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1.
线性模型回归系数的一些稳健估计如LMS、LQS、LTS、LTA的应用越来越广泛,然而它们的精确计算依赖于NP难题,在遇到高维大规模数据集时不可能在较短时间内得到精确解.为尽快得到较高精度的近似解,提出了求解线性模型的稳健参数估计的整数编码遗传算法,通过计算机模拟试验验证了算法可以更快地找出全局最优解.  相似文献   
2.
首先介绍线性Errors-in-Variables模型,给出求解回归系数的奇异值分解(SVD)算法和MATLAB源代码,其次指出在模型中所有变量均具有不可忽略的误差时,全最小二乘法得到回归系数估计更接近于模型中的真实系数,并通过理论分析和计算机仿真说明了这一结果,最后将线性模型和算法用于确定汶川大地震主震断层面,取得了与震源机制解一致的结果,说明了模型和算法的有效性。  相似文献   
3.
马氏(Mahalanobis)距离在数据分析中具有广泛应用,但目前对协方差矩阵奇异时马氏距离的定义和几何解释却不尽相同,导致距离值不唯一,影响了它的应用.当使用p×p协方差矩阵M的Moore-Penrose广义逆矩阵代替它的逆矩阵M~(-1)时,一个p维样本向量x到多维正态分布N(μ,M)(M的秩rp)的马氏距离依赖于x与μ的前r维分量,从而导致x携带信息的损失.为充分利用样本信息,组合马氏距离和欧氏距离给出M奇异时马氏距离的一种计算方法,新方法具有明确的几何解释.最后给出协方差矩阵奇异时计算广义马氏距离的几何解释和一个算例.  相似文献   
4.
基于门限接受算法的正交最小一乘回归新算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
正交最小一乘方法由于其稳健性而在工程中有广泛的应用,然而求解线性模型正交最小一乘参数估计算法往往过于复杂或者只对样本和变量个数较少的问题适用.把正交最小一乘参数估计问题转化为组合优化问题,再使用门限接受算法求解,通过计算机仿真说明了本文算法的正确性和有效性.  相似文献   
5.
干线网络的选址问题研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
考虑平面上和三维空间中同时确定多条干线的干线网络选址问题.对于平面上情形,通过最小化每个点到离它最近干线的加权距离之和,给出了一种有限步终止算法和基于k-means聚类分析、加权全最小一乘和重抽样方法的线性类算法;对于空间情形,给出了线性聚类算法.通过计算机仿真说明以上算法可以有效地确定平面和空间中干线网络位置.  相似文献   
6.
首先给出非零截距线性模型T-型估计的模型与EM算法,其次给出非线性回归模型参数的T-型估计,利用泰勒级数对模型线性化,得到参数估计的迭代算法,最后用数值模拟实验验证了该算法的正确性和证实了T-型估计的稳健性.  相似文献   
7.
基于模拟退火算法的最小一乘回归新算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
最小一乘准则由于其稳健性较好而在工程中得到广泛的应用,但求解最小一乘回归模型系数的算法往往过于复杂或只能用于样本和变量个数较少的情形.本文根据最小一乘的性质,把最小一乘问题变为组合优化问题,将模拟退火算法用在最小一乘模型的求解上,在后面的数值实验中取得了较好的效果。  相似文献   
8.
为利用总体最小二乘准则将三维空间数据中包含的多条空间直线和平面原型拟合出来,提出了在大数据条件下的一种估计空间直线和空间平面方程的快速计算方法.首先研究了在总体最小二乘准则下待拟合的空间直线和平面的特殊理论性质,为提出简明算法打下基础,其次,根据期望最大化(Expectation Maximization,EM)算法实现数据的自动分割,得到属于每条直线和每个平面的三维数据,最后,在数据被污染而含有较多噪声时,可先用DBSCAN算法清洗数据,再用EM算法自动分割数据,拟合出数据中包含的多条空间直线和多个空间平面原型.计算机仿真结果表明,在数据没有遭到污染和污染比例不太高大数据中,算法都可以快速准确地确定出多条直线和平面原型.  相似文献   
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