人工智能43：因子观点融入机器学习.pdf

详细地介绍了计算线宽展宽因子(α因子)的理论基础及推导过程,建立了α因子的简便模型.该模型分别考虑了带间跃迁、带隙收缩和自由载流子效应对α因子的影响,利用不同载流子浓度下的增益曲线得到光子能量随载流子浓度的变化速率以及微分增益,进而对α因子进行近似计算.模拟计算了InGaAs/GaAs量子阱激光器的增益曲线及α因子的大小,计算结果与文献报道的实验值相符.进一步讨论了InGaAs/GaAs量子阱阱宽及In组分对α因子的影响.结果表明,α因子随In组分和阱宽的增加而增加.

生态脆弱性的评价因子

本文考虑了一类观测器规范状态空间系统的参数估计问题。 借助移位运算符的属性，将空间状态模型转换为输入-输出表示形式。 然后，提出了一种时变的遗忘因子随机梯度与卡尔曼滤波算法相结合的方法。 所提出的算法基于交互式估计未知参数，以实现系统的所有参数识别。 数值例子验证了所提算法的有效性。

基于密度剔除噪声点和异常数据 局部离群因子 表示点p的邻域点Nk(p)Nk(p)的局部可达密度与点p的局部可达密度之比的平均数。 如果这个比值越接近1，说明p的其邻域点密度差不多，p可能和邻域同属一簇；如果这个比值越小于1，说明p的密度高于其邻域点密度，p为密集点；如果这个比值越大于1，说明p的密度小于其邻域点密度，p越可能是异常点。

经典量化交易策略

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根据ISO12213-2：2009中Fortran程序编写，迭代过程有改动。该标准中混合物能量参数U公式B.6第一项缺少系数2，国标17747.2-1999中是正确的。

具有几十余种化学成分的丹参粉是典型的多组分物质,应用传统二维荧光光谱难以对其作定量分析。为了研究多组分共存的丹参粉水溶液的荧光特征,利用三维同步荧光光谱法结合平行因子分析法(PARAFAC)、分半信度法(split half method)、残差平方和(sum of squared error),解析光谱重叠严重的丹参粉水溶液荧光光谱。经上述方法分析确定丹参粉水溶液的平行因子模型组分数为4,其相应组分荧光特征为:第1组分荧光特征λEx=470~480 nm,λEm=520~530 nm;第2组分荧光特征λEx=400~410 nm,λEm=490~500 nm;第3组分荧光特征λEx=370~380 nm,λEm=460~470 nm;第4组分荧光特征λEx=560~570 nm,λEm=620~630 nm。其中第2组分的荧光特征可能是丹酚酸B的荧光特征。实验结果表明,在多组分共存且有较多干扰物质时,三维同步荧光结合平行因子算法可以简化光谱分析,较好地表征丹参的整体荧光特性。本研究为多组分共存的中药材分析提供了建议与帮助。

北京大学数学教学系列丛书 应用多元统计分析 高惠璇 多元正态分布　回归分析　判别分析　聚类分析　主成份分析　因子分析