唐加山
- 作品数：107 被引量：278H指数：8
- 供职机构：南京邮电大学理学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金教育部留学回国人员科研启动基金江苏省自然科学基金更多>>
- 相关领域：理学电子电信自动化与计算机技术经济管理更多>>
- 关于带扰动广义Cox保险风险模型的破产概率(英文)被引量：1
- 2007年
- 研究了一种新的带布朗运动干扰的保险风险模型,在模型中,投保人以及索赔都成批到达,到达的点过程是2个独立的Cox过程,利用鞅方法,给出了该模型破产概率的一个上界。
- 占德胜唐加山
- 关键词：破产概率上界保险风险模型鞅方法
- 基于进入过程带扰动风险模型的破产概率被引量：7
- 2009年
- 在风险市场中,索赔过程是受保单过程驱动的,基于此思想,学者们提出了一类新的基于进入过程的非寿险保险风险模型。在简化上述模型的基础上,考虑了一类带布朗运动干扰的风险保险模型,利用鞅方法给出了该模型破产概率的显式表达式以及它的一个上界估计。
- 唐加山励源芝
- 关键词：破产概率鞅方法
- 一种低复杂度的非正交多址接入系统信号检测方法
- 本发明公开了一种低复杂度的非正交多址接入系统信号检测方法，属于无线通信技术领域。本发明依据信号的SNR值排序，通过对矩阵进行排序QR检测，得到一个正交矩阵和一个上三角矩阵，利用列向量之间的对称性，将矩阵中的一对相邻列与另...
- 唐加山朱婧菁
- 文献传递
- 空域相关MIMO信道容量的研究被引量：1
- 2013年
- 研究了在空域相关条件下MIMO通信系统的信道容量问题,利用Wishart矩阵的联合特征值概率密度函数显式给出了平坦性瑞利衰落信道的各态历经容量的可计算公式,利用Matlab所进行的数值计算表明:与已有的蒙特卡洛方法相比,公式提高了计算速度。数值计算结果还进一步表明了影响空间相关性的天线间距、来波角度和角度扩展这三个参数与信道容量之间的关系。
- 宋萍唐加山
- 关键词：空域相关信道容量
- 基于ResNeXt的异常声音检测算法
- 2024年
- 本文提出了一种用于异常检测的新方法,结合了ResNeXt神经网络、改进的损失函数SCAdaCos以及高斯混合模型(GMM)进行异常判断。我们在风扇、泵、滑块、阀门和玩具车五种机器类型上进行了评估,仅使用正常声音数据进行训练。该架构从音频信号中提取log-mel特征,通过ResNeXt模型的组卷积实现高效的特征学习,增强了模型在处理复杂模式上的表现力。SCAdaCos损失函数引入子簇自适应性,使得每个类可以由多个中心表示,克服了单一中心的局限性,进而提升表示学习的精度。GMM则用于对学到的嵌入进行分类,基于负对数似然函数计算异常分数,并设立90%分位数作为阈值进行判断。与当前最优算法相比,我们的算法在AUC平均值上提高了2.43%,在pAUC上提高了6.27%,展示了该方法在不同机器类型上的优越性能。
- 章璇周正康唐加山
- SIMO系统最小二乘辨识估计量的统计特性被引量：2
- 2005年
- 系统辨识在系统工程、自动化及控制等领域都起着非常重要的作用。分析了单输入多输出(SIMO)系统的辨识问题,讨论了用最小二乘方法所给出的估计参数的统计特性,从统计学的角度证明了估计参数是否具有无偏性以及相合性等性质,另外还提出了一个关于有偏估计的猜想。
- 唐加山闫利超
- 关键词：系统辨识无偏估计相合估计
- 气象数据高精度融合技术研究
- 2024年
- 降水观测在气象领域至关重要,本文利用变分同化方法结合雷达与雨量计数据提升降水场估测精度,通过构建变分同化模型,并优化数据融合过程,实现了高精度降水估计。研究成果为气象预报、水文学及洪水预警等领域提供了可靠数据支持,并为未来研究提供了参考价值。
- 毛紫薇章璇唐加山
- 关键词：变分同化降水观测雨量计
- 漂移布朗运动的最优加倍点
- 2001年
- 在利用布朗运动进行的赌博中 ,若允许在某时刻对赌本进行加倍 ,并且在每轮赌局中允许加倍的最多次数限定为 n ,Ross SM( 1 988)与罗乔林考虑了当 n=∞时最优加倍点的选取问题。在对带漂移的布朗运动考虑了类似的问题 ,对任意的 1 n ∞ ,都具体给出了各次最优加倍点 ,推广了Ross与罗的结果 。
- 唐加山
- 关键词：维纳过程
- 新工科背景下“线上-线下”混合教学框架设计与实践被引量：11
- 2018年
- "新工科"建设背景下,工科专业的培养方案、培养模式有了新需求。结合当下新兴的e-Learning在线课程与翻转课堂,提出一种MOOC-CDIO"线上-线下"混合教学框架,强调以学生为中心,非常符合"新工科"的教学理念。详细分析了专业课程分级综合教学模式,并进一步给出了教学体系的评价标准。该平台框架既可以满足理论和实践探索课程建设需求,又可以作为具体课程设计指导,提供更适合学生学习的课程,帮助教师提高教学质量。
- 武婷婷唐加山
- 关键词：E-LEARNINGCDIO
- 改进Boruta算法在特征选择中的应用被引量：6
- 2019年
- 特征选择在机器学习中运用广泛,Boruta算法是一种常见的特征选择方法,算法思想简单、易于操作,但样本复杂度较高。针对该问题提出改进Boruta算法,在原算法阴影特征样本建造中只对部分样本打乱重排序,降低了阴影特征样本的复杂度。实验结果表明,改进的Boruta算法在混合比例约为0.4～0.6时相比原算法,提取出的特征拟合模型预测性能略有提高。使用平均减少不纯度(mean decrease impurity)和随机Lasso这两种传统方法选择同样数量的特征建立模型进行预测,发现改进的Boruta算法预测性能比上述两种方法更优,改进的Boruta算法在降低样本复杂度的同时提高了预测性能。
- 陈逸杰唐加山
