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基于可见/近红外光谱和函数型线性回归模型的成熟期苹果可溶性固形物含量预测: 1; 作者黄华刘亚 +4 位作者马毅航向思函何佳宁王诗婷郭俊先《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1905-1912,共8页; 可溶性固形物含量(SSC)是反映苹果品质和成熟度的重要指标,能够用于苹果品质分析和成熟度预测。以新疆阿克苏冰糖心红富士苹果为研究对象,从果实膨大定形期至完熟期,以3d等间隔周期采摘样本,采集其380~1110nm的可见/近红外光谱,测定其S... 展开更多; 关键词苹果可溶性固形物含量可见/近红外光谱函数型数据分析函数型线性回归模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

部分函数型线性回归模型的预平滑估计被引量：2: 2; 作者张雪田媛王德辉《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第4期715-719,共5页; 采用预平滑方法研究部分函数型线性回归模型,其中模型的响应变量为标量,解释变量由有限维向量和取值于函数空间的函数型变量构成.得到了模型系数的估计量,并讨论所提出估计量的相合性.; 关键词部分函数型线性回归模型函数型数据预平滑相合性; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于部分函数型线性回归模型的改进被引量：2: 3; 作者程丽娟《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2017年第11期70-72,共3页; 金融市场的交易是不间断的,价格始终高频的更新,在金融数据的研究中,经常遇到函数型数据。文章主要建立部分函数型线性回归模型,分析函数型数据在上证指数预测中的应用,根据函数型数据分析的原理及其求解主成分分析的方法,使用Matlab对... 展开更多; 关键词部分函数型线性回归模型函数型数据预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

函数型线性回归模型的变点检验被引量：1: 4; 作者刘宣马海强《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2023年第4期475-490,共16页; 本文研究了解释变量为过程,响应变量为标量的函数型线性回归模型的变点检验问题.基于投影矩估计量,在截断的有限维空间上,论文给出了检验统计量和变点估计量,获得了检验统计量的渐近分布,并在一定的条件下证明了变点估计量的相合性.数... 展开更多; 关键词变点函数型线性回归模型投影布朗桥; 在线阅读下载PDF 职称材料

误差为AR(1)过程的半函数型偏线性回归模型参数估计的强收敛性被引量：2: 5; 作者臧智军凌能祥《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2010年第4期616-620,共5页; 文章研究了基于半函数型偏线性回归模型Y=XTβ+m(T)+ε,(X,T)与误差ε相互独立,在一定假设条件下,当误差满足AR(1)过程时,建立了这种半函数型偏线性回归模型中未知参数β的估计量β^的强收敛性,推广了现有文献中的结果。; 关键词半函数型偏线性回归模型函数型随机变量强收敛性 AR(1)过程; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于可见/近红外光谱和函数型线性回归模型的成熟期苹果可溶性固形物含量预测: 1; 作者黄华刘亚马毅航向思函何佳宁王诗婷郭俊先; 机构新疆农业大学数理学院新疆农业科学院综合试验场新疆农业大学机电工程学院; 出处《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1905-1912,共8页; 基金国家自然科学基金项目(61367001) 新疆维吾尔自治区科技创新团队(天山创新团队)项目(2022TSYCTD0011) 新疆农业大学2023年度自治区级大学生创新项目资助。; 文摘可溶性固形物含量(SSC)是反映苹果品质和成熟度的重要指标,能够用于苹果品质分析和成熟度预测。以新疆阿克苏冰糖心红富士苹果为研究对象,从果实膨大定形期至完熟期,以3d等间隔周期采摘样本,采集其380~1110nm的可见/近红外光谱,测定其SSC,共552个样品。然后,利用基函数平滑方法将采集的可见/近红外光谱离散数据转化为光谱曲线,即函数型数据,并以可见/近红外光谱曲线、一阶导曲线、二阶导曲线为函数型解释变量,SSC为标量响应变量,分别建立函数型线性回归模型。为了验证和分析模型的性能,根据原始光谱离散数据,经过移动平滑、一阶导和二阶导预处理后,分别建立偏最小二乘回归(PLSR)、核支持向量机(KSVM)、随机森林(RF)、梯度提升树(GBM)和深度神经网络(DeepNN)。结果表明,在建立的18个模型中,针对训练集,PLSR-dNIR模型、KSVM-dNIR模型、RF-dNIR模型、GBM-dNIR模型和Deep NN-d2NIR模型都优于FunLR-NIR模型、FunLR-dNIR模型、FunLR-d2NIR模型,且Deep NN-dNIR模型最优(r_(c)=0.9996,R_(c)^(2)=0.9986,RMSEC=0.0740,RPDC=27.4366);针对测试集,FunLR-NIR模型、FunLR-dNIR模型、FunLR-d2NIR模型均优于其他所有模型,且FunLR-NIR模型最优(r_(v)=0.9534,R_(v)^(2)=0.9077,RMSEV=0.5856,RPDV=3.3017)。综合训练集和测试集的结果来看,核支持向量机模型、随机森林模型、梯度提升树模型和深度神经网络模型容易过拟合,而函数型线性回归模型具有更好的普适性。此外,从三个函数型线性回归模型(FunLR-NIR模型、FunLR-dNIR模型、FunLR-d2NIR模型)的预测效果看,模型均具有良好的鲁棒性和较高的预测精度。试验结果表明,结合可见/近红外光谱技术与函数型数据分析构建的函数型线性回归模型,可成功、有效地实现成熟期苹果的可溶性固形物含量预测。; 关键词苹果可溶性固形物含量可见/近红外光谱函数型数据分析函数型线性回归模型; Keywords Apple Soluble solid content Visible near-infrared spectroscopy Functional data analysis Functional linear regression model; 分类号 O657.3 [理学—分析化学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名部分函数型线性回归模型的预平滑估计被引量：2: 2; 作者张雪田媛王德辉; 机构吉林大学数学学院; 出处《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第4期715-719,共5页; 基金国家自然科学基金(批准号:11271155) 高等学校博士学科点专项基金(批准号:20110061110003) +1 种基金 20101596); 文摘采用预平滑方法研究部分函数型线性回归模型,其中模型的响应变量为标量,解释变量由有限维向量和取值于函数空间的函数型变量构成.得到了模型系数的估计量,并讨论所提出估计量的相合性.; 关键词部分函数型线性回归模型函数型数据预平滑相合性; Keywords partial functional linear regression model functional data pre-smoothing consistency; 分类号 O212.7 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于部分函数型线性回归模型的改进被引量：2: 3; 作者程丽娟; 机构岭南师范学院数学与统计学院; 出处《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2017年第11期70-72,共3页; 基金岭南师范学院自然科学青年项目(QL1407); 文摘金融市场的交易是不间断的,价格始终高频的更新,在金融数据的研究中,经常遇到函数型数据。文章主要建立部分函数型线性回归模型,分析函数型数据在上证指数预测中的应用,根据函数型数据分析的原理及其求解主成分分析的方法,使用Matlab对上证指数进行预测。; 关键词部分函数型线性回归模型函数型数据预测; 分类号 C812 [社会学—统计学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名函数型线性回归模型的变点检验被引量：1: 4; 作者刘宣马海强; 机构南昌师范学院数学与信息科学学院江西财经大学统计学院; 出处《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2023年第4期475-490,共16页; 基金江西省教育厅科技类重点项目(批准号:GJJ202603) 南昌师范学院博士科研基金项目(批准号:NSBSJJ2020006) 江西省教育厅一般项目(批准号:GJJ200522、GJJ200545)资助.; 文摘本文研究了解释变量为过程,响应变量为标量的函数型线性回归模型的变点检验问题.基于投影矩估计量,在截断的有限维空间上,论文给出了检验统计量和变点估计量,获得了检验统计量的渐近分布,并在一定的条件下证明了变点估计量的相合性.数值模拟和实际数据分析呈现了所提方法的有限样本表现.; 关键词变点函数型线性回归模型投影布朗桥; Keywords change-point functional linear regression model projections Brownian bridge; 分类号 O212.1 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名误差为AR(1)过程的半函数型偏线性回归模型参数估计的强收敛性被引量：2: 5; 作者臧智军凌能祥; 机构合肥工业大学数学学院; 出处《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2010年第4期616-620,共5页; 基金合肥工业大学精品课程资助项目(YJC2008Y07); 文摘文章研究了基于半函数型偏线性回归模型Y=XTβ+m(T)+ε,(X,T)与误差ε相互独立,在一定假设条件下,当误差满足AR(1)过程时,建立了这种半函数型偏线性回归模型中未知参数β的估计量β^的强收敛性,推广了现有文献中的结果。; 关键词半函数型偏线性回归模型函数型随机变量强收敛性 AR(1)过程; Keywords semi-functional partial linear regression model functional random variable strong convergence AR（1） process; 分类号 O212.7 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于可见/近红外光谱和函数型线性回归模型的成熟期苹果可溶性固形物含量预测	黄华刘亚马毅航向思函何佳宁王诗婷郭俊先	《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	部分函数型线性回归模型的预平滑估计	张雪田媛王德辉	《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心	2014	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于部分函数型线性回归模型的改进	程丽娟	《统计与决策》 CSSCI 北大核心	2017	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	函数型线性回归模型的变点检验	刘宣马海强	《应用概率统计》 CSCD 北大核心	2023	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	误差为AR(1)过程的半函数型偏线性回归模型参数估计的强收敛性	臧智军凌能祥	《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2010	2	在线阅读下载PDF 职称材料