术创新能力评价

科学、全面地评价和分析企业的技术创新能力,对于企业探索提升技术创新水平以及政府制定相关扶持政策等具有重要的指导意义。文章从企业的内在相关能力、内部环境以及外部环境等3个维度构建企业技术创新能力评价指标体系,同时,提出一种基于小波神经网络的企业技术创新能力综合评价方法,建立企业技术创新能力定量评价模型。通过实证分析,验证了评价体系的有效性和实用性。     

电视剧上变换制作工程

当前,广电行业的节目制作正快速向高清发展过渡,为适应全频道高清的播放模式,目前我们将把现有的标清电视剧,经过后期制作的上变换工艺制作流程,最大限度地让画面质量达到最佳效果,并能大幅度减少我们的数字化制作的工作量,提高工作效率。     

一类多元响应降维子空间的估计及其应用

在高维空间中进行统计建模通常会碰到"维数祸根"问题,解决办法之一是降维,充分降维是一种有效的降维方法。针对多维响应降维子空间提出一类矩生成函数估计方法及其改进估计量,并给出该类方法估计量的大样本性质:相合性、渐近正态性。通过随机模拟与实例分析,表明改进估计量估计效果有较大幅度提高。     

工业取用水监测奇异数据挖掘与重构方法

提高工业取用水监测数据质量是目前国家水资源监控能力建设的重要内容，而奇异值问题已成为影响监测数据质量的关键短板。本文在解析现阶段工业取用水监测数据奇异值主要类型基础上，以国家水资源管理系统数据库中工业取用水监测数据为样本，利用小波变换模极大值模型提取工业取用水监测数据时频变化特征，并利用傅里叶函数对其残差序列进行修正，进而运用相对误差控制方法挖掘监测数据奇异值。在此基础上，采用混沌粒子群优化的最小二乘支持向量机模型重构填补奇异值数据。研究结果表明：小波变换模极大值模型能够较好地提取工业取用水监测数据序列的时频变化特征，但是同时容易导致监测数据的信息损失，利用傅里叶函数对小波变换进行残差修正则可进一步提升取用水监测数据序列的特征提取效果；以小波变换模极大值特征序列为基础，通过相对误差控制可实现对监测数据奇异值的高效挖掘；对于挖掘出的奇异值重构填补问题，可选取混沌粒子群优化的最小二乘支持向量机模型，其重构精度要优于多项式曲线拟合等传统统计学方法和普通最小二乘支持向量机模型。上述工业取用水监测数据奇异值挖掘重构策略为现阶段国家水资源监控能力建设的推进提供了重要技术方法支持。     

勃鲁盖尔家族：法兰德斯画派的怪诞之星

历史和艺术是一对孪生兄妹，它们一起出生，然而随着年龄的增长，它们的命运或许就有所改变，并不能一直相伴到老。当我在卢浮宫里看《维纳斯》、在东京看梵高的《向日葵》、在纽约看勃鲁盖尔的《麦收》的时候，就有这样一种感触。面对着这样一些流落于异国他乡的艺术品的时候，人们所关注的往往是艺术本身的价值，次之才关注到这些作品创造者的国籍。由于世界历史的多桀多变，世界地图的轮替更迭，加之世界财富的转移，这些价值连城的艺术品也就不断变换着主人和国籍，不断变换着它们的陈列所，唯一不变的，就是艺术品的艺术价值。