具体描述
随着科学技术的进步，近半个世纪涌现出了大量的适用的现代数学方法，同时在科学研究时，常会遇到各种海量数据，而这些数据通常又是以空间或时间序列的形式出现。本书结合作者多年的科学研究，将现代数学方法应用到各类序列数据处理与解释中。主要包括地学空间序列数据的处理与解释，生物时间序列数据的处理和经济时间序列数据的处理与预测。
著者信息
图书目录
１ 绪论/ １
１- １ 现代数学方法研究综述/ ２
１- １- １ 人工神经网络/ ２
１- １- ２ 独立分量分析/ ５
１- １- ３ 支持向量机/ ７
１- １- ４ 灰色系统分析/ ８
１- １- ５ 聚类分析/ ９
１- ２ 研究背景综述/ １１
１- ２- １ 测井和地震数据的处理与解释/ １１
１- ２- ２ 植物病虫害预测及生物医学信号降噪/ １５
１- ２- ３ 经济时序数据降噪与股票分析/ １８
１- ３ 研究内容与结构安排/ ２０
２ 现代数学方法在地学序列数据处理中的应用/ ２２
２- １ ＢＰ 神经网络在测井数据解释中的应用/ ２２
２- １- １ ＢＰ 网络算法原理/ ２２
２- １- ２ 储层物性参数预测/ ３１
２- １- ３ 实际预测及效果分析/ ３６
２- １- ４ 结论与讨论/ ４８
２- ２ 盲信号处理在地震信号降噪中的应用/ ４８
２- ２- １ 研究背景/ ４８
２- ２- ２ 独立分量分析的算法原理/ ５０
２- ２- ３ 地震信号多次波分离技术/ ６４
２- ２- ４ 基于独立分量分析的多次波盲分离技术/ ７４
２- ２- ５ 多次波盲分离仿真试验/ ９２
２- ２- ６ 结论与讨论/ １０３
３ 现代数学方法在生物序列数据处理中的应用/ １０６
３- １ 相空间重构和支持向量机在小麦条锈病预测中的应用/ １０６
３- １- １ 研究背景/ １０６
３- １- ２ ＬＳＳＶＭ 模型预测小麦条锈病发病率/ １０７
３- １- ３ ＰＳＲ－ＬＳＳＶＭ 模型预测小麦条锈病发病率/ １１２
３- １- ４ ＬＳＳＶＭ 和ＰＳＲ－ＬＳＳＶＭ 预测模型对比/ １１９
３- １- ５ 结果分析及讨论/ １２１
３- ２ 神经网络在胎儿体重预测中的应用/ １２１
３- ２- １ 研究背景/ １２１
３- ２- ２ 预测参数选择与数据来源/ １２２
３- ２- ３ ＢＰ 人工神经网络模型预测胎儿体重/ １２３
３- ２- ４ 传统回归预测模型对比/ １３２
３- ２- ５ 结论与讨论/ １３７
３- ３ 独立分量分析在生物医学信号增强中的应用/ １３８
３- ３- １ 研究背景/ １３８
３- ３- ２ 研究方法与原理/ １３９
３- ３- ３ 利用ＦａｓｔＩＣＡ 增强心电信号/ １４２
３- ３- ４ 结果分析/ １４６
４ 现代数学方法在经济序列数据处理中的应用/ １４８
４- １ 独立分量分析在经济时序数据降噪中的应用/ １４８
４- １- １ 研究背景/ １４８
４- １- ２ 基于ＩＣＡ 噪声消除技术/ １４９
４- １- ３ 仿真与实证分析/ １５２
４- １- ４ 结论与讨论/ １５５
４- ２ 灰色系统在震后农民增收分析中的应用/ １５５
４- ２- １ 研究背景/ １５５
４- ２- ２ 数据收集与整理/ １５５
４- ２- ３ ＧＭ (１，１) 时序预测模型的建立/ １５８
４- ２- ４ 震后农民收入评估/ １５９
４- ２- ５ 结论与讨论/ １６２
４- ３ 系统聚类法在股票分析中的应用/ １６３
４- ３- １ 研究背景/ １６３
４- ３- ２ 算法原理/ １６４
４- ３- ３ 数据预处理/ １６５
４- ３- ４ 结果分析与讨论/ １６８
４- ３- ５ 结论与讨论/ １７５
５ 研究总结与展望/ １７６
参考文献/ １８０
附录/ １９５
１- １ 现代数学方法研究综述/ ２
１- １- １ 人工神经网络/ ２
１- １- ２ 独立分量分析/ ５
１- １- ３ 支持向量机/ ７
１- １- ４ 灰色系统分析/ ８
１- １- ５ 聚类分析/ ９
１- ２ 研究背景综述/ １１
１- ２- １ 测井和地震数据的处理与解释/ １１
１- ２- ２ 植物病虫害预测及生物医学信号降噪/ １５
１- ２- ３ 经济时序数据降噪与股票分析/ １８
１- ３ 研究内容与结构安排/ ２０
２ 现代数学方法在地学序列数据处理中的应用/ ２２
２- １ ＢＰ 神经网络在测井数据解释中的应用/ ２２
２- １- １ ＢＰ 网络算法原理/ ２２
２- １- ２ 储层物性参数预测/ ３１
２- １- ３ 实际预测及效果分析/ ３６
２- １- ４ 结论与讨论/ ４８
２- ２ 盲信号处理在地震信号降噪中的应用/ ４８
２- ２- １ 研究背景/ ４８
２- ２- ２ 独立分量分析的算法原理/ ５０
２- ２- ３ 地震信号多次波分离技术/ ６４
２- ２- ４ 基于独立分量分析的多次波盲分离技术/ ７４
２- ２- ５ 多次波盲分离仿真试验/ ９２
２- ２- ６ 结论与讨论/ １０３
３ 现代数学方法在生物序列数据处理中的应用/ １０６
３- １ 相空间重构和支持向量机在小麦条锈病预测中的应用/ １０６
３- １- １ 研究背景/ １０６
３- １- ２ ＬＳＳＶＭ 模型预测小麦条锈病发病率/ １０７
３- １- ３ ＰＳＲ－ＬＳＳＶＭ 模型预测小麦条锈病发病率/ １１２
３- １- ４ ＬＳＳＶＭ 和ＰＳＲ－ＬＳＳＶＭ 预测模型对比/ １１９
３- １- ５ 结果分析及讨论/ １２１
３- ２ 神经网络在胎儿体重预测中的应用/ １２１
３- ２- １ 研究背景/ １２１
３- ２- ２ 预测参数选择与数据来源/ １２２
３- ２- ３ ＢＰ 人工神经网络模型预测胎儿体重/ １２３
３- ２- ４ 传统回归预测模型对比/ １３２
３- ２- ５ 结论与讨论/ １３７
３- ３ 独立分量分析在生物医学信号增强中的应用/ １３８
３- ３- １ 研究背景/ １３８
３- ３- ２ 研究方法与原理/ １３９
３- ３- ３ 利用ＦａｓｔＩＣＡ 增强心电信号/ １４２
３- ３- ４ 结果分析/ １４６
４ 现代数学方法在经济序列数据处理中的应用/ １４８
４- １ 独立分量分析在经济时序数据降噪中的应用/ １４８
４- １- １ 研究背景/ １４８
４- １- ２ 基于ＩＣＡ 噪声消除技术/ １４９
４- １- ３ 仿真与实证分析/ １５２
４- １- ４ 结论与讨论/ １５５
４- ２ 灰色系统在震后农民增收分析中的应用/ １５５
４- ２- １ 研究背景/ １５５
４- ２- ２ 数据收集与整理/ １５５
４- ２- ３ ＧＭ (１，１) 时序预测模型的建立/ １５８
４- ２- ４ 震后农民收入评估/ １５９
４- ２- ５ 结论与讨论/ １６２
４- ３ 系统聚类法在股票分析中的应用/ １６３
４- ３- １ 研究背景/ １６３
４- ３- ２ 算法原理/ １６４
４- ３- ３ 数据预处理/ １６５
４- ３- ４ 结果分析与讨论/ １６８
４- ３- ５ 结论与讨论/ １７５
５ 研究总结与展望/ １７６
参考文献/ １８０
附录/ １９５
图书序言
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