An adaptive approach to select analysis window param- eters for linear frequency modulated （LFM） signals is proposed to obtain the optimal 3 dB signal-to-noise ratio （SNR） in the short- time Fourier transform （S...An adaptive approach to select analysis window param- eters for linear frequency modulated （LFM） signals is proposed to obtain the optimal 3 dB signal-to-noise ratio （SNR） in the short- time Fourier transform （STFT） domain. After analyzing the instan- taneous frequency and instantaneous bandwidth to deduce the relation between the window length and deviation of the Gaus- sian window, high-order statistics is used to select the appropriate window length for STFT and get the optimal SNR with the right time-frequency resolution according to the signal characteristic under a fixed sampling rate. Computer simulations have verified the effectiveness of the new method.展开更多
为了解决接轨站选择中定性描述多、比选方案数量庞大、比选机制主观性强的难题,首先对定性因素进行客观量化分析,然后构建考虑多新建车站位置的多目标整数规划模型,其次,基于Pareto最优解原理,结合线性逼近的约束优化算法和分支定界算...为了解决接轨站选择中定性描述多、比选方案数量庞大、比选机制主观性强的难题,首先对定性因素进行客观量化分析,然后构建考虑多新建车站位置的多目标整数规划模型,其次,基于Pareto最优解原理,结合线性逼近的约束优化算法和分支定界算法的基本原理,设计模型的求解算法,最后,以新建济南至枣庄铁路项目为工程实例对模型与算法进行验证并将计算结果与人工比选结果相比较,得出结论:模型推荐的最终方案以增加0.2%的少量建造成本为代价,分别提升可及性4.65%、路网运输能力1.35%,同时计算时间仅为4 min 20 s,而人工比选需要花费大量的人力、物力、时间用于计算。以上对比证实该模型不仅能得出优于或等于人工比选的最终结果,同时还能节省大量人力物力以及工作时间,具有理论和工程应用价值。展开更多
随着国民生活水平的提高,越来越多的人投身于股票市场.为了科学有效地量化选股,通过将量化投资、深度学习及文本分析进行有机结合,来建立量化选股模型.首先,通过文本分析筛选出基本面利好的股票;然后,通过长短期记忆(long-short term me...随着国民生活水平的提高,越来越多的人投身于股票市场.为了科学有效地量化选股,通过将量化投资、深度学习及文本分析进行有机结合,来建立量化选股模型.首先,通过文本分析筛选出基本面利好的股票;然后,通过长短期记忆(long-short term memory,LSTM)选出预测准确度良好的股票;最后,预测所选出的股票在未来几天的股价趋势.在实证分析方面,通过本模型对部分股票进行运算,选取预测效果较好的股票:赢合科技.展开更多
基金supported by the National Natural Science Foundation of China(6107313361175053+8 种基金6127236960975019)the Heilongjiang Postdoctoral Grant(LRB08362)the Fundamental Research Funds for the Central Universities of China(2011QN0272011QN1262012QN0302011ZD010)the Science and Technology Planning Project of Dalian City(2011A17GX0732010E15SF153)
文摘An adaptive approach to select analysis window param- eters for linear frequency modulated （LFM） signals is proposed to obtain the optimal 3 dB signal-to-noise ratio （SNR） in the short- time Fourier transform （STFT） domain. After analyzing the instan- taneous frequency and instantaneous bandwidth to deduce the relation between the window length and deviation of the Gaus- sian window, high-order statistics is used to select the appropriate window length for STFT and get the optimal SNR with the right time-frequency resolution according to the signal characteristic under a fixed sampling rate. Computer simulations have verified the effectiveness of the new method.
文摘为了解决接轨站选择中定性描述多、比选方案数量庞大、比选机制主观性强的难题,首先对定性因素进行客观量化分析,然后构建考虑多新建车站位置的多目标整数规划模型,其次,基于Pareto最优解原理,结合线性逼近的约束优化算法和分支定界算法的基本原理,设计模型的求解算法,最后,以新建济南至枣庄铁路项目为工程实例对模型与算法进行验证并将计算结果与人工比选结果相比较,得出结论:模型推荐的最终方案以增加0.2%的少量建造成本为代价,分别提升可及性4.65%、路网运输能力1.35%,同时计算时间仅为4 min 20 s,而人工比选需要花费大量的人力、物力、时间用于计算。以上对比证实该模型不仅能得出优于或等于人工比选的最终结果,同时还能节省大量人力物力以及工作时间,具有理论和工程应用价值。
文摘随着国民生活水平的提高,越来越多的人投身于股票市场.为了科学有效地量化选股,通过将量化投资、深度学习及文本分析进行有机结合,来建立量化选股模型.首先,通过文本分析筛选出基本面利好的股票;然后,通过长短期记忆(long-short term memory,LSTM)选出预测准确度良好的股票;最后,预测所选出的股票在未来几天的股价趋势.在实证分析方面,通过本模型对部分股票进行运算,选取预测效果较好的股票:赢合科技.
