输电线路无人机巡检中无线充电设备部署策略

针对电力巡检中无人机电量不足的问题,文章提出输电线路无人机巡检中无线充电设备部署策略。首先,根据巡检区域确定每条线路的电力杆塔坐标;然后,根据电力杆塔坐标、无线充电设备部署和维护成本以及无人机相关参数建立输电线路巡检中无线充电设备的部署优化问题;最后,利用MatlabCVXTooL工具对优化问题进行求解,从而获得无线充电设备的部署策略。实验结果表明,文章提出的算法在无线充电设备部署的经济性方面表现最佳。

截断δ冲击模型的参数估计

本文主要研究截断δ冲击模型的参数估计问题.利用极大似然估计的方法,我们得到了截断δ冲击模型的参数估计量,并分析了估计量的无偏性,最后将其应用到关系营销系统中,从而获得泊松营销系统到达率的估计值.

均匀分布的截断δ冲击模型参数的Bayes估计

利用Bayes估计的方法得到了截断δ冲击模型参数的Bayes估计量,并运用数值模拟的方法对估计量进行实证,得到了参数δ和分布函数之间的变化关系。

冲击时间间隔服从[0,b]均匀分布的截断δ冲击模型的参数估计

截断δ冲击模型是一类特殊的冲击模型,在可靠性数学理论中具有一定的研究价值.文章应用极大似然估计的方法对冲击时间间隔服从[0,b]上均匀分布的截断δ冲击模型的参数和δ进行估计,得到了模型的参数估计量和寿命期望.最后,用Mat lab R2013a对δ的估计量进行模拟,得到了δ和其他参数之间的变化关系.

基于非参数检验的教改成效分析

主要利用非参数检验的方法对两个样本班教改前后的期末考试成绩进行分析,并通过spss来实现分析过程从而得到分析结果,根据分析结果讨论了本次的教改成效。

把握数学规律 提高数学考试成绩——以概率论与数理统计为例

以概率论与数理统计为特例,针对大学生学习数学难的问题,提出一套提高数学成绩的方法。

主成分分析和聚类分析在环境污染分析中的应用对比

近年来环境污染已成为阻碍我国经济发展的主要因素,而大气污染是环境污染的主要成分.运用SPSS对2012年的中国大气污染状况进行主成分分析,并运用聚类分析对31个城市进行了合理的归类,结果表明主成分分析和聚类分析分别得出的污染严重的城市和环境比较理想的城市基本保持一致.

冲击时间间隔服从[a,b]均匀分布的截断δ冲击模型参数的Bayes估计

截断δ冲击模型是一类特殊的冲击模型,在可靠性数学理论中具有一定的研究价值.在对冲击时间间隔服从[a,b]均匀分布的截断δ冲击模型做参数估计时,运用极大似然法,在最小均方误差下得出其参数的Bayes估计.

基于关系营销中客户忠诚分类的研究综述

根据最新的关系营销理论,分析了国内外与客户忠诚相关文献的重要结论,对客户忠诚的定义、影响因素、分类及度量方法进行了综述.最后,给出了识别客户忠诚状态的隐马尔科夫模型的研究展望.

基于拟合优度检验的客户贡献量分布研究

客户贡献量是关系营销中计算CLV的重要因素,为了检验营销数据中客户贡献量服从假设分布的合理性,文中利用χ2拟合优度检验法,在归纳总结国内外的相关研究资料的基础上,结合实例对贡献量假设分布进行了检验,结果表明,客户贡献量不一定服从假设分布。

融合LSTM和LightGBM的用户购买行为预测算法

近年来,线上购物逐渐成为用户主要的购物手段,为提升用户购物体验,商品推荐系统应运而生。然而,传统的商品推荐系统常依赖简单的协同过滤和基于流行度的算法,难以捕捉用户的个性化偏好。针对此问题,文章基于JData平台提供的真实数据集,提出了融合LSTM和LightGBM的用户购买行为预测算法。首先,针对数据集中正负样本不平衡问题,采用对数据归一化的方法,使各个特征的贡献度更均衡。然后,利用LSTM和LightGBM依次提取商品购买的时间序列特征和非时间序列特征,构建融合LSTM和LightGBM的用户购买行为预测模型。将LSTM和LightGBM作为第一层学习器,并将LightGBM作为次学习器对用户购买行为进行预测。最后,大量实验证明:与单一的LSTM模型、SVM和LightGBM的融合模型以及CNN和LSTM融合模型相比,文章提出的算法在准确率、召回率以及F1值方面性能更优。