突变信息相关论文
时序预测是深度学习应用领域研究中的热点问题。捕捉时序数据间复杂的关联特性是实现精准预测的关键。目前研究未能针对性给出以下......
针对GM(1,1)幂模型对于小样本振荡序列对含突变信息无能为力的问题,提出了基于小波变换的小样本振荡序列灰色预测模型.首先,针对原......
提出利用时间序列重构的吸引子轨迹矩阵奇异值分解的方法检测信号中的突变信息。针对 2组数值信号 ,利用该方法进行检测 ,并将检测......
颜色空间内的突变信息感知是实现深度背景下的隐藏目标识别的重要技术。传统方法采用差分进化局部对比方法进行突变信息感知,当图......
针对传统技术分析在识别股市上涨行情时存在时间滞后和平滑程度难以掌握的缺点,提出一种基于小波变换的股市分析方法.利用小波变换......
提出了利用时间序列重构的吸引子轨迹矩阵奇异值分解的方法检测信号中的突变信息.利用该方法对任选的一数值信号和旋转机械静动件......
研究了利用信号时间序列重构的吸引子轨迹矩阵奇异值分布特征与信号自身特征的关系,提出了基于选择轨迹矩阵中主要反映突变信息明......
