关于不平稳假设下的序贯近似建模方法的研究论文.pdf

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简介：
本文探讨了在数据分布不稳定假设下，序贯模型构建的有效策略和算法改进，提出了一种新的序贯近似建模方法，以适应快速变化的数据环境。在工业设计过程中常常需要处理复杂且耗时的仿真问题。构建简单的近似模型能够简化分析与优化流程，而元模型的建立以及相应的仿真试验设计则是其中的关键环节。针对元模型构建的问题，传统上采用基于平稳性假设的Kriging方法进行建模。然而，该方法在面对非规则系统时存在局限性。为此，本段落提出了一种新的Kriging方法——即利用非线性映射技术来处理不平稳性的假设条件下的建模问题。通过实例分析发现：相较于传统Kriging模型而言，新提出的基于不平稳假设的Kriging方法不仅能够建立更为精准的预测模型，并且在描述模型不确定性方面也更加贴近直观理解。此外，在计算机试验设计环节中，本段落还提出了一种改进后的Kriging方法为基础的新序贯准则，该准则可以引导后续实验点的选择趋向于那些具有高不确定性和远离现有数据区域的位置。通过实际案例验证表明：基于上述新提出的序列化策略进行的试验设计相较于一次性完成的设计方案而言，在效果上更为优越，并且能够有效减少所需的样本量。

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关于不平稳假设下的序贯近似建模方法的研究论文.pdf

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本文探讨了在数据分布不稳定假设下，序贯模型构建的有效策略和算法改进，提出了一种新的序贯近似建模方法，以适应快速变化的数据环境。在工业设计过程中常常需要处理复杂且耗时的仿真问题。构建简单的近似模型能够简化分析与优化流程，而元模型的建立以及相应的仿真试验设计则是其中的关键环节。针对元模型构建的问题，传统上采用基于平稳性假设的Kriging方法进行建模。然而，该方法在面对非规则系统时存在局限性。为此，本段落提出了一种新的Kriging方法——即利用非线性映射技术来处理不平稳性的假设条件下的建模问题。通过实例分析发现：相较于传统Kriging模型而言，新提出的基于不平稳假设的Kriging方法不仅能够建立更为精准的预测模型，并且在描述模型不确定性方面也更加贴近直观理解。此外，在计算机试验设计环节中，本段落还提出了一种改进后的Kriging方法为基础的新序贯准则，该准则可以引导后续实验点的选择趋向于那些具有高不确定性和远离现有数据区域的位置。通过实际案例验证表明：基于上述新提出的序列化策略进行的试验设计相较于一次性完成的设计方案而言，在效果上更为优越，并且能够有效减少所需的样本量。

卡方近似的论文研究

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本论文深入探讨了卡方检验中理论值与观测值之间的近似偏差问题，并提出了一种新的修正方法以提高统计推断准确性。 F分布是统计学中最常用的分布之一，在多个领域有着广泛的应用，例如用于检验两个独立正态分布的方差是否相等、单因素方差分析中各组均值是否一致以及线性回归模型的整体显著性等。本段落介绍了一种新的方法，通过调整后的对数似然比统计量来获得F分布累积分布函数的一种简单卡方近似值。即使在自由度较小的情况下，这种新近似法也表现出很高的准确性。

关于最优近似粗糙集的属性约简研究论文.pdf

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本论文聚焦于设施选址的经典难题，深入探讨并创新性地提出了一系列高效的近似算法，旨在优化资源分配和降低成本。通过理论分析与实验验证相结合的方法，展示了这些新算法在实际应用中的优越性能，并为未来相关领域内的研究提供了有价值的参考框架。关于设施选址问题的近似算法的电子版文档是图片PDF格式的。

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本文探讨了小波变换在处理非平稳信号中的去噪应用，通过分析不同小波基和阈值函数的效果，提出了优化的去噪方法。传统的信号去噪算法通常只对平稳噪声或变化缓慢的噪声有效，并且处理后的残留噪音较大。基于小波变换的改进型去噪算法考虑了信号与噪声在小波域中的分布特性，以及它们的小波变换模极大值随尺度的变化差异，从而确定出噪声在小波域的位置和相应的小波系数大小。实验结果显示：该方法能够有效处理平稳及非平稳噪音。

关于随机微分方程稳定性的研究论文

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本文深入探讨了随机微分方程的稳定性理论，分析了不同噪声条件下系统行为的变化规律，并提出了一系列新的稳定性准则。该文件是毛学荣教授关于随机微分方程的经典论文，适合有兴趣的读者阅读。

关于Spark环境下并行Eclat算法的研究论文.pdf

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该研究论文深入探讨了在Spark分布式计算框架下优化和实现Eclat关联规则挖掘算法的方法，着重分析了并行化技术对提升大规模数据集处理效率的影响。通过对Spark大数据平台及Eclat算法的深入研究，提出了一种基于Spark的Eclat改进版算法（即SPEclat）。为解决串行算法在处理大规模数据集中的不足，该方法进行了多方面的优化：为了减少候选项集支持度计数时产生的损耗，调整了数据存储方式；将数据按前缀分组，并分配到不同的计算节点上进行并行化计算，从而压缩搜索空间。最终利用Spark云计算平台的优势实现了算法的高效运行。实验结果显示，在处理海量数据集的情况下，该算法能够有效提高性能，并且在面对大规模的数据量增长时具有良好的可扩展性。

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本文档探讨了多输入多输出（MIMO）通信系统中的信道建模技术，旨在为无线通信的研究与应用提供理论支持和实践指导。 MIMO信道建模由张劲松进行研究，在发送端和接收端采用多天线结构的系统由于能够比传统的单天线系统获得极好的频谱效率、可靠性和较高的吞吐量，因此越来越受到关注。

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本文探讨了一种基于模糊测试技术的XSS（跨站脚本）漏洞检测方法，旨在提高软件安全性的自动化检测手段。文中详细分析了现有XSS检测工具的局限性，并提出一种新的模糊测试策略以增强对复杂应用场景中XSS漏洞的识别能力。信息安全在当前网络环境下至关重要，它对于保护系统安全及用户信息具有不可替代的作用。随着Web技术的发展特别是Web2.0时代的到来，互联网的交互性和动态内容变得更为丰富，这使得用户与服务器之间的互动成为Web服务的重要组成部分。然而，在这种背景下，由于动态网页技术和AJAX技术的应用广泛化，跨站脚本攻击（XSS）已经成为一种常见的网络威胁手段。这类攻击可以窃取用户的敏感信息如cookies、会话令牌等，并可能执行恶意操作，对系统的安全性构成严重挑战。 XSS攻击的原理在于利用Web应用程序在用户输入验证方面的不足，在正常访问页面中注入恶意脚本代码。当其他用户浏览该网页时，这些注入的恶意脚本会在他们的浏览器环境中运行，从而达成攻击者的意图。根据其执行方式的不同，XSS可以分为反射型、存储型和基于DOM的三种类型。为了应对并防范这种威胁，研究人员开发了多种检测技术来识别潜在的安全漏洞。其中一种有效的方法是模糊测试（Fuzzing），它通过向应用程序发送大量的随机数据以检查程序是否能够妥善处理异常输入，并以此发现可能存在的安全缺陷。在XSS漏洞检测的背景下，改进后的模糊测试方法提高了攻击载荷的有效性，从而提升了检测效率。该技术的核心在于自动生成大量精心设计的测试用例（即攻击载荷），这些案例能够在目标系统上产生各种执行路径并揭示潜在的安全隐患。通过模拟实际攻击行为来评估Web应用对特殊输入处理的能力，模糊测试有助于发现XSS漏洞的存在与否。为了提高检测准确度和效率，研究人员通常会优化模糊测试过程以适应不同类型的Web应用程序及不同的攻击场景。文章中提及了从Web1.0到Web2.0的转变如何导致了XSS攻击频发的现象增加：在早期静态信息为主的网络环境中（即Web1.0），这类漏洞并不常见；而随着更注重用户互动和动态内容生成技术的应用，如AJAX，在新的网络环境下增加了此类安全威胁的风险。此外文章还提到OWASP发布的十大Web应用风险报告中始终包含XSS攻击这一项，因为这种类型的攻击既容易被利用又具有严重的潜在危害。因此研究出高效的检测方案对保障网络安全至关重要。该篇文章由北京邮电大学的曹禹和季玉萍撰写，他们的专业领域集中在Web安全与信息系统上。他们提出了一种改进模糊测试技术以提高XSS漏洞检出率的新模型，并通过实验验证了其有效性，为未来的相关研究提供了新的视角和技术手段。