基于最大惩罚似然的高斯混合模型无监督分类研究 被引量：1

1

作者 余鹏 童行伟 封举富 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2008年第5期475-483,共9页

本文提出了一个基于高斯混合模型的无监督分类算法.考虑到利用EM算法求解高斯混合模型的参数参数估计问题容易陷入局部最优解,我们引入逆Wishart分布来代替传统的Jeffery先验.几个实验数据的结果表明,采用该方法估计无监督分类的成分数... 本文提出了一个基于高斯混合模型的无监督分类算法.考虑到利用EM算法求解高斯混合模型的参数参数估计问题容易陷入局部最优解,我们引入逆Wishart分布来代替传统的Jeffery先验.几个实验数据的结果表明,采用该方法估计无监督分类的成分数,无论是估计的正确率,还是运算速度,都有较大提高. 展开更多

关键词 高斯混合模型 无监督分类 最大惩罚似然 EM算法 逆Wishart分布.

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一类零膨胀半参数混合效应模型的惩罚似然估计

2

作者 施红星 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2012年第3期311-318,共8页

本文将半参数线性混合效应模型推广应用到一类具有零膨胀的纵向数据或集群数据的研究中,提出了一类新的半参数混合效应模型,然后利用广义交叉核实法选取光滑参数,通过最大惩罚似然函数方法与EM算法给出了模型参数部分与非参数部分的估... 本文将半参数线性混合效应模型推广应用到一类具有零膨胀的纵向数据或集群数据的研究中,提出了一类新的半参数混合效应模型,然后利用广义交叉核实法选取光滑参数,通过最大惩罚似然函数方法与EM算法给出了模型参数部分与非参数部分的估计方法,最后,通过模拟和实例说明了本文方法的有效性. 展开更多

关键词 零膨胀 半参数模型 惩罚似然 P-样条.

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组合惩罚似然估计下发散参数变量选择

3

作者 董莹 宋立新 华志强 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期436-441,共6页

在Wang等给出的组合惩罚函数的基础之上,将SCAD惩罚部分推广到一般的非凸惩罚的形式,利用岭回归在解释变量相关度较高情形下的良好表现,提出一种推广了的组合惩罚.在参数个数发散的情形之下,利用贝叶斯信息准则(BIC)来选择调整参数,能... 在Wang等给出的组合惩罚函数的基础之上,将SCAD惩罚部分推广到一般的非凸惩罚的形式,利用岭回归在解释变量相关度较高情形下的良好表现,提出一种推广了的组合惩罚.在参数个数发散的情形之下,利用贝叶斯信息准则(BIC)来选择调整参数,能同时完成变量选择和参数估计.而且还可以证明在合适的条件之下,这种估计具有Oracle性质.模拟研究的结果证明了所提出的方法在预测变量具有强相关性之下的优势. 展开更多

关键词 组合惩罚 贝叶斯信息准则(BIC) 变量选择 惩罚极大似然估计

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部分线性变系数空间自回归模型的惩罚轮廓拟最大似然方法 被引量：1

4

作者 李体政 方可 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期659-676,共18页

主要研究了部分线性变系数空间自回归模型的变量选择问题。结合拟最大似然方法、局部线性光滑方法以及一类非凸罚函数,提出了一个变量选择方法用于同时选择该模型的参数部分中重要解释变量和估计相应的非零参数。大量模拟研究表明,所提... 主要研究了部分线性变系数空间自回归模型的变量选择问题。结合拟最大似然方法、局部线性光滑方法以及一类非凸罚函数,提出了一个变量选择方法用于同时选择该模型的参数部分中重要解释变量和估计相应的非零参数。大量模拟研究表明,所提出的变量选择方法具有满意的有限样本性质,并且关于空间权矩阵的稀疏度、空间相关强度、系数函数的复杂度以及误差分布的非正态性非常稳健。特别地,当样本容量较大且罚函数选择合适时,即使解释变量的相关性较强或者模型中含有较多不重要解释变量,所提出的变量选择方法仍然具有比较满意的有限样本性质。通过分析波士顿房屋价格数据考察了所提出的变量选择方法的实际应用效果。 展开更多

关键词 空间相关 部分线性变系数空间自回归模型 拟最大似然方法 局部线性光滑方法 惩罚似然方法

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基于模糊先验的惩罚最大似然重建算法

5

作者 张丽 《河北理工大学学报（自然科学版）》 CAS 2011年第2期100-104,共5页

传统的二次先验算法不能有效的保持图像的边缘信息。为了解决这些问题,在最大似然算法中引入Hubber先验,同时结合模糊数学知识,形成了基于模糊先验的惩罚最大似然估计重建算法(PML-Fuzzy Hubber)。仿真结果表明,相对于基于传统的Hubber... 传统的二次先验算法不能有效的保持图像的边缘信息。为了解决这些问题,在最大似然算法中引入Hubber先验,同时结合模糊数学知识,形成了基于模糊先验的惩罚最大似然估计重建算法(PML-Fuzzy Hubber)。仿真结果表明,相对于基于传统的Hubber先验等传统算法,PML-Fuzzy Hubber算法参数选择简单方便,能有效的抑制噪声和保持图像的边缘信息,重建出高质量的图像。 展开更多

关键词 图像重建 模糊数学 惩罚最大似然算法

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半变系数伽马脆弱模型惩罚部分似然估计

6

作者 张中文 王晓光 宋立新 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第6期655-662,共8页

为了更好地分析对数风险函数与协变量之间复杂的非线性关系,提出一种半变系数伽马脆弱模型并给出其估计方法.首先,应用B-样条将半变系数伽马脆弱模型近似转化为线性伽马脆弱模型,然后运用惩罚部分似然法估计转化后模型的线性参数,随后... 为了更好地分析对数风险函数与协变量之间复杂的非线性关系,提出一种半变系数伽马脆弱模型并给出其估计方法.首先,应用B-样条将半变系数伽马脆弱模型近似转化为线性伽马脆弱模型,然后运用惩罚部分似然法估计转化后模型的线性参数,随后采用近似轮廓似然法并运用黄金搜索算法估计随机效应的参数;在通过迭代获得转化后的线性系数以及随机效应参数的估计以后,运用B-样条得到变系数函数的估计.经蒙特卡罗模拟研究发现,该方法可以给出协变量的线性参数以及变系数函数较为精准、稳定的估计,是分析协变量对于风险率影响的有效方法.最后,应用所提出的方法分析了NCCTG肺癌数据. 展开更多

关键词 伽马脆弱模型 B-样条 变系数模型 惩罚部分似然估计 黄金搜索算法

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稳健的惩罚经验似然方法及压缩估计

7

作者 孙宗仁 樊亚莉 黄天宇 《数学理论与应用》 2019年第2期98-109,共12页

本文基于原有的经验似然函数,在经验似然的约束条件中的估计方程上加入Huber函数和权重函数,将经验似然方法和稳健估计方程相结合,再在目标函数中加上SCAD惩罚函数,提出一种稳健的变量选择和惩罚估计方法.通过数值模拟与最小二乘估计和... 本文基于原有的经验似然函数,在经验似然的约束条件中的估计方程上加入Huber函数和权重函数,将经验似然方法和稳健估计方程相结合,再在目标函数中加上SCAD惩罚函数,提出一种稳健的变量选择和惩罚估计方法.通过数值模拟与最小二乘估计和普通的惩罚经验似然估计在变量选择和参数估计方面进行比较,显示本文所提出的基于惩罚稳健经验似然的压缩估计具有明显优势. 展开更多

关键词 惩罚经验似然 稳健估计方程 压缩估计

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三种两样本经验Euclidean似然方法及其比较 被引量：1

8

作者 林路 张润楚 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2002年第4期393-399,共7页

本文研究三种两样本经验Euclidean似然方法:基于两个无偏估计函数的经验Euclidean似然方法;基于一个无偏估计函数和一个历史经验估计的经验Euclidean惩罚似然方法;基于两个经验估计的加权和方法.我们研究了这些方法的强相合性,渐近正态... 本文研究三种两样本经验Euclidean似然方法:基于两个无偏估计函数的经验Euclidean似然方法;基于一个无偏估计函数和一个历史经验估计的经验Euclidean惩罚似然方法;基于两个经验估计的加权和方法.我们研究了这些方法的强相合性,渐近正态性和渐近有效性.研究表明,这三种方法是同等渐近有效的. 展开更多

关键词 经验Euchlidan似然 经验Euclidean惩罚似然 强相合性 渐近正态性 渐近有效性

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组合惩罚下联合均值与方差模型的变量选择

9

作者 董莹 宋立新 石新勇 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第1期147-151,共5页

在生产实践和计量经济领域中,控制产品质量的方差就能保证产品的合格品数相对稳定,所以当前学者对联合均值与方差模型的研究倍感兴趣.基于解释变量经常是具有相关关系的实际情况,提出了一种由SCAD惩罚和岭回归混合在一起的组合惩罚,该... 在生产实践和计量经济领域中,控制产品质量的方差就能保证产品的合格品数相对稳定,所以当前学者对联合均值与方差模型的研究倍感兴趣.基于解释变量经常是具有相关关系的实际情况,提出了一种由SCAD惩罚和岭回归混合在一起的组合惩罚,该惩罚充分利用了岭回归能克服解释变量相关性过高对估计效果的影响,同时也证明了这样的惩罚具有相合性和Oracle性质.使用该组合惩罚对联合均值与方差模型进行了变量选择.最后的随机模拟结果表明该模型和方法是有效的. 展开更多

关键词 组合惩罚 联合均值与方差模型 变量选择 惩罚极大似然估计

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自适应设计广义线性模型下基于Lγ惩罚的变量选择及其渐近理论

10

作者 高启兵 郭姿涵 +1 位作者 朱桂梅 时倩倩 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2022年第6期791-806,共16页

本文利用Frank和Friedman[3]提出的Lγ惩罚方法,研究了自适应设计广义线性模型下基于惩罚拟似然的变量选择问题及其渐近性质,该方法可同时进行参数估计和变量选择.当0<γ<1时,在适当条件下,本文证明了自适应广义线性模型下基于L... 本文利用Frank和Friedman[3]提出的Lγ惩罚方法,研究了自适应设计广义线性模型下基于惩罚拟似然的变量选择问题及其渐近性质,该方法可同时进行参数估计和变量选择.当0<γ<1时,在适当条件下,本文证明了自适应广义线性模型下基于Lγ惩罚和拟似然的估计量的存在性、相合性和Oracle性质,该结果将广义线性模下固定设计的相关理论推广到了自适应设计情况.最后,本文通过数值模拟和实际数据分析验证所获得理论的有效性. 展开更多

关键词 广义线性模型 自适应设计 惩罚拟似然 变量选择

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半参数广义线性随机效应模型的影响分析 被引量：3

11

作者 曾林蕊 朱仲义 《数学物理学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2007年第4期584-593,共10页

该文系统研究了半参数广义线性随机效应模型的统计诊断与影响分析方法,证明了数据删除模型和均值漂移模型的等价性定理,给出了广义Cook距离等诊断统计量及异常点的Score检验统计量并研究了该模型的局部影响分析,分别对加权扰动模型,响... 该文系统研究了半参数广义线性随机效应模型的统计诊断与影响分析方法,证明了数据删除模型和均值漂移模型的等价性定理,给出了广义Cook距离等诊断统计量及异常点的Score检验统计量并研究了该模型的局部影响分析,分别对加权扰动模型,响应变量扰动模型得到了影响距阵的计算公式,最后通过一个实例验证了文中给出诊断方法的有效性. 展开更多

关键词 惩罚似然 广义COOK距离 SCORE检验 影响矩阵 半参数

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超高维线性回归模型基于M-估计方法的变量选择和参数估计 被引量：1

12

作者 朱艳玲 汪凯 赵明涛 《应用数学》 CSCD 北大核心 2021年第4期912-921,共10页

本文考虑超高维情形下线性回归模型的变量选择和参数估计问题.利用M-估计方法,将最小二乘、最小一乘、分位数回归以及Huber回归统一到一般性框架下,证明了提出的惩罚似然M-估计量具有良好的大样本性质;利用向后回归与局部线性回归相结... 本文考虑超高维情形下线性回归模型的变量选择和参数估计问题.利用M-估计方法,将最小二乘、最小一乘、分位数回归以及Huber回归统一到一般性框架下,证明了提出的惩罚似然M-估计量具有良好的大样本性质;利用向后回归与局部线性回归相结合的方法进行变量选择和参数估计,数值模拟表现较好.在超高维情形下,我们提出的一般性方法在变量选择和参数估计方面具有较好的稳健性和有效性. 展开更多

关键词 超高维模型 M-估计 惩罚似然 变量选择

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极值分布下联合位置与散度模型的变量选择 被引量：6

13

作者 吴刘仓 李会琼 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2012年第5期670-680,共11页

极值分布在地震、洪灾和其它自然灾害的预测中是非常有用的.在许多应用方面,很有必要对散度建模.本文推广经典极值回归模型,研究了联合位置与散度模型,并提出了一种同时对位置模型和散度模型的变量选择方法.同时证明了惩罚极大似然估计... 极值分布在地震、洪灾和其它自然灾害的预测中是非常有用的.在许多应用方面,很有必要对散度建模.本文推广经典极值回归模型,研究了联合位置与散度模型,并提出了一种同时对位置模型和散度模型的变量选择方法.同时证明了惩罚极大似然估计具有相合性和oracle性质,通过随机模拟研究了所提出方法的有限样本性质. 展开更多

关键词 异方差模型 联合位置与散度模型 惩罚极大似然估计 变量选择 估计理论

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