Autoregressive Markov Switching Model函数用于评估、仿真及预测自回归的马尔可夫转换模型。可以选择用于模型估计的分布函数。用于研究时间序列结构性变化，分析金融、股市乃至通货膨胀的研究
标签： Autoregressive Switching Markov Model
上传时间： 2013-12-26
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学生的综合素质受多种因素影响,如何建立科学的评估体系是各大学多年来一直探索的问题。经 过分析各种因素建立了高校学生综合素质 模型,并对高校学生的综合素质进行科学地定性与定量分析,通 AHP 过模型计算表明:综合指数得出的结果能对学生的优点和弱点作出客观评价,有利于学生的全面发展,对当前进 行素质教育具有现实意义。
上传时间： 2014-02-02
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在学习得到的模型投放使用之前，通常需要对其进行性能 评估。为此， 需使用一个“测试集”（testing set）来测试 模型对新样本的泛化能力，然后以测试集上的“测试误差 ”（testing error）作为泛化误差的近似。
上传时间： 2020-04-22
上传用户：89feiyang
本文采用Memetic算法进行飞行控制系统PIO评估，提出了一种结合自适应差分进化和模式搜索的Memetic算法。以瑞典FOI开发的飞机模型ADMIRE为研究对象，利用Memetic算法对存在不确定条件下的飞行控制系统进行评估。评估结果表明，与工业传统网格评估方法相比，改进的优化算法可以在全飞行包线范围内找出最坏的飞行状态，具有更高的可靠性、效率。
上传时间： 2013-11-24
上传用户：lina2343
根据桥式起重机的特点，建立了安全性评估指标体系。在模糊综合评判的基础上，引入BP神经网络，建立了起重机安全评估的模糊神经网络模型。采用改进的梯度下降动量BP算法对网络进行计算，克服了常用BP算法收敛速度较慢的缺点。通过神经网络的多次学习训练，评估因素权重得到了优化。研究结果表明：训练好的模糊神经网络很好地获得并储存了专家的知识、经验和判断，可将此网络应用于桥式起重机的安全性评估。
上传时间： 2013-10-12
上传用户：思索的小白
本研究提出无线传播模煳预测模型使得传统模型接受不确定参数输入后表达模煳之电波消耗评估区间，于实例中发现提出之模煳Walfisch-Bertoni模式较适合此实验之实际电波损耗情形，结果同时并验证无线遥导电波传播模煳预测模型之可行性及的确有效提供给与使用者于不确定环境下之电波空间耗损模煳区间值之结果。
上传时间： 2013-11-12
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CMM是软件过程能力成熟度模型（Capacity Maturity Model）的简称，是卡内基－梅隆大学软件工程研究院为了满足美国联邦政府评估软件供应商能力的要求，于1986年开始研究的模型，并于1991年正式推出了CMM 1.0 版。CMM自问世以来备受关注，在一些发达国家和地区得到了广泛应用，成为衡量软件公司软件开发管理水平的重要参考因素和软件过程改进事实上的工业标准。据了解，美国、印度、日本等国家已有数十家公司通过了CMM不同等级的认证。
标签： Capacity Maturity Model CMM
上传时间： 2015-04-21
上传用户：change0329
是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型。通过全老师耐心的讲解，我已经清楚了简单遗传算法的处理过程，遗传算法的基本操作包括：编码、初始群体的生成、适应度评估检测、选择、杂交操作、变异。下面是我用Java编写的一个简单遗传算法的程序，求解的题目
上传时间： 2013-11-27
上传用户：上善若水
摘 要：建立了几个军事短波通信系统仿真模型，并简要叙述了军事短波通信系统中跳频、扩频的干扰方程。文章给出了仿真物理结构图以及功能模块图，也给出了军事短波通信抗干扰性能仿真评估的指标，提出了利用云模型及云不确定性推理对仿真结果进行评估，并给出了干扰和无干扰条件下军事短波通信的抗干扰性能评估结果。
上传时间： 2013-12-28
上传用户：rocwangdp
红外图像检测技术因具有非接触、快速等优点，被广泛应用于电力设备的监测与诊断 中，而对设备快速精确地检测定位是实现自动检测与诊断的前提。与普通目标的可见光图像相比， 电力设备的红外图像可能存在背景复杂、对比度低、目标特征相近、长宽比偏大等特征，采用原 始的 YOLOv3 模型难以精确定位到目标。针对此问题，该文对 YOLOv3 模型进行改进：在其骨干 网络中引入跨阶段局部模块；将路径聚合网络融合到原模型的特征金字塔结构中；加入马赛克 （Mosaic）数据增强技术和 Complete-IoU（CIoU）损失函数。将改进后的模型在四类具有相似波纹 外观结构的电力设备红外图像数据集上进行训练测试，每类的检测精度均能达到 92%以上。最后， 将该文方法的测试结果与其他三个主流目标检测模型进行对比评估。结果表明：不同阈值下，该 文提出的改进模型获得的平均精度均值优于 Faster R-CNN、SSD 和 YOLOv3 模型。改进后的 YOLOv3 模型尽管在检测速度上相比原 YOLOv3 模型有所牺牲，但仍明显高于其他两种模型。对 比结果进一步验证了所提模型的有效性。
上传时间： 2021-10-30
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