论文研究 基于最小扰动相关去噪法股票投资组合风险优化.pdf

论文研究-非线性回归的弹性分析在股票投资与行情预测中的应用.pdf,  根据我国沪深股市中个股在每一阶段内的每日成交量与每日收盘价的统计数据 ,应用最小二乘法分段拟合了成交量关于价格的非线性回归方程

在对之前的相关反馈技术的问题和不足进行总结的基础上，提出一种基于最小风险的贝叶斯决策理论相关反馈方法，通过一种自适应机制产生记忆，同时应用最小风险来使用户获得满意的检索结果。实验结果表明该方法准确率高

基于育种算法的组合优化计算，许必熙，赵英凯，育种算法以适应度最大的个体为种子，通过随机的转基因操作繁殖下一代，新个体始终具有丰富的多样性，同时也能部分地继承种子的优

应用平稳Contourlet变换，具有平移不变性，且能有效表示图像几何纹理信息。在去噪应用中采用自适应的Bayes阈值方法，结合硬阈值方法实现图像去噪。试验结果表明，该方法提高了去噪后图像的PSNR，

基于加性高斯白噪声在经验模式分解算法（EmpiricalModeDecomposition,EMD）下的统计特性,提出了一种基于EMD的去噪算法。通过数值仿真,比较了提出的算法与小波域阈值去噪的性能。

图像复原是图像处理中一个重要的研究课题。大部分图像复原算法，都只是利用图像单个像素点，或某一邻域内的灰度和梯度信息。如果在图像复原模型中能够超越邻域，而更大范围地利用图像内容本身的信息，将可能更有效地

现有的核磁共振成像（MRI）图像序列去噪方法大都针对单一的噪声类型，在实际中面对复杂的噪声情况其去噪效果并不理想。为改善这一现状，提出了一种基于低秩矩阵填充的MRI图像序列的去噪方法。针对混合噪声，通

根据曲线拟合的概念，提出了一种新的电能质量检测的去噪算法。该算法利用局部突变点与设定窗口邻域点的时域特性关系进行去噪处理。实验仿真结果表明，与五点中值法和五点均值法相比，该方法能有效解决抑制噪声与保护

为了有效抑制噪声，获得更好的视觉效果，提出了一种基于混合变分模型的图像去噪方法。将调和模型和全变分模型进行融合，增强模型的去噪性能，根据自适应选取组合系数，组合系数较大时偏向于全变分模型，较小时偏向于

针对线阵相机拍摄的动车图像上的噪声对图像比对识别结果产生的不良影响,提出了一种基于局部像素特征的图像去噪算法.该算法首先对待处理图像的像素点进行逐行扫描,并计算每一行的像素均值,同时记录与该行对应且与