弹性网相关论文
本文建议一个完全基于抽样的Bayes方法,来分析弹性网分位数回归模型.由于正则化系数的全条件后验中含有无解析表达式的因子,原先的......
近几年来,随着我国航天事业的蓬勃发展,航天复杂产品的质量控制受到越来越多的关注。面对着众多的产品特性,如何筛选出产品的关键......
模型选择性推断是近年来研究的热点问题之一,数据引领模型成为了新的发展热潮.许多学者为解决医学、金融等多个领域的实际问题提供......
分布式能源的大规模并网给电力系统带来了挑战。电力系统的稳定运行具有负荷平衡的强约束性,准确的电力负荷预测在保证电力系统稳......
以偏最小二乘回归模型为基础,采用逐步回归法和Elastic Net技术对原有方法进行改进,建立了太湖水位预报日模型,并利用2009、2015、......
在信息资源急剧膨胀的今天,数据分析领域的一个热点问题是如何处理复杂数据.随着科学技术和经济的发展,很多领域都会面对存储量很......
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)是一种主动式对地观测系统,能够全天时、全天候实施对地观测,SAR图像以其独特的优势......
半监督学习是机器学习领域中的一个重要研究方向,高维半监督学习算法的研究是半监督学习中的一个重要研究课题。随着信息技术的快......
本文在Chen和Fan(2018)[1]的论文基础上,对momentum给出了两种不同的定义,分别用一段时期内分差(主队得分减去客队得分)变化的斜率......
随着云计算、AI等技术的迅速发展,互联网涌现出了各种新型的网络攻击,网络异常检测与分析方法引起了学术界的广泛关注并逐渐成为研......
自闭症谱系障碍(Autistic Spectrum Disorders,ASD)作为一种表现为社交缺陷和行为重复的综合症。目前仍然没有可靠的生物标记,是一......
在工业生产过程中,一些产品的质量参数无法直接测量,软测量技术的发展有效的解决了这类问题。产品质量参数软测量是保证产品效益最......
归纳逻辑编程(Inductive Logic Programming,ILP)是指在受限制的一阶逻辑框架中进行归纳推理。归纳逻辑编程中一个重要问题是在给......
弹性网(Elastic net)模型作为最小二乘法的正则化方法.不仅具有最小二乘法的易用性,而且提升了模型的可解释性和预测精确度.弹性网......
分解炉出口温度是水泥生产过程中的关键指标。针对传统预测方法只考虑风、煤、料影响的问题,提出一种弹性网(ElasticNet)结合长短......
一、理论联系实际 例1 从同样高度落下的玻璃杯，掉在水泥地上容易打碎，而掉在草地上不容易打碎，其原因是（ ） A. 掉在水泥地上的玻......
动量定理的内容是：物体所受的合力的冲量等于该物体的动量变化，其表达式为：I=P2-P1=mv2-mv1，可以从以下几个方面理解：......
特征选择方法是模式识别中的一个重要组成部分,它的作用在于增强识别的效应和发现医学影像分析中潜在的生物学标记。然而分析磁共......
以结构磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)、弥散张量成像(diffusion tensor imaging,DTI)和功能磁共振成像(functional ......
面孔识别是人类在日常社会生活中必不可少的活动。面孔作为一种特殊的视觉刺激，包含了身份、表情、动作、性别等多种信息。不同个体......
学位
对高维度基因数据研究的一个重要目标就是识别和疾病的发生和发展有关的基因标记,其中十分有代表性的例子是微阵列数据的预后分析......
1引言rn在2002年的高考物理题中,有一道蹦床的求“恒力”题.原题为:蹦床是运动员在一张绷紧的弹性网上蹦跳、翻滚并做各种空中动作......
利用地形、薄膜、弹性网、有限元数值模型,针对河道地形控制断面的特点提出了地形等值线的有限元仿真方法,其具有概念明确、编制程......
在本地分流和定位功能等方面,目前中兴通讯MEC方案已在多地进行测试和验证。MEC在IMT2020里的网络定义有三大核心功能：应用和内容进......
多因子模型一直是量化投资领域的重要方法,而如何选择有效因子并确定因子权重从而构建有效的投资组合是研究者重点讨论的议题。在......
目的:以前的研究表明,样本标记错误在组学数据中并不少见。样本标记错误是由于漏诊或误诊,样本的异质性,实验中的技术问题等造成。......
近几年,我国居民的消费贷款规模一直保持在20%以上的高速增长,各互联网巨头都已先后发力,瞄准了消费金融市场潜力。精准高效是各大......
表征学习是近年来是机器学习和计算机视觉领域的研究热点,它在这些领域发挥着不可替代的作用,而且定义良好的数据表示对获得一个令......
在近几年研究中,面板数据被广泛地应用到生活的各个领域.变量选择是在统计过程建立模型中是致关重要的问题,但利用传统的逐步回归......
本文结合稀疏非局部相似降噪算法(WESNR),提出了弹性网非局部相似的稀疏表示降噪算法(EN-WESNR)。以稀疏性和非局部相似性为理论基......
为应对跨区互联和智能化对电网安全稳定提出的挑战,急需构建融合电网状态和拓扑的直观分析模型。电网数学模型虽隐含了拓扑信息,但......
分析了电解槽电耗高的原因,提出在装置升级改造完成前可对该电解槽进行合理技术改造,并提供了有效改进措施。......
经典逻辑回归使用最大似然方法来估计模型,在面对p?9)的高维问题时,计算方法失灵。为了得到可解释的精确模型,必须提出能够有效选......
介绍了弹性非织造布是当今非织造布中的一个热点,适应于弹性非织造布的弹性网也有多种形式,既可以是机织物,也可以是针织结构.主要......
为了更好地识别具有影响因素多、样本量小等特点的疾病诊断的关键特征,辅助临床诊断决策的正确制定,提出了结合弹性网和支持向量机......
本文基于EVA视角以科技型央企为样本对象,收集其2011~2015年的面板数据为研究样本,选出影响央企价值创造能力的30个指标,运用弹性......
回 回 产卜爹仇贱回——回 日E回。”。回祖 一回“。回干 肉果幻中 N_。NH lP7-ewwe--一”＄ MN。W;- __._——————》 砧叫]们......
互联网技术飞速进步,已渗透和影响到人们生活的方方面面,“互联网+”话题的热议更是带动了一系列行业的发展。在金融知识服务方面,......
为提高图像分类的准确率,提出一种非负弹性网稀疏编码算法。利用非负稀疏编码算法和弹性网模型,在稀疏编码优化模型的目标函数中引......
神经网络的随机权学习算法已成为近些年机器学习中的重要研究内容。稀疏表示与学习理论是目前信号处理、图像分析和模式识别领域的......
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主成分分析因能在损失极小信息的基础上极大地降低数据的维数且各个主成分相互正交而具有广泛的应用,但各个主成分是所有初始预测......
