【摘 要】
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针对传统的时间序列预测方法在处理复杂丰富的大数据时常面临变量间抽样频率不同、数据相关性复杂等问题。基于Lasso算法和混频数据抽样模型(MIDAS)，提出了不改变数据结构的混频时序预测模型Lasso-MIDAS。该模型通过融合MIDAS处理混频信息的机制和Lasso算法的压缩特性来实现估计预测，实时修正对预测最有效的混频变量集。根据常见的正则化方法岭回归，还设计了Ridge-MIDAS模型用作比较
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针对传统的时间序列预测方法在处理复杂丰富的大数据时常面临变量间抽样频率不同、数据相关性复杂等问题。基于Lasso算法和混频数据抽样模型(MIDAS)，提出了不改变数据结构的混频时序预测模型Lasso-MIDAS。该模型通过融合MIDAS处理混频信息的机制和Lasso算法的压缩特性来实现估计预测，实时修正对预测最有效的混频变量集。根据常见的正则化方法岭回归，还设计了Ridge-MIDAS模型用作比较。实验结果表明，Lasso-MIDAS在预测性能上优于标准MIDAS模型及对比模型，验证了该方法在混频时
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利用基于机器学习的抛撒地雷智能探测方法及探测系统，在夜间复杂场景下对不同类型的地雷目标进行智能探测实验研究。在论述抛撒地雷夜视智能识别方法的基础上，以72式防坦克金属地雷、69式防坦克塑壳地雷、58式防步兵橡胶地雷作为抛撒地雷目标，设计不同的实验场景进行被动式夜视智能探测实验，并研究多雷区的探测方法及可行性。结果显示，在给定的实验条件下，抛撒地雷的裸露面积由无明显遮挡、轻微遮挡至部分遮挡的检测精确
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