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部分最小平方回归分析在沟里地区水系沉积物地球化学数据综合异常提取中的应用: 1; 作者韩凤歌冷成彪陈加杰《地球化学》北大核心 2025年第4期607-616,共10页; 传统的地球化学找矿信息挖掘方法,如主成分分析、因子分析方法等多存在伪回归或提取原始数据信息比例低等问题,部分最小平方回归分析方法可以有效减少上述问题对数据处理的影响。本文以青海省沟里地区水系沉积物微量元素数据为研究对象... 展开更多; 关键词部分最小平方回归分析等距对数比变换综合异常地球化学数据; 在线阅读下载PDF 职称材料

最小平方误差算法的正则化核形式被引量：5: 2; 作者许建华张学工李衍达《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第1期27-36,共10页; 最小平方误差算法是最常用的一种经典模式识别和回归分析方法,其目标是使线性函数输出与期望输出的误差平方和为最小.该文应用满足Mercer条件的核函数和正则化技术,改造经典的最小平方误差算法,提出了基于核函数和正则化技术的非线性最... 展开更多; 关键词最小平方误差算法正则化核函数模式识别回归分析目标函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

半参数回归模型及模拟实例分析被引量：4: 3; 作者陈长生徐勇勇夏结来《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2001年第6期338-340,共3页; 目的　放宽经典线性模型中的解释变量的线性假定和探讨半参数回归分析模型。方法　利用最小惩罚二乘原理构造加权惩罚平方和 ,通过广义交互有效得分函数自动选择光滑参数值 ,用直接法求解方程组。结果　用SAS程序实现了半参数回归分析 ... 展开更多; 关键词半参数回归部分样条曲线拟合最小惩罚二乘实例分析卫生统计; 在线阅读下载PDF 职称材料

建立线性相关方程的最小距离平方和法被引量：5: 4; 作者朱春龙杨诚芳《人民长江》北大核心 2001年第9期47-49,共3页; 介绍了建立线性相关方程的最小距离平方和法 (简称最小距离和法 )。它综合考虑X及Y方向离差 ,使点(x ,y)到相关直线距离平方和最小 ,由此确定线性相关关系的定量关系———线性方程。与常用的图解法相比 ,本法所得成果较为客观 ;与传统... 展开更多; 关键词相关方程回归方程最小距离平方和法最小二乘法水文分析; 在线阅读下载PDF 职称材料

偏最小一乘回归算法及其应用: 5; 作者陈高波《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2006年第23期144-145,共2页; 关键词回归算法应用回归分析最小二乘回归方程回归模型平方和绝对值; 在线阅读下载PDF 职称材料

带线性约束的最小一乘问题: 6; 作者李吉桂《华南师范大学学报（自然科学版）》 CAS 1989年第2期93-96,共4页; 本文作为[3]的续篇,考察了带线性约束的最小一乘问题的解的存在唯一性,并制定了计算方案.该计算方案利用了每一轮选代的已有结果,其效率一般比较高.; 关键词最小一乘问题线性约束线性规划误差平方和最小绝对误差和最小回归分析; 在线阅读下载PDF 职称材料

最小一乘法在混合成本分解的应用: 7; 作者郭鹏孙永波冯天学《技术经济》 1999年第8期61-63,共3页; 关键词混合成本分解最小一乘法回归分析法残差平方和线性规划求解异常数据偏差变量分解误差残差绝对值变动成本; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名部分最小平方回归分析在沟里地区水系沉积物地球化学数据综合异常提取中的应用: 1; 作者韩凤歌冷成彪陈加杰; 机构东华理工大学核资源与环境国家重点实验室东华理工大学理学院东华理工大学地球科学学院; 出处《地球化学》北大核心 2025年第4期607-616,共10页; 基金核资源与环境国家重点实验室开放基金项目(2022NRE33)资助。; 文摘传统的地球化学找矿信息挖掘方法,如主成分分析、因子分析方法等多存在伪回归或提取原始数据信息比例低等问题,部分最小平方回归分析方法可以有效减少上述问题对数据处理的影响。本文以青海省沟里地区水系沉积物微量元素数据为研究对象,开展部分最小平方回归分析。针对沟里地区金矿床发育的地质特征,在分析研究区微量元素含量统计规律的基础上,首先利用等距对数比变换(ilr变换)对原始数据进行转化;其次对金矿床标志性元素(Au)含量的ilr变换结果进行标准化处理,并在此基础上运用部分最小平方回归分析提取本地区地球化学综合异常;最后将分析结果与常规的主成分分析、因子分析进行对比,并用聚类分析进行佐证。分析结果表明,ilr变换后的数据克服了原始数据的闭合效应,更趋近于正态分布,均值更趋近于0。相对于主成分分析和因子分析,部分最小平方回归分析提取的组合元素异常区域与本地区已知的金矿床和矿化点分布和构造特征耦合度较高。因此,部分最小平方法分析结果可以作为有效的综合异常定量评价指标,为找矿提供更为客观的参考信息。; 关键词部分最小平方回归分析等距对数比变换综合异常地球化学数据; Keywords partial least squares regression analysis isometric log-ratio transformation integrated anomalies geochemical data; 分类号 P61 [天文地球—矿床学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名最小平方误差算法的正则化核形式被引量：5: 2; 作者许建华张学工李衍达; 机构清华大学自动化系智能技术与系统国家重点实验室; 出处《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第1期27-36,共10页; 基金国家自然科学基金(69885004)资助~~; 文摘最小平方误差算法是最常用的一种经典模式识别和回归分析方法,其目标是使线性函数输出与期望输出的误差平方和为最小.该文应用满足Mercer条件的核函数和正则化技术,改造经典的最小平方误差算法,提出了基于核函数和正则化技术的非线性最小平方误差算法,即最小平方误差算法的正则化核形式,其目标函数包含基于核的非线性函数的输出与期望输出的误差平方和,及一个适当的正则项.正则化技术可以处理病态问题,同时可以减小解空间和控制解的推广性,文中采用了三种平方型的正则项,并且根据正则项的概率解释,详细比较了三种正则项之间的差别.最后,用仿真资料和实际资料进一步分析算法的性能.; 关键词最小平方误差算法正则化核函数模式识别回归分析目标函数; Keywords Nonlinear, support vector machines, squared error, kernel form, regulari-zation; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名半参数回归模型及模拟实例分析被引量：4: 3; 作者陈长生徐勇勇夏结来; 机构第四军医大学卫生统计学教研室; 出处《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2001年第6期338-340,共3页; 基金国家自然科学基金资助项目 (项目编号 3990 0 1 2 6); 文摘目的　放宽经典线性模型中的解释变量的线性假定和探讨半参数回归分析模型。方法　利用最小惩罚二乘原理构造加权惩罚平方和 ,通过广义交互有效得分函数自动选择光滑参数值 ,用直接法求解方程组。结果　用SAS程序实现了半参数回归分析 ,得到了回归系数向量和样条函数的最小惩罚二乘估计 ,模拟实例表明 ,半参数回归模型较传统的线性模型有较强的适应性。结论　半参数回归模型是经典线性模型和非参数回归模型的一个混合体 ,可作为回归分析的一种新技术得到广泛应用。; 关键词半参数回归部分样条曲线拟合最小惩罚二乘实例分析卫生统计; Keywords Semiparametric regression,Partial spline,Curve fitting,Penalized least squares; 分类号 R195 [医药卫生—卫生统计学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名建立线性相关方程的最小距离平方和法被引量：5: 4; 作者朱春龙杨诚芳; 机构扬州大学水建学院; 出处《人民长江》北大核心 2001年第9期47-49,共3页; 文摘介绍了建立线性相关方程的最小距离平方和法 (简称最小距离和法 )。它综合考虑X及Y方向离差 ,使点(x ,y)到相关直线距离平方和最小 ,由此确定线性相关关系的定量关系———线性方程。与常用的图解法相比 ,本法所得成果较为客观 ;与传统的单方向 (x或y方向 )最小二乘回归法相比 ,本法所求线性方程不会因坐标系的选取而改变 ,可称为相关方程。最后应用横山和沙河水库资料给出了算例。; 关键词相关方程回归方程最小距离平方和法最小二乘法水文分析; 分类号 P333.9 [天文地球—水文科学] P333.6 [天文地球—水文科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名偏最小一乘回归算法及其应用: 5; 作者陈高波; 机构武汉工业学院; 出处《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2006年第23期144-145,共2页; 基金武汉工业学院校基金资助(05Y17); 关键词回归算法应用回归分析最小二乘回归方程回归模型平方和绝对值; 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

题名带线性约束的最小一乘问题: 6; 作者李吉桂; 机构华南师范大学计算机科学系; 出处《华南师范大学学报（自然科学版）》 CAS 1989年第2期93-96,共4页; 文摘本文作为[3]的续篇,考察了带线性约束的最小一乘问题的解的存在唯一性,并制定了计算方案.该计算方案利用了每一轮选代的已有结果,其效率一般比较高.; 关键词最小一乘问题线性约束线性规划误差平方和最小绝对误差和最小回归分析; Keywords MSAE problem linear constraint linear programming MSSE MSAE regression analysis; 分类号 N55，G658.3 [自然科学总论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名最小一乘法在混合成本分解的应用: 7; 作者郭鹏孙永波冯天学; 机构黑龙江矿业学院鸡西矿务局; 出处《技术经济》 1999年第8期61-63,共3页; 关键词混合成本分解最小一乘法回归分析法残差平方和线性规划求解异常数据偏差变量分解误差残差绝对值变动成本; 分类号 F234.3 [经济管理—会计学]; 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	部分最小平方回归分析在沟里地区水系沉积物地球化学数据综合异常提取中的应用	韩凤歌冷成彪陈加杰	《地球化学》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	最小平方误差算法的正则化核形式	许建华张学工李衍达	《自动化学报》 EI CSCD 北大核心	2004	5	在线阅读下载PDF 职称材料
3	半参数回归模型及模拟实例分析	陈长生徐勇勇夏结来	《中国卫生统计》 CSCD 北大核心	2001	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	建立线性相关方程的最小距离平方和法	朱春龙杨诚芳	《人民长江》北大核心	2001	5	在线阅读下载PDF 职称材料
5	偏最小一乘回归算法及其应用	陈高波	《统计与决策》 CSSCI 北大核心	2006	0	在线阅读下载PDF 职称材料
6	带线性约束的最小一乘问题	李吉桂	《华南师范大学学报（自然科学版）》 CAS	1989	0	在线阅读下载PDF 职称材料
7	最小一乘法在混合成本分解的应用	郭鹏孙永波冯天学	《技术经济》	1999	0	在线阅读下载PDF 职称材料