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渐消记忆型自适应线性回归模型参数估计算法及应用被引量：2: 1; 作者张晓文胡运权向阳《管理工程学报》 CSSCI 2000年第3期14-18,共5页; 本文讨论了根据经济信息的不断更新 ,调整原有线性回归模型的必要性 ,介绍了一种渐消记忆型自适应线性回归模型参数估计算法 ,并给出了应用实例。; 关键词渐消记忆型自适应线性回归参数估计经济预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于自适应线性回归的头部姿态计算被引量：3: 2; 作者郭知智周前祥柳忠起《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第10期3181-3184,共4页; 减少训练样本数量和不使用任何硬件参数是目前头部姿态计算领域的最大挑战。针对这些挑战,提出一种仅需要54个训练样本的头部姿态估计方法。其基本思想是将关键点间的归一化距离作为输入特征向量,并利用一阶范数最小化稀疏地挑选出一组... 展开更多; 关键词头部姿态自适应线性回归特征向量一阶范数最小化训练样本; 在线阅读下载PDF 职称材料

自适应广义线性回归拟似然估计渐近理论被引量：1: 3; 作者高启兵吴耀华 +1 位作者朱春华李国亮《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2004年第2期132-139,共8页; 研究自适应设计下的拟似然方程 ∑ni=1xi(yi- μ(x′iβ) ) =0 ,在一定的条件下证明了以概率 1此方程当n充分大时有解^βn,^βn 为β0 的强相合估计 ,且得出了 ^βn- β0的收敛速度 ;然后又在一定的条件下证明了 ^βn; 关键词拟似然方程强相合性渐近正态性自适应广义线性回归拟似然估计渐近理论; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于非线性自适应回归神经网络的GPS/IMU组合导航方法被引量：16: 4; 作者邓天民杨其芝 +1 位作者方芳岳云霞《科学技术与工程》北大核心 2019年第24期274-280,共7页; 车道级高精度定位导航是智能网联汽车的基本配置,全球定位系统(globlal positioning system,GPS)/惯性测量单元(inertial meansurement unit,IMU)组合导航是高精度定位的关键技术之一。根据汽车行驶过程中高精度定位要求,提出了应用于... 展开更多; 关键词智能网联汽车车道级定位非线性自适应回归神经网络扩展卡尔曼滤波; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于WRF-CMAQ模式的非线性预报模型研究被引量：5: 5; 作者钤伟妙陈静 +2 位作者韩军彩程兴宏王晓敏《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2017年第8期106-114,共9页; 文章基于WRF-CMAQ空气质量数值预报系统,对石家庄地区未来3 d逐小时SO_2、NO_2、CO、O_3、PM_(10)和PM_(2.5)6种污染物浓度进行预报,选取2014年5-11月市区7个国控点的监测数据对模式预报能力进行评估检验。结果表明,CMAQ模式预报系统对C... 展开更多; 关键词 WRF-CMAQ模式石家庄污染物浓度非线性自适应偏最小二乘回归滚动法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名渐消记忆型自适应线性回归模型参数估计算法及应用被引量：2: 1; 作者张晓文胡运权向阳; 机构国务院经济体制改革办公室经济体制与管理研究所哈尔滨工业大学山东矿业学院; 出处《管理工程学报》 CSSCI 2000年第3期14-18,共5页; 文摘本文讨论了根据经济信息的不断更新 ,调整原有线性回归模型的必要性 ,介绍了一种渐消记忆型自适应线性回归模型参数估计算法 ,并给出了应用实例。; 关键词渐消记忆型自适应线性回归参数估计经济预测; Keywords gradually weaken momery self adaptable linear regression parameter estimation.; 分类号 F224.7 [经济管理—国民经济]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于自适应线性回归的头部姿态计算被引量：3: 2; 作者郭知智周前祥柳忠起; 机构北京航空航天大学生物与医学工程学院人因工程研究所; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第10期3181-3184,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(31170895) 国防预研基金资助项目中国航天员中心人因工程重点实验室开放课题(HF2013-k-06); 文摘减少训练样本数量和不使用任何硬件参数是目前头部姿态计算领域的最大挑战。针对这些挑战,提出一种仅需要54个训练样本的头部姿态估计方法。其基本思想是将关键点间的归一化距离作为输入特征向量,并利用一阶范数最小化稀疏地挑选出一组图片集,这些图片对应头部姿态的线性组合为测试图片的头部姿态。实验表明,该方法在不知道任何硬件参数的条件下,可以实现单方向上3°的头部姿态估计。此外,该方法也适用于不均匀光照条件和头部转动较大的情况,且计算精度高于其他相关方法。; 关键词头部姿态自适应线性回归特征向量一阶范数最小化训练样本; Keywords head pose adaptive linear regression feature vector l1-minimization training sample; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名自适应广义线性回归拟似然估计渐近理论被引量：1: 3; 作者高启兵吴耀华朱春华李国亮; 机构中国科学技术大学统计金融系武汉大学数学与统计学院; 出处《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2004年第2期132-139,共8页; 基金国家自然科学基金 (1 0 1 71 0 94 1 0 2 71 0 0 1 ) +1 种基金中国科学技术大学创新基金; 文摘研究自适应设计下的拟似然方程 ∑ni=1xi(yi- μ(x′iβ) ) =0 ,在一定的条件下证明了以概率 1此方程当n充分大时有解^βn,^βn 为β0 的强相合估计 ,且得出了 ^βn- β0的收敛速度 ;然后又在一定的条件下证明了 ^βn; 关键词拟似然方程强相合性渐近正态性自适应广义线性回归拟似然估计渐近理论; Keywords quasi-likelihood estimate strong consistency asyptotic normality; 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

题名基于非线性自适应回归神经网络的GPS/IMU组合导航方法被引量：16: 4; 作者邓天民杨其芝方芳岳云霞; 机构重庆交通大学交通运输学院; 出处《科学技术与工程》北大核心 2019年第24期274-280,共7页; 基金国家自然科学基金面上项目(51678099) 重庆市科学技术委员会人才培养计划(cstc2013kjrc-qnrc0148)资助; 文摘车道级高精度定位导航是智能网联汽车的基本配置,全球定位系统(globlal positioning system,GPS)/惯性测量单元(inertial meansurement unit,IMU)组合导航是高精度定位的关键技术之一。根据汽车行驶过程中高精度定位要求,提出了应用于智能网联汽车的基于非线性自适应回归(nonlinear autoregressive exogenous,NARX)神经网络的GPS/IMU组合导航方法。首先,根据IMU传感器数据特性,建立了基于扩展卡尔曼滤波的惯性导航系统(inertial navigation system,INS)模型,其次,基于NARX神经网络,建立了GPS/INS组合定位训练和预测模型,然后,基于全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)、实时动态差分技术(real-time kinematic,RTK)、INS等技术,设计了智能网联汽车RTK高精度定位数据采集实验系统,并收集了实验数据。最后,对NARX网络训练误差和GNSS信号长时间失效情况下定位预测误差进行了讨论与分析。实验结果表明,该方法在GNSS信号失效5 min情况下,定位预测误差在2.5 m以内,满足一般情况下,短、中、长隧道中智能网联汽车定位应用要求。; 关键词智能网联汽车车道级定位非线性自适应回归神经网络扩展卡尔曼滤波; Keywords intelligent and connected vehicle lane level positioning nonlinear autoregressive exogenous(NARX)neural network extended Kalman filter; 分类号 TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于WRF-CMAQ模式的非线性预报模型研究被引量：5: 5; 作者钤伟妙陈静韩军彩程兴宏王晓敏; 机构石家庄市气象局中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室; 出处《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2017年第8期106-114,共9页; 基金石家庄市科技支撑项目:石家庄雾霾天气监测预警技术研究(131550363A) 重污染天气前兆"强信号"及预警调控气象评估技术研究(151550083A); 文摘文章基于WRF-CMAQ空气质量数值预报系统,对石家庄地区未来3 d逐小时SO_2、NO_2、CO、O_3、PM_(10)和PM_(2.5)6种污染物浓度进行预报,选取2014年5-11月市区7个国控点的监测数据对模式预报能力进行评估检验。结果表明,CMAQ模式预报系统对CO的日均浓度预报准确率较高,而对其他污染物浓度的预报均有不同程度高估,其中PM10的预报效果相对较好,对SO_2、NO_2和PM_(2.5)这3种污染物浓度的预报值均明显大于观测值,O_3的预报效果最差。这与石家庄市排放源清单的不确定性及污染物日浓度变化幅度较大有关。为提高模式预报的准确性,采用非线性自适应偏最小二乘回归滚动法建立订正模型对逐小时污染物浓度预报值进行订正,结果明显改善了CMAQ模式预报值,对县市级的精细化预报有一定指导意义。订正结果对首要污染物PM_(10)和PM_(2.5)浓度的日变化特征表征较好,日变化曲线及波峰波谷值与观测结果基本一致,订正后的污染物浓度能反映出其在石家庄的区域分布特征,有利于预报分析不同天气背景下污染物的空间分布特征及输送变化过程。; 关键词 WRF-CMAQ模式石家庄污染物浓度非线性自适应偏最小二乘回归滚动法; Keywords WRF-CMAQ model Shijiazhuang pollutant concentration adaptive partial least squares regression rollingmethod; 分类号 X513 [环境科学与工程—环境工程]; 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	渐消记忆型自适应线性回归模型参数估计算法及应用	张晓文胡运权向阳	《管理工程学报》 CSSCI	2000	2	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于自适应线性回归的头部姿态计算	郭知智周前祥柳忠起	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2016	3	在线阅读下载PDF 职称材料
3	自适应广义线性回归拟似然估计渐近理论	高启兵吴耀华朱春华李国亮	《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2004	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于非线性自适应回归神经网络的GPS/IMU组合导航方法	邓天民杨其芝方芳岳云霞	《科学技术与工程》北大核心	2019	16	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于WRF-CMAQ模式的非线性预报模型研究	钤伟妙陈静韩军彩程兴宏王晓敏	《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心	2017	5	在线阅读下载PDF 职称材料