简介：在视频编码中,DCT系数分布模型是率失真理论模型的基础,视频量化一般可分别为硬判决量化（HDQ）以及软判决量化（SDQ）,SDQ算法能实现最优编码性能,但其中维特比算法会导致严重的系数间串行处理依赖.比较而言,基于死区（deadzone）的HDQ算法率失真性能略有损失,但是不考虑系数间的相关性.提出了一种基于分段逼近TCM模型（TransparentCompositeModel）的自适应硬判决量化算法,采用更精确的DCT分布估计模型,估算不同频率分量DCT系数的分布参数.根据模型参数及DCT系数分布参数,优化构造自适应的死区偏移量模型.实验表明,相对于固定偏移量HDQ算法,其编码性能非常接近于SDQ算法.

简介：域自适应算法是一种能有效解决训练集（源域）和测试集（目标域）样本分布不一样但是具有相关性的方法.文章提出一个跨领域分布适配超限学习机（DDM-ELM）用于解决域自适应问题.DDM-ELM旨在基于超限学习机的框架下,充分利用丰富的有标签源域样本和无标签目标域样本,得出一个精确的目标域分类器.具体来说,DDM-ELM同时满足以下目标：1）最小化源域样本的分类误差;2）通过最小化投影最大化均值偏差来有效减小源域和目标域的分布差距;3）利用目标域样本的流形正则化来探索目标域样本的几何机构特性.这使得DDM-ELM能在同时继承超限学习机优点的前提下更加适合于目标域样本.经过大量的实验结果证明,相比于几种先进的域自适应方法,DDM-ELM在分类准确率和效率上均有所提高.

简介：针对深度信念网络无法科学有效地确定网络模型深度和隐层神经元数目等问题，根据贪心算法思想，提出了一种动态构建深度信念网络模型的新方法.即从底层逐层构建深度信念网络的过程中，根据验证集错误分类率调整当前层神经元数目，使当前模型达到最优后，固定当前层神经数目，网络深度增加一层；继续调整下一层神经元数目，直至整个模型构建完成.最后，根据重构误差微调各层神经元数目.结果表明，与依据重构误差构建的深度信念模型相比，利用此方法构建的深度信念网络模型的分类准确率更高.

简介：LDA主题模型是文本挖掘领域的重要算法，同时在推荐系统当中也有不错的表现.通过LDA主题模型挖掘用户感兴趣的主题，是目前最常用的用户兴趣主题挖掘方法之一.为了提高LDA主题模型应用在推荐系统时的推荐质量，我们提出了一种基于负样本进行学习的方法negLDA.通过创造出负样本来学习用户对物品的负面预测评分，同时结合正样本学习得到的正面预测评分，从正反两个方面进行综合评测，从而更加精确地衡量出用户对物品的预测评分.通过在MoviesLens-100k、MovieLens-1M、FilmTrust这三个数据集上的实验，表明所提出的算法在精确率、召回率、AUC三个指标上相比传统算法均有一定改进.

简介：马尔科夫预测模型具有＂无后效性＂,即预测未来的销售情况只与当前的销售数据有关,而与过去的销售数据无关.事实上,过去不同的时间点对当前的销售结果会有不同程度的影响.而指数平滑法恰好弥补了马尔科夫预测模型的缺点,它认为最近的过去销售数据,在某种程度上会持续到未来.因此本文利用二次指数平滑系数法优化马尔科夫预测模型,并以某品牌电动车的销售情况为例进行验证,发现优化后预测模型的绝对误差均小于马尔科夫模型的预测结果.由此得出结论,基于二次指数平滑法优化的马尔科夫预测模型具有可行性.

简介：针对因影响因素众多而难以预测的隧道沉降问题,使用粒子群算法（PSO）优化支持向量回归模型（SVR）并结合灰色理论中的等维新息,提出了混合模型对隧道沉降时间序列数据进行预测研究.与ELM极限学习机预测模型及PSO-BP神经网络预测模型进行了对比实验.发现等维新息SVR模型在预测精度上要优于其它两个模型,于是得出该模型可以有效地应用于隧道沉降时间序列的预测研究.

简介：利用改进的电弧放电技术合成及多步高效液相色谱（HPLC）分离方法,得到了大碳笼含钆氧化物团簇的金属富勒烯Gd_2O@C_（88）.激光解吸电离碰撞诱导解离质谱/质谱的研究结果表明,氧化钆团簇位于碳笼内部.密度泛函理论计算结果表明,金属富勒烯结构为Gd_2O@D_2（35）-C_（88）.内嵌团簇向碳笼转移4个电子,价态＋4,碳笼-4价,金属富勒烯的电子结构表示为[Gd_2O]~（4＋）@[D_2（35）-C_（88）]~（4-）.

简介：采用top-down技术的控制图法（现行标准方法）、稳健统计-迭代法和质控-灰色评定法评估了实验室内应用电感耦合等离子体-发射光谱法测定不锈钢中镍的测量不确定度。对于镍含量为9.1%的质控样品,三种方法计算的实验室内扩展不确定度均为0.12%,k=2,方法间无显著性差异。