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沪、深、港股市间波动溢出效应研究——基于VAR-EGARCH模型的实证分析，沈妍秋，，本文构建了VAR-EGARCH 模型，将收益与波动作为刻画股市信息的代理变量，将内地股市受到的收益和波动冲击分解为
基于张量分解可视化的手势视频分类研究，井佩光，刘琛琛，随着数据的爆发式的增长，数据的呈现形式由低阶向高阶发展，张量在组织及呈现高阶数据时具有天然优势。由于手势视频可表征为三阶
论文研究-深市停发新股对我国股市信息引导格局的影响.pdf,
本文提出了影响教师教育和教学各个方面的专业知识的方法，这与教师对课程的理解和教科书的作用相对应。 这些方法也会影响技术的选择和设计。 因此，教师应该对这种机制之间的相互关系有深刻的理解，这涉及到教师在
在智能电网普及的大数据背景下，对电力数据进行精准的分析和预测对电网规划和经济部门的管理决策具有重要的指导意义，但大多数模型都只是在单一的时间尺度上进行研究。针对这一问题提出一种基于时序分解的后向传播算
基于奇异值分解的SlopeOne算法，林德军，孟祥武，SlopeOne算法是一种基于项目的协同过滤推荐算法，利用线性回归模型来预测评分。SlopeOne算法在数据稀疏的情况下推荐效果不好，而矩阵
提出一种基于位平面分解技术的JPEG压缩水印算法。该算法首先对图像进行置乱变换；然后采用位平面分解技术对灰度水印图像进行预处理操作，将该灰度水印图像转换成二值信息流；最后把水印嵌入载体图像中。实验表明
讨论了最大速度恒定连续Petri网（CCPN）的分解方法以及如何通过子网分析得到原网的性质。首先给出基于库所归属的分解方法，实现了CCPN的分解。为了保证通过子网分析原网的正确性，对合成网的动态不变性
时间序列数据是一种数据属性随时间变化的高维数据类型，反映了用户兴趣的动态变化。基于时序数据的推荐系统利用用户的行为时间提高推荐的准确性，但不适用于大规模数据集的推荐任务。矩阵分解方法是处理高维数据集时
针对自由曲线的多分辨率表示，选取了双参数Chaikin细分法，基于几何逆向思想提出了相应的逆细分算法，建立了双参数可控的自由曲线渐近分解规则，通过分析双参数对曲线分解的影响，寻找出最优分解参数值，实现
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