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为了克服基于小波尺度谱重排的时频分析方法中时、频分辨率不佳及时频分布可读性较差等问题，提出了一种基于参数优化Morlet小波变换和奇异值分解的海杂波背景下舰船目标检测算法。算法利用Shannon小波熵作为目标函数，根据高频地波雷达信号的特点自适应地优化Morlet小波变换的时间带宽积参数，使得后续重排尺度谱的时、频分辨率同时达到最佳；然后再对重排小波尺度谱进行基于奇异值分解的降噪处理，以抑制环境噪声的影响，进一步提高时频分布的可读性。实验结果表明，与传统的时频分析算法相比，提出的算法具有更好的时频聚集性和较强的噪声抑制能力，能有效地检测海杂波背景下缓慢运动的匀速和匀加速舰船目标。

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基于时间序列编辑距离的阿尔兹海默症辅助诊断，赵翼飞，李炜，计算机辅助诊断一直是机器学习中的热门领域，其中，阿尔兹海默症的辅助诊断对于该疾病的及早干预治疗有着重要意义。近年来，基于

针对神经性疾病难以确诊的问题，提出了一种基于图的特征选择方法，过滤掉不相干的特征，从而方便并且准确地对疾病患者进行诊断。算法首先基于先验知识定义了两种基本关系（特征关系和样本关系）；然后将这两种关系嵌入到一个由最小二次损失函数和l2 -范数正则化因子组成的多任务学习框架中进行特征选择；最后，将约简得到的降维矩阵送入支持向量机（SVM）中对阿兹海默症患者进行确诊。通过对Alzheimer’s disease neuroimaging initiative（ANDI）的研究数据集进行实验得知，提出算法的分类效果均优于一般常用分类算法，如K最近邻法（KNN）、支持向量机（SVM）等。提出的算法通过考虑特征选择和引入两种数据的内在关系，有效提高了阿兹海默疾病诊断的正确率。

matlab公式仿真代码信用风险管理 教授教授的信用风险管理课程材料。 埃德·海斯（Ed Hayes） FNCE 5894 – Capstone信贷风险管理精选主题2017秋季-详细课程大纲可能会发生变化 1.课程说明 Capstone 2017年课堂部分的目标是将计算技术应用于信用风险管理中的选定主题。 在这种情况下，将探索三个具体领域。 我们从对信用风险敞口的衡量和管理分析开始，包括潜在的未来风险敞口（PFE），预期风险敞口（EE）和预期风险敞口（EPE）。 从那里开始，我们进行信用风险对冲的定价，如CVA中所示，即信用评估调整。 在结束之前，我们将回顾OIS折价和错误方式的风险。 在时间允许的情况下，我们将研究缓解能源市场中的信用风险的方法，特别是因为它与a）与发电厂的融资以及b）与对冲策略的保证金支持有关。 每个主题都将通过其数学金融基础以及通过能够可靠地计算复杂信用风险的模拟方法进行探索。 选择的技术将是基于Excel的原型设计，并转换为Python代码以进行快速计算和模块化修改。 在此过程中，我们将回顾过去一年的一些“最大成功”，包括掉期价格，布朗运动几何和Black-Sc

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MATLAB中ice函数代码EBM_JA 能量平衡模型，用于探索驱动海冰边缘纬度的过程。 概述 该存储库包含MATLAB的源代码，用于在Aylmer等人描述的Energy-Balance模型（EBM）中运行模拟。 （2020） 。 提交时的提交ID：a007fa1（但请注意，除了文档外，代码没有任何更改，因为该代码用于生成本文中介绍的结果）。 要求 此代码已在Windows 7上使用MATLAB R2018a和在Linux上使用MATLAB R2017b进行了测试。 无法保证它将在其他操作系统上或在其他版本的MATLAB上正常运行。 运行代码 用户应在“ bin”目录中编辑三个文件： parameters.m：在此处更改参数值。 注释中给出了定义和单位。 settings.m：在此处更改常规EBM设置，例如网格分辨率和积分时间。 run_ebm.m：顾名思义，此脚本使用指定的参数和设置运行EBM。 settings.m 必须根据网格点数（ nphi ）（包括0和90度纬度）来指定网格分辨率。 同样，必须以1年（ nt ）中的时间间隔数来指定时间步长。 总积分时间t_total必须以年的