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样本选取上,样本组由两部分构成:st样本组和非st样本组,我们选取1998~2000年度,曾因财务状况异常而被特别处理的上市公司作为st样本组,同时根据st样本组中的资产规模和行业分类来选取相应的控制样本,即非st样本组。
源自: 审计意见在财务预警中的信息含量  《财会通讯(综合版)》2004年23期
通过以上的几个途径得到了部分样本(原始基础数据)过后,再对以上的样本进行数据处理,补充了样本的数量,最后得到了样本数量为130组,取其中120组用于网络的学习训练,作为训练样本,而剩下的10组样本用于网络训练过后用于验证网络的大致误差,充当测试样本
源自: 基于BP神经网络的筒形件拉深成形极限的应用研究  《重庆大学硕士学位论文》2002
络出成元网输合单图3模糊神经网络在空间军事系统分析中的应用从图3中可以看出,模糊神经网络的输入样本的元素较多,通过样本多输入元素分配单元,将多个元素分配给多个模糊运算单元进行模糊化处理,将处理的结果送入对应的模糊推理单元,并经过相应的清晰化运算单元进行清晰化处理,将处理的经过送入网络输出合成单元进行综合处理,输出具有一定意义的系统分析结果。
源自: 模糊神经网络方法在空间军事系统分析中的应用研究  《98年中国模糊数学与模糊系统委员会第九届年会》1998
同时,为了建立预测力强的模型,可以删除一些异常样本,但要遵循的一个原则是:删除样本不能超过样本总数的10%;同时对这些删除的样本要仔细剖析,尤其是删除强的活性或弱的活性样本,而这些样本又强烈影响数据的分布宽度时,更要仔细剖析,慎重处理
源自: QSAR研究在生命分析化学和环境化学中的应用  《兰州大学博士学位论文》2006
首先将样本集进行零-均值规范化处理,采用140个样本作为训练样本,其余74个样本作为交叉验证集,因为样本数目较少,所以将所有样本集作为测试集。
源自: 时间序列数据挖掘中相似性和趋势预测的研究  《天津大学博士学位论文》2003
在本算法的处理过程中,由于第一种情况造成的心音波峰丢失有3个,丢失的波峰分散在两类不同的心音样本中;由于第二种情况造成心音波峰丢失的有6个,丢失的心音波峰分散在四个样本中,这四个样本来自包含附加音和收缩期杂音的心音样本中;由于第三种情况丢失的心音波峰有3个,丢失的心音波峰集中在一个心音样本中,并且在后续的对该心音样本的识别中,识别正确率也很低,因此可以将其考虑为特例。
源自: 基于神经网络的心音信号识别算法研究  《重庆大学硕士学位论文》2004
样本数据来源于某商业银行,时间期限为 2000 年到 2004 年,经过对样本的筛选,初步删除了信息不完全和不符合要求的样本,并根据 3 倍标准差原则剔除异常数据,尽量使处理后的数据都在 3 倍标准差的范围内,最后得到正常贷款样本为 6916 个,违约贷款样本为 3221 个,提前还款样本为 2774 个。
源自: 个人住房抵押贷款风险评估实证研究  《电子科技大学硕士学位论文》2006
其可能原因和处理办法有 :1样本架条码读数错误后 ,随之出现样本架堵塞 ,处理办法同上 ;2样本架传送带上有异物阻碍样本架移动、处理办法是清理掉传送带上的异物。
源自: OLYMPUS AU2700全自动生化分析仪故障...  《实用医技杂志》2004年11期
检测样本取自训练样本集外的不同语句的语音样本(该 检测样本取自北京工业大学语音与音频信号处理实验室语音 数据库),检测样本共1932帧,分别为2位男性讲话者和2 位女性讲话者,并且与训练样本没有重叠,为不同发音者。
源自: 基于竞争网络的语音激活检测研究  《信号处理》2006年01期
为检验模型的正确性, 首先利用建立的模型对所有的标准样本层进行处 理,得到如下处理结果:294个样本层中,误判样本 24个,正确率达到91.8%,其中错判的样本均为厚 度很小的薄层,并且错判样本的可靠性均低于 50%,说明对标准样本层划分的测井相是合理的, 所建立的判别模型具有较好的效果。
源自: 利用随钻资料对本布图油田本东油区进行岩性实时识别  《勘探地球物理进展》2006年01期
 
 
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