为了检测程序设计类课程中出现的作业抄袭行为,提出一种基于抽象语法树的抄袭检测方法.该方法根据多种语言的文法文件,用语法分析工具生成对应的抽象语法树(AST ),利用计算生物学中序列匹配算法进行程序相似度计算,提取程序相似部分的AST特征,生成空间向量,通过聚类分析找出“抄袭团伙”.实验结果表明,该方法对抄袭行为具有较好的检测效果,能准确地找出“抄袭团伙”.

在本文中，我们展示了如何将长短期记忆 (LSTM) 类神经网络用于股票选择和投资组合优化。 我们使用 LSTM 网络来预测股票运动的方向和股票价格代理度量，并将这些用于股票选择和 Markowitz 均值方差投资组合优化框架。 使用印度 SENSEX 股票数据构建了四种类型的 LSTM 模型——个体模型和集合模型，每种模型都使用批量和增量学习方法进行训练。 我们在投资组合优化阶段利用入围股票中股票运动方向分类的准确性。 在投资组合优化阶段，除了标准的 Markowitz 公式之外，还构建了多样化和卖空的 Markowitz 公式。 我们还建议使用 LSTM 分类精度的补充作为风险度量，代替 Markowitz 框架内的协方差矩阵。 LSTM 构建和投资组合优化公式类型的上述每种组合的结果都针对 SENSEX 和标准最优 Markowitz 投资组合进行了基准测试，没有股票选择。 我们还推导出具有股票价格预测因子比平均股票价格更准确的 Markowitz 公式优于标准 Markowitz 公式的条件。

医学超声图像的增强与去噪一直是医学图像处理的重要课题，针对传统超声图像增强处理算法的不足，本文提出一种基于小波分析理论和模糊理论的超声图像增强与去噪算法，首先对医学超声图像进行对数变换，将乘性噪声转换成加性噪声；然后再对超声图像进行多尺度小波变换，得到图像的高频和低频小波系数；再对低频系数进行模糊域增强，对高频系数进行小波软阈值去噪；最后通过小波重构得到增强后的图像。实验证明，该算法能有效增强超声图像的视觉效果，去除噪声，具有一定的应用价值和意义。

为快速获取网络点韧性度以衡量其抗毁性性能，设计基于改进二进制粒子群（BPSO）算法的点韧性度计算方法。改进BPSO算法的概率映射函数和位置更新式以解决算法容易陷入局部最优的不足，对网络节点状态进行编码以获取种群粒子，并设计基于广度优先搜索思想的方法求解剩余网络的适应度函数值；最后综合改进BPSO算法和适应度函数求解算法设计点韧性度计算方法。在两种基本网络和两种实际网络中的仿真分析验证了方法的有效性。

威布尔分布参数估计在EXCEL中的实现方法研究，史景钊，花恒明，三参数威布尔分布的参数估计比较复杂，大多数估计方法都需要编程计算。推导了相关系数优化法求解三参数威布尔分布位置参数的公式

针对目前雷达辐射源识别技术难以对新出现的雷达信号进行有效识别的问题，将迁移学习理论引入识别系统，提出一种基于迁移成分分析的雷达辐射源识别方法。通过设置统一的核函数将不同样本集映射到同一隐藏空间，在隐藏空间对支持向量机进行训练并对测试样本进行识别。仿真实验表明，该方法能够对新的雷达辐射源信号的工作模式进行有效识别，并且在一定测量误差下保持较高识别率。

讨论了基于数字信号处理技术和模拟信号处理技术实现时域电磁信号时间反演的两类方法。前者可以直接对时 域信号进行采样处理或通过在频域中进行相位共轭变换,实现时域信号时间反演;后者基于时域成像原理实现时域电磁信号 的时间反演处理,包括微波光子技术和全电子技术两种方案。

本文档详细讲解了PID算法中的PD控制方法研究

目前大多数数据挖掘方法是从单关系中发现模式，而多关系数据挖掘（MRDM）则可直接从关系数据库的多表中抽取有效模式。MRDM可以解决原有命题数据挖掘方法不能解决的问题，它不仅有更强的信息表示能力，可以表示和发现更复杂的模式，还可以在挖掘进程中有效地利用背景知识来提高挖掘效率和准确率。近年来，借鉴归纳逻辑程序设计（ILP）技术，已经形成许多多关系数据挖掘方法，如关系关联规则挖掘方法、关系分类聚类方法等。

异构信息系统数据迁移方法研究可用.pdf