基于ARMA-BP神经网络模型的风电功率预测研究

结合ARMA时间序列预测模型和BP神经网络预测模型的优点,构建ARMA-BP神经网络混合模型,对风电功率预测问题进行研究。采用构造性神经网络模型得出的类别值对统计时间序列模型的预测值进行修正,提高了风电预测的精度和效率。

结合差错跟踪的多参考帧选择视频压缩技术研究

在系统分析基于反馈的差错跟踪和参考帧选择技术的基础上,利用差错跟踪技术标志出错帧和差错扩散帧中的错误宏块的位置,然后采用多参考帧选择技术恢复差错。仿真实验表明,相对于单参考帧选择技术,本方法不但提高了视频质量,而且较大地提高了数据压缩率。

地方综合性大学理工科学生数学建模创新培养改革的探讨

针对地方综合性大学理工科的数学建模教学,提出了一种创新培养的改革模式。实践证明,该模式不仅对激发学生的学习热情行之有效,而且为学生提供了良好的创新学习的环境。

一种基于H.26L多参考帧技术的抗差错扩散性能研究

对一种基于H 26L标准的多参考帧技术的抗差错扩散性能进行了综合测试,通过大量的实验数据对比了H 263标准的单参考帧技术,并给出实验数据的分析。

一种改进的RPS技术对差错重建帧的编码效率测试

在视频压缩标准H.26L平台上改进了单参考帧选择技术(ReferencePictureSlection),实现多参考帧选择技术(Multi-RPS),并对多个标准序列进行测试。在实验数据的基础上对比分析了基于反馈信道的差错跟踪(ErrorTracking)和单参考帧选择技术(RPS)在编码效率方面的不足,相对于单参考帧选择技术,本方法较大的提高了视频压缩的编码效率。

多参考帧选择技术的内存控制策略研究

本文系统分析了支持多帧预测编码的低码率视频传输标准和技术(H26L与H264),认为在视频实时通信过程中,若采用多参考帧选择技术(MRPS)进行差错控制确保通信质量,则对解码器内存中的参考帧进行有效的调度和控制数目将减少解码的算复杂度。仿真实验表明,相对于RPS技术,在相同的视频质量下,多参考帧选择技术有效降低解码算法复杂度,数据压缩效率高于传统参考帧选择技术(SRPS),略低于MRPS技术。

一道数项级数题引出的一般性结论

本文作者通过对一道数项级数的求和,研究了一般的级数的求和方法,并给出和证明相应的结论。