基于权值SVM商品房价格模型研究

支持向量机(SVM)是在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理的基础上发展起来的一种新的机器学习方法。本文利用SVM对商品房的几种主要价格因素数据进行统计学习,并且针对SVM学习过程中计算量巨大的问题,提出一种对核函数加权的方式来提高其学习效率,并针对不同因素调整其学习权重,有效提高了模型的学习速度和推广能力。SVM以统计学习理论为基础,具有简洁的数学形式、直观的几何解释和好的泛化能力等优点。研究证明,SVM的预测结果准确,使用方便,是一种优良的商品房价格建模方法。     

基于时域分割的DS/FH信号参数估计

针对时频分析方法在直扩/跳频(DS/FH)混 合扩频信号参数估计中存在时频分辨率受限、交叉项干扰、实时性差等缺点,通过分 析DS/FH信号的时频特性,提出了一种新的DS/FH信号参数估计方法。该方法从待测信号的时 域分析出发,利用不同跳频点对应的周期数不相等的性质,完成了对DS/FH信号的时域分割 ,最后结合DS/FH信号性质完成了对待测信号跳频周期、驻留时间、跳频频率的估计。仿真 结果表明,该方法针对DS/FH信号的参数估计精度高,运算速度较快,且没有干扰频率。     

基于SVM和多特征融合的沪铜期货价格预测分析

本文利用支持向量机（SVM）机器学习算法,融合宏观经济数据、上海现货铜价格、LME期铜价格和美元汇率来研究预测上海期货交易所铜期货价格。通过上海期货交易所cu1402合约210天交易数据和同期相关经济数据,来预测铜期货每日最高价、最低价、开盘价和收盘价。模型结果显示,对上海期货交易所铜期货cu1402合约价格预测存在一个25天左右的累计平均误差最小的规律。另外,也对影响沪铜期货每日最高价、最低价、开盘价和收盘价的经济数据分别作了分析,其中沪铜期货价格的历史数据、铜现货价格和LME铜期货价格都对沪铜四种价格预测存在重要影响作用。     

基于FPGA的S模式信号处理

S模式信号处理终端是询问/应答设备的数据处理核心。结合实际工程应用,提出了一 种基于FPGA的S模式信号处理实现方案。针对S模式询问/应答信号的调制方式和信号格式, 给出了一种中频信号处理实现方法和信号的同步检测以及信息提取方式,通过对数据信息编 码/译码的原理分析,介绍了信号处理流程设计和实现方法。该方案已经过大量的仿真测 试并通过了工程应用验证。     

消费者信用评估的SVM-LDA组合模型

消费者信用评估模型的预测精度直接关系到信贷机构的损益、信用产品的开发和金融市场的繁荣。本文针对消费者信用评估单一模型的不足,基于不同模型在信用评估中的分类模式差异程度,选择了传统的线性判别分析模型和最新的支持向量机模型,运用线性方法构建了SVM-LDA组合模型。通过某商业银行信用卡数据进行实证的结果表明,组合模型有效提高了预测的精度和稳健性,对于商业银行控制消费信贷风险具有更好的适用性。     

苹果脯、苹果干的加工制作

1．原料选择及处理选择个大核小、成熟度适的果实,去皮、切瓣、去籽巢。洗净苹果后用去皮机旋去果皮,去皮厚度不得超过1．2毫米。二级、三级果纵切为2瓣;一级果纵切为3瓣。用果心刀挖净籽巢与梗蒂,修去残留果皮。将去心的果块加入0．2％～0．3％亚硫酸氢钠混合液浸泡4～8小时,浸后捞出,漂洗备用。     

省级数据中心“最小暴露式”远程运维安全接入方案探讨

文章结合业内网络攻防实战经验,对在现有条件下安全开展远程运维存在的难点问题进行分析,充分挖掘利用网络运营者省级数据中心互联网专线地址资源、VPN网关和堡垒机等安全设备资源以及机房“7×24”小时值班人力资源,基于网络、系统和数据的多层面纵深访问控制原则,设计出“最小暴露式”远程运维安全接入方案和应急处置流程,从时间和空间两个维度实现访问资源暴露面的最小化,在适配各类应急场景的同时最大程度地保障远程运维的安全性和可行性,有效提升基层网络运营者科技条线的应急响应速度和业务保障能力。     

循环流化床锅炉掺烧焦油渣工艺研究

焦油渣是焦化厂在制焦生产工艺过程中产生的吸附大量煤焦油的黏稠状固体废渣,含有大量对人体有害的有机挥发分.其中,苯并芘等有害成分是国际公认的强致癌物.如何绿色环保地对焦油渣进行处理,更好地利用焦油渣使其变废为宝,已经是目前摆在焦化厂面前的一道难题.本文通过对焦油渣进行一系列的预处理,并利用循环流化床锅炉对一部分固态分离物...