心理学研究数据类型与统计方法——谈函数型数据分析的引入 被引量：4

1

作者 焦璨 熊敏平 张敏强 《心理科学进展》 CSSCI CSCD 北大核心 2010年第8期1314-1320,共7页

心理学研究数据大致分为截面数据、时间序列数据和面板数据,三种数据类型的分析方法及使用前提因数据属性不同而有所不同。心理学截面数据的统计方法过于依赖模型的线性结构和假设条件等,在处理心理学面板数据中难以充分发挥统计方法的... 心理学研究数据大致分为截面数据、时间序列数据和面板数据,三种数据类型的分析方法及使用前提因数据属性不同而有所不同。心理学截面数据的统计方法过于依赖模型的线性结构和假设条件等,在处理心理学面板数据中难以充分发挥统计方法的功用。函数型数据分析方法主要适用于面板数据处理,特别适宜ERP、fMRI、发展心理等心理实验中存在时间序列的面板数据的统计分析,为心理学研究提供了有力的新工具。 展开更多

关键词 心理研究方法 截面数据 时间序列数据 面板数据 函数型数据分析

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基于函数型数据分析的疲劳驾驶状态识别 被引量：1

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作者 刘卓 邹淑丽 +2 位作者 上官鹏鹏 邱桃荣 白小明 《南昌大学学报（工科版）》 CAS 2020年第2期194-198,共5页

针对目前常用于脑电信号特征提取的方法存在不能很好地反映信号的连续性、内部动态变化,导致基于脑电信号的疲劳驾驶识别的准确性不理想的状况,一种基于函数型数据分析进行脑电信号特征提取的方法被提出。所提出的方法是通过计算人体在... 针对目前常用于脑电信号特征提取的方法存在不能很好地反映信号的连续性、内部动态变化,导致基于脑电信号的疲劳驾驶识别的准确性不理想的状况,一种基于函数型数据分析进行脑电信号特征提取的方法被提出。所提出的方法是通过计算人体在静息状态和疲劳状态的函数性差异来表示特征和进行特征的提取。基于所提出的脑电信号特征提取方法构建了1个疲劳驾驶状态识别模型,并通过使用5种常见分类器在采集的疲劳驾驶脑电信号数据上进行测试,结果表明所提出的基于函数型数据分析的脑电信号特征提取方法有效,所构建疲劳驾驶状态识别模型能获得好的识别效果,最好的识别准确率达到94.82%。 展开更多

关键词 函数型数据分析 特征提取 函数性差异 脑电信号 疲劳驾驶

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基于函数型数据分析的河流有机碳通量评估模型及其应用 被引量：2

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作者 赵梓屹 刘凌 +1 位作者 闫峰 钱宝 《水电能源科学》 北大核心 2023年第6期31-34,共4页

由于总有机碳(TOC)不是常规水文监测数据,监测频率远低于流量资料,且常常具有缺失值,这对评估TOC通量和揭示碳在河流的输移过程带来了较大难度。针对不同监测频率下的河流TOC通量评价问题,基于函数型数据分析(FDA),提出了一种改进的计... 由于总有机碳(TOC)不是常规水文监测数据,监测频率远低于流量资料,且常常具有缺失值,这对评估TOC通量和揭示碳在河流的输移过程带来了较大难度。针对不同监测频率下的河流TOC通量评价问题,基于函数型数据分析(FDA),提出了一种改进的计算模型。首先,对离散数据集进行函数化处理,将所有指标均转化为同一评价时域上的光滑连续的函数曲线;而后通过黎曼积分,计算评价断面在研究时段的TOC通量。对长江朱沱站的评价结果表明,朱沱站2018-2020年TOC年通量的均值为70.2×10^(4)t;朱沱站TOC通量年内分配极不均匀,高度集中在汛期,特别是夏季。汛期(6-9月)的TOC通量年均值为43.82×10^(4)t,相当于总量的62.43%;夏季TOC通量年均值为34.90×10^(4)t,相当于总量的49.72%。而枯水期(10-5月)的TOC通量年均值仅为26.37×10^(4)t,占全年总量的37.57%;冬季的TOC通量年均值近7.13×10^(4)t,占全年总量的10.15%;与传统方法相比,改进后的TOC通量模型能更有效地处理缺失值和多指标监测序列不一致问题,并更准确地评估不同季节和丰枯水期的TOC通量变化过程。 展开更多

关键词 总有机碳 通量评估 函数型数据分析 长江

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一种基于核函数的函数型数据非参数回归方法

4

作者 柳心阳 李秀英 耿发展 《常熟理工学院学报》 2025年第2期103-106,共4页

函数型数据分析因其在不同领域的广泛应用而受到统计学习的广泛关注,现有的函数型数据回归方法大多集中在线性模型上,非线性函数型数据回归的相关研究较少.本文基于再生核函数提出一种新的函数型数据非参数回归方法,并通过数值实验验证... 函数型数据分析因其在不同领域的广泛应用而受到统计学习的广泛关注,现有的函数型数据回归方法大多集中在线性模型上,非线性函数型数据回归的相关研究较少.本文基于再生核函数提出一种新的函数型数据非参数回归方法,并通过数值实验验证了所提出的方法的有效性和鲁棒性. 展开更多

关键词 函数型数据分析 非线性回归方法 核方法 非参数回归

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函数型可加模型的变量选择方法研究及其在人口年龄结构数据上的应用 被引量：2

5

作者 陈正宇 王心怡 冯峥晖 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2024年第1期75-97,共23页

本文主要研究因变量为标量,自变量为函数型变量的函数型可加模型的估计和变量选择问题.为了估计模型并简化模型结构,本文提出三种估计函数型可加模型的方法,不仅可以对可加成分未知函数形式进行估计,还可以对可加成分进行选择,提高模型... 本文主要研究因变量为标量,自变量为函数型变量的函数型可加模型的估计和变量选择问题.为了估计模型并简化模型结构,本文提出三种估计函数型可加模型的方法,不仅可以对可加成分未知函数形式进行估计,还可以对可加成分进行选择,提高模型解释能力.基于2018年82个经济体的截面数据,实证研究部分将对数起点人口占比曲线视为代表人口年龄结构的函数型自变量,建立起非寿险需求估计模型,并得到如下结论:第一,衰退型人口结构对非寿险需求存在推动作用;第二,即将退休人口密度的增加对非寿险需求存在推动作用. 展开更多

关键词 函数型数据分析 人口年龄结构 变量选择

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刻画函数型数据形状的局部非线性参数模型（英文）

6

作者 周迎春 郑贤琳 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2017年第1期67-90,共24页

函数型数据分析区别于多元数据分析的一个关键问题是不但需要考虑幅度变差,还要考虑相位变差(由翘曲函数描述).翘曲函数的非参数估计不一定能有很好的解释,也不一定能相互比较.本文提出一个局部非线性参数模型,用参数来描述主要的局部变... 函数型数据分析区别于多元数据分析的一个关键问题是不但需要考虑幅度变差,还要考虑相位变差(由翘曲函数描述).翘曲函数的非参数估计不一定能有很好的解释,也不一定能相互比较.本文提出一个局部非线性参数模型,用参数来描述主要的局部变差,包括相位变差和幅度变差.这些参数具有可解释性,不同曲线的参数很容易相互比较.本文的模拟和实际数据分析进一步验证了此方法的优势. 展开更多

关键词 函数型数据分析 节点选择

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黄河干流实测径流量演变特征及影响因素分析

7

作者 高海燕 张悦 《水土保持研究》 北大核心 2025年第2期1-13,23,共14页

[目的]全面揭示黄河流域径流演变机理,为进一步探讨流域水资源管理和可持续发展提供科学依据。[方法]在函数型数据视角下,利用相平面图、主微分分析方法以及基函数拟合法探究了2002—2022年黄河干流实测径流量的趋势性、突变性、周期性... [目的]全面揭示黄河流域径流演变机理,为进一步探讨流域水资源管理和可持续发展提供科学依据。[方法]在函数型数据视角下,利用相平面图、主微分分析方法以及基函数拟合法探究了2002—2022年黄河干流实测径流量的趋势性、突变性、周期性和季节变动特征,并采用函数型聚类方法分析了主要水文站径流量的差异性。同时,利用累积量斜率变化分析法定量计算了气候变化和人类活动对径流变化的影响贡献率,并通过建立多元函数型线性回归模型估计了气候变化和人类活动与径流量之间的响应关系。[结果]实测径流量呈增加趋势,周期性显著,在2004年、2008年、2013年、2017年、2021年发生突变,季节特征明显;黄河干流12个主要水文站可聚为3类,各水文站不同年代径流量空间分布差异性显著;降水量、气温、耗水量等气候变化和人类活动显著影响实测径流量。[结论]近20年来黄河干流实测径流量呈增加趋势,各水文站在空间分布上特征明显,实测径流量受气候变化和人类活动的显著影响。 展开更多

关键词 函数型数据分析 黄河流域 实测径流量

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函数型部分线性复合分位数回归模型的估计（英文） 被引量：6

8

作者 余平 张忠占 杜江 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2017年第2期170-190,共21页

本文研究函数型部分线性复合分位数回归模型的估计问题.我们采用函数型主成分分析方法分析斜率函数,回归样条逼近非参数函数.在相当宽松的条件下给出斜率函数和非参数函数的收敛速度.最后通过理论模拟和实例分析来评价我们提出的方法.

关键词 函数型数据分析 样条估计 复合分位数回归 函数型主成分分析

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关键本构模型识别与不确定性量化方法研究 被引量：1

9

作者 马君林 苟军利 +1 位作者 何俊毅 单建强 《原子能科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1048-1059,共12页

典型基于输入的最佳估算加不确定性(BEPU)分析方法需要全面考虑各种来源的不确定性,但作为重要不确定性来源之一的最佳估算程序内部本构模型不确定性却很难得到准确量化。针对传统BEPU方法的不足,采用函数型数据分析加次序敏感性分析方... 典型基于输入的最佳估算加不确定性(BEPU)分析方法需要全面考虑各种来源的不确定性,但作为重要不确定性来源之一的最佳估算程序内部本构模型不确定性却很难得到准确量化。针对传统BEPU方法的不足,采用函数型数据分析加次序敏感性分析方法识别重要模型,贝叶斯校准方法加高斯过程代理模型量化模型参数不确定性,得到了一种准确的关键本构模型识别与不确定性量化方法。使用该方法量化了FLECHT-SEASET实验中重要模型的不确定性,并将量化的不确定性抽样传播至包壳温度。另外对该方法与传统的关键本构模型识别方法进行对比。结果表明,该方法可以准确识别瞬态过程中的关键本构模型,传播计算结果能够很好地包络实验值。 展开更多

关键词 本构模型 函数型数据分析 敏感性分析 贝叶斯校准 不确定性量化

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权变框架下我国能源与粮食安全:一个实时测度模型 被引量：4

10

作者 朱庆缘 孟波 +2 位作者 武良鹏 潘应浩 吴杰 《中国软科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第4期154-165,共12页

在逆全球化思潮抬头、局部冲突频发、全球性气候问题加剧多重压力叠加下,保障国家能源和粮食安全成为应对世界动态变革期间的重要任务。然而,当前多体现于基于底线思维的供应安全无法反映“安全”内涵的实时变化。基于函数型数据分析(F... 在逆全球化思潮抬头、局部冲突频发、全球性气候问题加剧多重压力叠加下,保障国家能源和粮食安全成为应对世界动态变革期间的重要任务。然而,当前多体现于基于底线思维的供应安全无法反映“安全”内涵的实时变化。基于函数型数据分析(FDA)方法,构造权变框架下的安全评估体系,动态评估了我国30个省份2003—2019年的能源和粮食安全水平,并使用Function-on-Function(FOF)回归模型分析能源安全对粮食安全的实时影响。研究发现:能源安全的能源供应与运输安全和经济安全两个维度占比最大,环境安全比重逐渐提高;粮食安全的供应安全维度所占比重最大,生态安全的相关指标权重有所上升;随着能源安全与粮食安全内涵重心的改变,两者之间存在变动的非线性关系。 展开更多

关键词 能源安全 粮食安全 函数型数据分析 动态权重

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响应变量随机删失时函数型非参数分位数回归模型的估计

11

作者 杨锦涛 凌能祥 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第5期709-712,共4页

文章在响应变量随机删失时,研究了函数型非参数分位数回归模型,通过极小化逆概率加权分位数损失函数,构造模型中未知非参数函数的估计量。在一定的条件下,获得估计量的渐近正态性;通过模拟研究,验证了估计量的有效性。

关键词 函数型数据分析(FDA) 分位数回归 随机删失 逆概率加权 渐近正态

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油菜光谱的函数特征分析及叶绿素诊断建模 被引量：1

12

作者 许健 《湖南理工学院学报（自然科学版）》 CAS 2023年第3期16-21,共6页

作物冠层光谱的特征及其变化是各种作物信息提取的基础,是作物信息学的核心研究内容之一.函数型数据分析将观测到的一条光谱看作一个整体,从函数的角度描述光谱曲线变化特征.为探索油菜冠层光谱与叶绿素含量的关系,以24个移栽种植小区... 作物冠层光谱的特征及其变化是各种作物信息提取的基础,是作物信息学的核心研究内容之一.函数型数据分析将观测到的一条光谱看作一个整体,从函数的角度描述光谱曲线变化特征.为探索油菜冠层光谱与叶绿素含量的关系,以24个移栽种植小区和24个直播种植小区的高油酸油菜在苗期、抽薹期和荚果期三个不同生长期的样本为研究对象,利用函数型主成分分析方法分析不同生长期的油菜冠层光谱的典型变化特征,发现不同样本在光谱的可见光、近红外、中红外区间都显示出明显差异.但是,利用最大信息系数方法做进一步分析发现,原始的光吸收信息与叶绿素含量之间的关系微弱,而不同光谱区间吸光度的比值却显示出与叶绿素含量之间有较强的非线性关系.鉴于这种复杂的非线性关系,最终利用增强回归树,基于不同光谱区间吸光度的比值,建立油菜叶片叶绿素含量的预测模型,交互验证的均方根误差为5.5%,接近试验测量误差水平. 展开更多

关键词 油菜 光谱 最大信息系数 增强回归树 函数型数据分析

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基于FDA-LSTM的冷轧过程多源异构时序数据处理及颤振预测 被引量：5

13

作者 赵潇雅 郜志英 +1 位作者 周晓敏 宋寅虎 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2022年第22期202-210,共9页

冷连轧颤振诱发机理复杂多变,颤振问题的解决需要通过大数据驱动的信息挖掘对机理模型进行补充。该研究针对某冷连轧机现场采集的工艺参数及振动数据,通过函数型数据分析(functional data analysis,FDA)方法进行预处理,实现多源异构时... 冷连轧颤振诱发机理复杂多变,颤振问题的解决需要通过大数据驱动的信息挖掘对机理模型进行补充。该研究针对某冷连轧机现场采集的工艺参数及振动数据,通过函数型数据分析(functional data analysis,FDA)方法进行预处理,实现多源异构时序数据的频率协同;采用SelectKBest算法对影响颤振的多种工艺参数进行特征选择,筛选出与振动相关性较强的因素,构造样本空间;基于长短时记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络建立振动能量值的预测模型,并与径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络、循环神经网络(recurrent neural network,RNN)模型进行比较。结果表明,LSTM模型具有较高的预测精度,同时采用阈值法验证该模型能有效地预测颤振的发生。 展开更多

关键词 冷连轧颤振 多源异构时序数据 函数型数据分析(FDA) 长短时记忆(LSTM)神经网络

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环巢湖河流水环境质量的时空变化分析 被引量：5

14

作者 刘阳 王欢 +1 位作者 唐萍 余晓美 《安徽农业科学》 CAS 2021年第14期72-75,共4页

以环巢湖主要河流2015年1月—2019年6月逐月的水质指数(WQI)为研究对象,运用函数型数据分析方法构建各河流WQI变化曲线以及WQI变化速度曲线,通过K-means函数型聚类算法对WQI变化曲线及WQI变化速度进行动态特征分析。结果表明:环巢湖河... 以环巢湖主要河流2015年1月—2019年6月逐月的水质指数(WQI)为研究对象,运用函数型数据分析方法构建各河流WQI变化曲线以及WQI变化速度曲线,通过K-means函数型聚类算法对WQI变化曲线及WQI变化速度进行动态特征分析。结果表明:环巢湖河流水质呈现“两阶段”周期性,受气象条件影响显著;水质区域差异显著,易受人为因素影响;环巢湖河流水质有所改善,各河流治理工作和实时效果不同,部分河流水质治理效果显著。 展开更多

关键词 水环境质量 时空变化 水质指数(WQI) 函数型数据分析 K-means函数型聚类 环巢湖河流

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基于等效塑性应变的边坡滑面搜索 被引量：46

15

作者 孙冠华 郑宏 李春光 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期1159-1163,共5页

对土坡而言,利用有限元-强度折减方法将边坡代入临界破坏状态时,临界滑面上的点往往是沿深部方向的等效塑了边坡的临界滑面。与其他方法的相对比,验证了该方法的可靠性。性应变最大的地方。通过设置一系列沿水平方向布置的垂直直线,并... 对土坡而言,利用有限元-强度折减方法将边坡代入临界破坏状态时,临界滑面上的点往往是沿深部方向的等效塑了边坡的临界滑面。与其他方法的相对比,验证了该方法的可靠性。性应变最大的地方。通过设置一系列沿水平方向布置的垂直直线,并找出沿每条直线上的等效塑性应变最大值的位置后,就可得到一系列呈波动状的点的分布,它们构成了所谓的函数型数据。 展开更多

关键词 边坡稳定性 临界滑面 函数型数据分析 最小二乘法

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基于多维缩放和随机森林的轴承故障诊断方法 被引量：22

16

作者 张西宁 张雯雯 +1 位作者 周融通 余迪 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期1-7,共7页

为快速准确识别轴承的运行状态,提出了一种基于多维缩放和随机森林的轴承故障诊断方法。该方法采用函数型数据分析,得到轴承振动信号自相关函数的拟合系数,构造故障特征集;使用网格搜索法优化随机森林参数,得到特征重要性排序;然后使用... 为快速准确识别轴承的运行状态,提出了一种基于多维缩放和随机森林的轴承故障诊断方法。该方法采用函数型数据分析,得到轴承振动信号自相关函数的拟合系数,构造故障特征集;使用网格搜索法优化随机森林参数,得到特征重要性排序;然后使用多维缩放方法对特征选择后的故障特征集进行降维;最后采用随机森林对降维后的故障特征进行诊断识别。为验证所提方法的有效性,开展了正常、内圈故障、外圈故障、滚子故障状态下的轴承振动实验,结果表明,函数型数据分析的特征提取方式能有效表征不同状态轴承振动信号的不同特征,与t分布随机邻域嵌入和主分量分析方法相比,多维缩放方法具有更高的类间距和类内距的比值,且优势明显,各类状态的诊断准确率均高达100%,较使用原始特征集的随机森林平均准确率提高了5%。 展开更多

关键词 函数型数据分析 多维缩放 随机森林 轴承故障诊断

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