基于约简特征概率密度分布的虚拟样本生成

1

作者 汤健 崔璨麟 +1 位作者 王丹丹 乔俊飞 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期2165-2173,共9页

复杂工业过程的产品质量和环保指标等难测参数的建模数据具有样本小、分布稀疏等特性.对此,本文提出了基于约简特征概率密度分布(PDF)的虚拟样本生成(VSG)方法进行建模数据扩充.首先,采用主成分分析(PCA)对小样本数据进行特征约简,并对... 复杂工业过程的产品质量和环保指标等难测参数的建模数据具有样本小、分布稀疏等特性.对此,本文提出了基于约简特征概率密度分布(PDF)的虚拟样本生成(VSG)方法进行建模数据扩充.首先,采用主成分分析(PCA)对小样本数据进行特征约简,并对所得独立主成分进行核密度估计(KDE)以生成候选虚拟主成分,再正交采样后通过重构获得虚拟样本输入.接着,为均衡映射模型的精度与随机性,采用随机森林(RF)与随机权神经网络(RWNN)构建集成映射模型获得虚拟样本输出.最后,对影响虚拟样本“优劣”的主成分贡献率、KDE平滑指数、候选虚拟主成分、虚拟样本数量、映射模型学习参数及集成权重等参数,采用综合学习粒子群优化(CLPSO)算法进行优化以获得最优虚拟样本.通过基准数据集和城市固废焚烧过程二噁英(DXN)数据集验证了所提VSG方法的合理性及有效性. 展开更多

关键词 虚拟样本生成 主成分分析 概率密度分布 核密度估计 综合学习粒子群 混合建模样本

在线阅读 下载PDF 职称材料

多层次灰色关联分析法在火电机组运行评价中的应用 被引量：88

2

作者 罗毅 周创立 刘向杰 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第17期97-103,150,共7页

针对火电机组运行特点,提出一种基于多层次灰色关联分析(multi-level grey relational analysis,MGRA)的机组运行状态综合评价方法,采用主成份分析法提取影响机组运行状态的主要因素,构建综合评价指标体系;利用熵值法对层次分析法(AHP)... 针对火电机组运行特点,提出一种基于多层次灰色关联分析(multi-level grey relational analysis,MGRA)的机组运行状态综合评价方法,采用主成份分析法提取影响机组运行状态的主要因素,构建综合评价指标体系;利用熵值法对层次分析法(AHP)确定的主观权重进行调整,得到客观评价的组合权重;采用多层次灰色关联分析进行综合评价。通过对2009年全国火电机组竞赛中的14台600 MW机组进行综合评价,仿真结果与中国电力企业联合会发布的竞赛结果一致,验证了该评价方法的有效性。 展开更多

关键词 灰色关联分析 熵权 层次分析法 组合权重 火电机组 主成份分析法

在线阅读 下载PDF 职称材料

均方误差准则下的几乎无偏Stein岭型主成分估计的优良性 被引量：4

3

作者 朱宁 刘庆华 +1 位作者 周桂兰 农以宁 《河南师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2017年第5期1-6,共6页

将Stein岭型主成分估计利用几乎无偏估计思想进行优化,得到几乎无偏Stein岭型主成分估计.并考虑均方误差准则,得到了几乎无偏Stein岭型主成分估计优于最小二乘估计、Stein岭型主成分估计的充分条件.并通过数值实验证明在给定k或p时,几... 将Stein岭型主成分估计利用几乎无偏估计思想进行优化,得到几乎无偏Stein岭型主成分估计.并考虑均方误差准则,得到了几乎无偏Stein岭型主成分估计优于最小二乘估计、Stein岭型主成分估计的充分条件.并通过数值实验证明在给定k或p时,几乎无偏Stein岭型主成分估计的均方误差与Stein岭型主成分估计的均方误差较为接近,且远大于最小二乘估计的均方误差. 展开更多

关键词 均方误差 几乎无偏估计 岭型主成分估计 优良性

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于PCA和广义高斯建模的多聚焦图像融合 被引量：5

4

作者 李健 曲怀敬 +1 位作者 王美平 许鸿奎 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第5期216-221,248,共7页

为了提高多聚焦图像的融合性能,针对统计图像融合方法中像素间融合参数估计的不足,提出一种基于小波变换域主成分分析(PCA)和广义高斯建模的多聚焦图像融合方法。将高频子带系数建模为广义高斯分布,并通过改进的最大似然估计法获取融合... 为了提高多聚焦图像的融合性能,针对统计图像融合方法中像素间融合参数估计的不足,提出一种基于小波变换域主成分分析(PCA)和广义高斯建模的多聚焦图像融合方法。将高频子带系数建模为广义高斯分布,并通过改进的最大似然估计法获取融合参数。结合低频子带系数的区域PCA融合方法,最终实现有效的图像融合。实验结果表明,该方法与传统的多聚焦图像融合方法相比,可使融合图像的信息量更丰富,具有更佳的视觉效果。 展开更多

关键词 小波变换 广义高斯建模 主成分分析 参数估计 多聚焦图像融合

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于岭型主成分估计的最优与经典预测的最优性判别 被引量：4

5

作者 李兵 朱宁 《济南大学学报（自然科学版）》 CAS 2007年第3期261-263,共3页

针对有偏降维估计的预测问题,以岭型主成分估计为基础,对广义线性回归模型{y=Xβ+ε,ε-N(0,σ2∑)}的最优预测量与经典预测量的最优性判别问题进行讨论。借助矩阵不等式的一些性质,给出了离差矩阵和风险函数最小的判别准则下岭型主成... 针对有偏降维估计的预测问题,以岭型主成分估计为基础,对广义线性回归模型{y=Xβ+ε,ε-N(0,σ2∑)}的最优预测量与经典预测量的最优性判别问题进行讨论。借助矩阵不等式的一些性质,给出了离差矩阵和风险函数最小的判别准则下岭型主成分估计关于两类预测量最优性判别条件,为有偏降维估计关于两类预测量的最优性判别问题提供了一种方法和思路。 展开更多

关键词 预测 岭型主成分估计 准则

在线阅读 下载PDF 职称材料

均方误差下岭型主成分估计的最优性 被引量：2

6

作者 邬学军 周明华 +1 位作者 洪明庚 李永琪 《浙江工学院学报》 CAS 1992年第4期96-99,共4页

本文研究了在均方误差意义下岭型主成分估计在岭型降维估计类中的最优性.

关键词 线性模型 岭型主成分估计 均方误差 最优性

在线阅读 下载PDF 职称材料

MSE准则下岭-主成分组合估计与LS估计的比较与选择 被引量：1

7

作者 归庆明 韩松辉 +2 位作者 宫轶松 姚绍文 李国重 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2005年第4期79-83,共5页

研究了测量平差Gauss-Markov模型中岭-主成分组合估计与LS估计的比较与选择问题。首先在均方误差(MSE)准则下对岭-主成分组合估计与LS估计进行了比较,得到了岭-主成分组合估计优于LS估计的椭球条件;然后运用MonteCarlo方法对这些条件进... 研究了测量平差Gauss-Markov模型中岭-主成分组合估计与LS估计的比较与选择问题。首先在均方误差(MSE)准则下对岭-主成分组合估计与LS估计进行了比较,得到了岭-主成分组合估计优于LS估计的椭球条件;然后运用MonteCarlo方法对这些条件进行了假设检验;最后通过数值实验说明,在一定显著性水平下当原假设被接受时,可采用岭-主成分组合估计对LS估计做出比较有效的改进,当原假设被拒绝时,应该仍采用LS估计。 展开更多

关键词 岭-主成分组合估计 LS估计 均方误差准则(MSE) MONTE CARLO方法 假设检验

在线阅读 下载PDF 职称材料

模型的稀疏选择与参数辨识及应用 被引量：2

8

作者 段晓君 王正明 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第6期726-731,共6页

基于正则化技术的稀疏成分分析方法可同时完成模型选择和参数估计功能。现分别从迭代算法的设计和对应岭估计的构造两方面切入,研究正则化函数的选取及特点,并深入分析其模型参数辨识的机理,说明正则化参数与广义岭估计的最佳岭参数的... 基于正则化技术的稀疏成分分析方法可同时完成模型选择和参数估计功能。现分别从迭代算法的设计和对应岭估计的构造两方面切入,研究正则化函数的选取及特点,并深入分析其模型参数辨识的机理,说明正则化参数与广义岭估计的最佳岭参数的耦合性。该方法可操作性强,可保证参数迭代的收敛性,对于正则化函数的构造和参数估计的统计特性分析均有规则可循。缺项多项式和制导工具误差系数求解的数值例子表明,该方法具有有效的一体化模型选择和参数估计功能。 展开更多

关键词 模型选择 稀疏性 正则化方法 广义岭估计

在线阅读 下载PDF 职称材料

岭型主成分估计分离制导工具系统误差方法研究 被引量：7

9

作者 谢玉珍 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2013年第3期189-191,共3页

针对制导工具系统误差分离中环境函数矩阵严重病态,最小二乘估计和主成分估计结果不准的问题,提出了采用岭型主成分估计改善估值结果的方法,分析了该方法的估计结果具有更小的均方误差和更高估计精度。计算机仿真结果证明,在29项制导工... 针对制导工具系统误差分离中环境函数矩阵严重病态,最小二乘估计和主成分估计结果不准的问题,提出了采用岭型主成分估计改善估值结果的方法,分析了该方法的估计结果具有更小的均方误差和更高估计精度。计算机仿真结果证明,在29项制导工具系统误差分离中,岭型主成分估计能在一定程度上克服环境函数矩阵病态的影响,岭型主成分估计分别比最小二乘估计和主成分估计的估准项数多8项和2项。 展开更多

关键词 岭型主成分估计 制导工具系统误差 最小二乘估计 环境函数

在线阅读 下载PDF 职称材料

半相依回归系统的广义岭型主成分改进估计 被引量：1

10

作者 左卫兵 毋红军 《河南师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2009年第4期19-21,共3页

对于一类半相依回归系统提出了一种广义岭型主成分改进估计,并讨论了这种估计及相应的两步估计的优良性质,获得了若干深入的结果.

关键词 半相依回归系统 广义岭型主成分估计 两步估计

在线阅读 下载PDF 职称材料

关于广义压缩最小二乘估计的注记 被引量：4

11

作者 赵泽茂 《应用数学》 CSCD 北大核心 1995年第1期90-95,共6页

本文研究了广义压缩最小二乘估计(GSLSE)的一些性质,给出了它的均方误差(MSE)的一个无偏估计量(UE),采用极小化该UE的方法确定了GSLSE的参数选取公式,并把这个统一化的方法应用于广义岭估计、岭估计、Massy主成分估计、Stein型压缩估计... 本文研究了广义压缩最小二乘估计(GSLSE)的一些性质,给出了它的均方误差(MSE)的一个无偏估计量(UE),采用极小化该UE的方法确定了GSLSE的参数选取公式,并把这个统一化的方法应用于广义岭估计、岭估计、Massy主成分估计、Stein型压缩估计以及根方有偏估计等,从而得到了它们的一种选取参数的方法,最后,结合Hald实例进行比较分析,结果表明,本文的方法是实用的、有效的。 展开更多

关键词 广义 最小二乘估计 线性回归 压缩估计

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于Sanger神经网络的TDDM-BOC信号组合码序列盲估计 被引量：2

12

作者 张婷 张天骐 熊梅 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第8期2189-2194,共6页

针对低信噪比(SNR)下时分数据调制二进制偏移载波调制信号(TDDM-BOC)的组合码序列盲估计问题,提出一种基于Sanger神经网络(Sanger NN)的新方法。首先将已分段的信号作为输入信号并利用Sanger NN提取各主分量的权值向量;然后通过其多次... 针对低信噪比(SNR)下时分数据调制二进制偏移载波调制信号(TDDM-BOC)的组合码序列盲估计问题,提出一种基于Sanger神经网络(Sanger NN)的新方法。首先将已分段的信号作为输入信号并利用Sanger NN提取各主分量的权值向量;然后通过其多次输入反复训练权值向量,直至权值向量达到收敛;最终利用各个权值向量的符号函数重建信号的组合码序列,实现TDDM-BOC组合码序列的盲估计。此外,采用最优变步长的方法来提高收敛速度。理论分析和仿真实验表明,Sanger NN可以实现-20.9~0 d B信噪比下TDDM-BOC信号组合码序列的盲估计,且其复杂度明显低于传统奇异值分解(SVD)法和自适应特征提取的在线无监督学习神经网络(LEAP);尽管Sanger NN收敛所需数据组数大于LEAP,但收敛时间明显少于LEAP算法。 展开更多

关键词 神经网络 多主分量 时分数据调制二进制偏移载波信号 组合码序列 盲估计

在线阅读 下载PDF 职称材料

4个玉米早代材料应用潜力研究 被引量：1

13

作者 余海兵 王金顺 +1 位作者 任向东 刘正 《干旱地区农业研究》 CSCD 北大核心 2013年第2期32-37,72,共7页

通过Shukla稳定性分析方法对4个玉米早代材料即A037、A026、A025、A15M9系列测交种产量及其构成要素的遗传方差分量和F1杂种优势进行分析。联合方差分析和遗传方差分量估算结果表明:4个玉米早代材料40个测交种小区产量杂交优势明显,群... 通过Shukla稳定性分析方法对4个玉米早代材料即A037、A026、A025、A15M9系列测交种产量及其构成要素的遗传方差分量和F1杂种优势进行分析。联合方差分析和遗传方差分量估算结果表明:4个玉米早代材料40个测交种小区产量杂交优势明显,群体平均优势都为正值,其中A037×PQ47组合增幅最大,为42.17%,增幅最小组合是A15M9×桂M130,为6.21%,其中增幅达到20%以上的组合就有34个。株高受显性效应、加性效应和显性与环境互作效应的影响,其占总表型变异的比率分别为16.14%、20.65%、11.34%;穗位高受显性与环境互作效应的影响,比率为12.27%;穗长受加性效应和显性与环境互作效应的影响,比率分别为28.10%、31.15%;穗粗受显性与环境互作效应的影响,比率为17.65%;行粒数受加性效应、显性效应、加性与环境互作效应和显性与环境互作效应的影响,比率分别为34.07%、27.24%、62.06%、41.63%;百粒重受加性与环境互作效应和显性与环境互作效应的影响,比率分别为42.86%、66.00%;出籽率受加性与环境互作效应和显性与环境互作效应的影响,比率分别为121.86%、85.63%。通过遗传差异研究表明:4个亲本与10个测验系之间遗传关系的远近与F1基因型值具有复杂的非线性关系。 展开更多

关键词 玉米 早代材料 显性效应 联合方差分析 遗传方差分量估算

在线阅读 下载PDF 职称材料

回归系数的t-k类估计

14

作者 姚绍文 张颖芳 +1 位作者 归庆明 顾勇为 《河南理工大学学报（自然科学版）》 CAS 2006年第4期335-337,共3页

在线性回归中,当设计矩阵的列向量间存在复共线性时,回归系数的最小二乘估计的性质显著变坏.为了消除或减弱复共线性对参数估计的影响,以获得更高精度的参数估计,在均方误差矩阵意义下,提出了回归系数的一类新的估计,即t-k类估计,它是... 在线性回归中,当设计矩阵的列向量间存在复共线性时,回归系数的最小二乘估计的性质显著变坏.为了消除或减弱复共线性对参数估计的影响,以获得更高精度的参数估计,在均方误差矩阵意义下,提出了回归系数的一类新的估计,即t-k类估计,它是对最小二乘估计的改进,是一种新的压缩有偏估计.并且与最小二乘(LS)估计、岭估计和主成分估计进行比较,给出了在均方误差矩阵意义下,t-k类估计优于这些估计的充要条件以及这些条件的检验方法. 展开更多

关键词 复共线性 岭估计 主成分估计 t—k类估计 均方误差矩阵

在线阅读 下载PDF 职称材料

协方差阵扰动对Stein岭型主成分估计的影响分析

15

作者 朱宁 黄荣臻 +1 位作者 张茂军 邓超海 《河南师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2019年第2期1-7,共7页

针对线性回归模型中协方差阵扰动对Stein岭型主成分估计β(P)G的影响问题进行研究.证明了β(P)G的某种极限是数据删除模型的Stein岭型主成分估计;建立了β(P)G与G-M模型的Stein岭型主成分估计β(P)之间的关系;定义了度量扰动影响的距离... 针对线性回归模型中协方差阵扰动对Stein岭型主成分估计β(P)G的影响问题进行研究.证明了β(P)G的某种极限是数据删除模型的Stein岭型主成分估计;建立了β(P)G与G-M模型的Stein岭型主成分估计β(P)之间的关系;定义了度量扰动影响的距离测度DG,并给出了DG的多种计算式;最后通过实例验证其有效性. 展开更多

关键词 Stein岭型主成分估计 协方差阵扰动模型 数据删除模型 影响分析 COOK距离

在线阅读 下载PDF 职称材料

线性约束下参数估计的灵敏性

16

作者 杨虎 《重庆交通学院学报》 1990年第2期98-105,共8页

本文讨论了线性约束下参数估计对设计阵、观测向量及约束条件摄动的灵敏性,并给出了广义岭估计、主成分估计相应的灵敏性定理。

关键词 线性约束 设计阵 数理统计 灵敏性

在线阅读 下载PDF 职称材料

一种基于有偏估计的飞机备件需求预测模型 被引量：5

17

作者 刘登一 侯胜利 《兵器装备工程学报》 CSCD 北大核心 2022年第4期152-157,共6页

以提高某种具有多重共线性需求规律的飞机备件,需求预测的快速性和准确性为目的,在综合考虑各影响因素关联性的基础上,提出了一种基于有偏估计的飞机备件预测模型。该模型针对某特定器材进行多重共线性判别,利用主成分分析法对特征变量... 以提高某种具有多重共线性需求规律的飞机备件,需求预测的快速性和准确性为目的,在综合考虑各影响因素关联性的基础上,提出了一种基于有偏估计的飞机备件预测模型。该模型针对某特定器材进行多重共线性判别,利用主成分分析法对特征变量进行降维,利用以岭回归为代表的有偏估计方法对飞机备件进行需求预测。通过某型飞机备件需求的实例验证,表明该模型对具有多重共线性需求规律的备件具有较好的预测性,为飞机备件需求预测提供了一种快速有效的模型。 展开更多

关键词 有偏估计 岭回归 主成分分析 备件 需求预测

在线阅读 下载PDF 职称材料

广义岭估计的一种新的改进方法 被引量：2

18

作者 殷立爽 范永辉 《天津师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2020年第2期8-11,共4页

在线性回归模型中,当设计阵存在复共线性时,结合岭估计和主成分估计,提出一种广义岭估计的改进方法:k1,k2,r型岭估计.证明了在均方误差意义下,k1,k2,r型岭估计优于最小二乘估计、普通岭估计和主成分估计.

关键词 线性回归模型 岭估计 主成分估计 均方误差

在线阅读 下载PDF 职称材料

平衡损失函数下几乎无偏估计的统计性质 被引量：1

19

作者 王文钐 赵世舜 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2018年第4期871-876,共6页

在平衡损失函数下,讨论线性回归模型中几乎无偏Liu估计与几乎无偏Stein岭型主成分估计的统计性质.分别给出几乎无偏Liu估计与几乎无偏Stein岭型主成分估计在平衡损失函数下的风险,并在不同条件下讨论这两种风险的关系.

关键词 线性模型 几乎无偏Liu估计 几乎无偏Stein岭型主成分估计 平衡损失函数

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于三维点云重建的助推器位姿估计 被引量：1

20

作者 肖爱群 姜鸿翔 《中国空间科学技术》 CSCD 北大核心 2022年第3期74-81,共8页

助推器分离是运载火箭发射过程中的关键动作之一,常用的激光雷达姿态测量技术在助推器分离阶段受外界干扰严重,难以准确获得位姿。基于视觉的助推器位姿变化测量技术具有优秀的抗干扰能力,通过搭建三维点云重建网络,以图像为输入,三维... 助推器分离是运载火箭发射过程中的关键动作之一,常用的激光雷达姿态测量技术在助推器分离阶段受外界干扰严重,难以准确获得位姿。基于视觉的助推器位姿变化测量技术具有优秀的抗干扰能力,通过搭建三维点云重建网络,以图像为输入,三维点云为输出,在构建的助推器分离过程的图像-点云数据上进行了训练和测试,对测试重建的助推器点云使用主成分分析的方法完成了位姿的估算。测试结果表明,所建立的三维点云重建网络可以根据仿真图像数据,精确测量助推器分离阶段的位姿变化,在R2score指标下,对三维坐标的预测分数均在0.98以上,姿态角平均误差约为21°,预测分数则均在0.80以上。 展开更多

关键词 神经网络 三维点云重建 生成式模型 主成分分析 位姿估计

在线阅读 下载PDF 职称材料