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基于线性和非线性回归算法的湿度传感器校准研究
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作者 张鹏 殷家璇 陶佰睿 《传感技术学报》 北大核心 2025年第3期421-425,共5页
电阻型湿度传感器在环境监测、农业、工业及家庭应用等领域具有广泛的潜力。由于制造过程、材料特性及环境因素等多重影响,传感器输出数据可能存在误差。提出运用线性回归和非线性回归算法对电阻型湿度传感器进行精确校准,以提升测量结... 电阻型湿度传感器在环境监测、农业、工业及家庭应用等领域具有广泛的潜力。由于制造过程、材料特性及环境因素等多重影响,传感器输出数据可能存在误差。提出运用线性回归和非线性回归算法对电阻型湿度传感器进行精确校准,以提升测量结果的准确性和可靠性。为验证所提方法的有效性,设计并实施一系列校准试验。结果表明,采用这些算法可以显著提高测量精度,并适用于各种类型的电阻型湿度传感器。这为传感器性能优化和误差校正提供了有效方法,有助于推动其技术发展与应用。 展开更多
关键词 湿度传感器 校准算法 线性回归 非线性回归
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基于非线性Boosting回归的多视角人脸配准 被引量:3
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作者 苏延超 艾海舟 劳世竑 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第4期522-527,共6页
人脸配准可以作为表情分析、人脸识别等人脸相关研究的预处理步骤,是人脸相关的计算机视觉研究的关键问题.本文针对图像中水平视角在正负45o内的人脸配准问题,利用基于Haar特征的非线性Boosting回归算法,根据标定点邻域内的局部纹理预... 人脸配准可以作为表情分析、人脸识别等人脸相关研究的预处理步骤,是人脸相关的计算机视觉研究的关键问题.本文针对图像中水平视角在正负45o内的人脸配准问题,利用基于Haar特征的非线性Boosting回归算法,根据标定点邻域内的局部纹理预测标定点的位移,提出了一种新的基于经典活动形状模型(Activeshape model,ASM)的实时多视角人脸配准算法.在两个数据集合上的测试实验表明,该算法在速度、准确度和稳定性上都比经典的ASM算法有显著提高且优于近期的改进算法,具有明显的实用价值. 展开更多
关键词 人脸配准 活动形状模型 非线性boosting回归算法 人脸分析
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一种SVM非线性回归算法 被引量:8
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作者 业宁 梁作鹏 +1 位作者 董逸生 王厚立 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第20期19-21,共3页
提出了一种新的基于分类的SVM非线性回归算法(CSVR),首先将Y扩展为Y+ε和Y-ε两个数据集,再将n维输入空间X中的数据连同Y+ε和Y-ε组成n+1维空间χ中的两类数据,并用Z∈{+1,-1}来标识两类数据,再利用标准的SVM二分类算法求解。利用该算... 提出了一种新的基于分类的SVM非线性回归算法(CSVR),首先将Y扩展为Y+ε和Y-ε两个数据集,再将n维输入空间X中的数据连同Y+ε和Y-ε组成n+1维空间χ中的两类数据,并用Z∈{+1,-1}来标识两类数据,再利用标准的SVM二分类算法求解。利用该算法对一系列的基准函数进行测试,取得了令人满意的结果。该算法对噪声数据不敏感,具有较好的鲁棒性,并且可以根据实际需要设定ε的大小,防止出现过拟合现象。该算法由于不需要先验地建立一个参数未知的回归模型,因此可以用在其他传统统计回归算法失效的场合。 展开更多
关键词 非线性 回归算法 支持向量机
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非线性回归支持向量机的SMO算法改进 被引量:11
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作者 赵长春 姜晓爱 金英汉 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第1期125-130,共6页
为了解决非线性数据和非线性函数的回归问题,采用了支持向量机序列最小优化算法.原始序列最小优化(SMO,Sequential Minimal Optimization)算法存在训练速度慢和训练结果不稳定的缺点,为了能加快SMO算法的训练速度和提高训练结果稳定性,... 为了解决非线性数据和非线性函数的回归问题,采用了支持向量机序列最小优化算法.原始序列最小优化(SMO,Sequential Minimal Optimization)算法存在训练速度慢和训练结果不稳定的缺点,为了能加快SMO算法的训练速度和提高训练结果稳定性,通过改进优化乘子更新方法、采用双阈值法、预存核函数、增加停机准则等方法对SMO算法做了改进.仿真实验表明,改进的算法能很好地对非线性数据和非线性函数进行回归,具有比原始SMO算法更快的训练速度和稳定的训练结果. 展开更多
关键词 支持向量机 回归 非线性数据 非线性函数 序列最小优化算法
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遗传算法应用于多元非线性回归模型求参的研究 被引量:8
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作者 霍倩 李书全 +2 位作者 王文元 赵胜利 赵春生 《河北农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2002年第2期107-110,共4页
传统的非线性回归模型求参方法存在精度不高、限制条件繁琐等问题。本文提出了遗传算法这一有效算法 ,由 2个算例给予验证 ,并与线性最小二乘法和Gauss Newton迭代法的结果作了对比 。
关键词 多元非线性回归模型 遗传算法 模型参数 求参方法
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基于泛函网络的非线性回归预测模型及学习算法 被引量:5
6
作者 何登旭 李艳芳 +1 位作者 刘向虎 周永权 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第24期74-77,共4页
在非线性回归预测中,预测函数的拟合是其难点和关键,直接影响预测精度。当系统非线性较强时,传统方法不易于处理,拟合和预测结果不理想。泛函网络是最近提出的一种对神经网络的有效推广,在处理非线性问题时有一定的优势。为此提出了基... 在非线性回归预测中,预测函数的拟合是其难点和关键,直接影响预测精度。当系统非线性较强时,传统方法不易于处理,拟合和预测结果不理想。泛函网络是最近提出的一种对神经网络的有效推广,在处理非线性问题时有一定的优势。为此提出了基于泛函网络的非线性回归预测模型和相应的学习算法。并分别就一元非线性回归预测和多元非线性回归预测给出了相应的实例。计算机仿真结果表明,泛函网络预测模型拟合度和预测精度都明显高于某些传统的方法,有较好的理论和应用价值。 展开更多
关键词 泛函网络 非线性回归 预测 学习算法
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遗传算法在非线性回归模型辨识中的应用 被引量:8
7
作者 郭朝有 贺国 陈国钧 《海军工程大学学报》 CAS 2003年第2期70-73,共4页
对遗传算法在非线性回归模型辨识中的应用进行了探讨,切削温度回归模型辨识的实例表明,该方法是有效的.
关键词 遗传算法 非线性回归模型 参数辨识 遗传算子
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一种新的非线性回归模型参数估计算法 被引量:8
8
作者 陈金山 韦岗 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第5期808-810,共3页
提出一种新的基于混合基因算法 (HGA)的非线性回归模型参数估计算法 .新算法通过对问题的解空间交替进行全局和局部搜索 ,达到快速收敛至全局最优解 ,较好地解决了传统算法通用性差、易陷入局部极小的问题 .实验验证了算法的通用性和有... 提出一种新的基于混合基因算法 (HGA)的非线性回归模型参数估计算法 .新算法通过对问题的解空间交替进行全局和局部搜索 ,达到快速收敛至全局最优解 ,较好地解决了传统算法通用性差、易陷入局部极小的问题 .实验验证了算法的通用性和有效性 . 展开更多
关键词 混合基因算法 参数估计 最小二乘估计 非线性回归模型 算法
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遗传算法在非线性回归模型建立中的应用 被引量:3
9
作者 王穗辉 潘国荣 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2008年第1期59-64,共6页
根据非线性强度高的函数不宜进行线性化处理的原则,分析了传统方法求解非线性回归参数的局限性,提出利用遗传算法的优势,采用均匀设计法来组合遗传算子,进行数值实验,以求解最优回归参数。结果表明:遗传算法不要求好的初始值,其全局搜... 根据非线性强度高的函数不宜进行线性化处理的原则,分析了传统方法求解非线性回归参数的局限性,提出利用遗传算法的优势,采用均匀设计法来组合遗传算子,进行数值实验,以求解最优回归参数。结果表明:遗传算法不要求好的初始值,其全局搜索能力及鲁棒性均优于传统方式。 展开更多
关键词 非线性回归 非线性强度 遗传算法 遗传算子 均匀设计
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一种非线性回归模型参数估计的混合基因算法 被引量:2
10
作者 陈金山 韦岗 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第8期819-823,共5页
提出了一种新的结合可变多面体法和基因算法的混合基因算法(HGA),它通过对问题的解空间交替进行全局和局部搜索,达到快速收敛至全局最优解,较好地解决了基因算法在达到全局最优解前收敛慢的问题。非线性回归模型参数估计的实验表明该算... 提出了一种新的结合可变多面体法和基因算法的混合基因算法(HGA),它通过对问题的解空间交替进行全局和局部搜索,达到快速收敛至全局最优解,较好地解决了基因算法在达到全局最优解前收敛慢的问题。非线性回归模型参数估计的实验表明该算法具有较好的通用性和有效性。 展开更多
关键词 混合基因算法 非线性回归模型 参数估计
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多元响应回归模型及其参数的非线性最小二乘估计混合算法 被引量:1
11
作者 李述山 《山东科技大学学报(自然科学版)》 CAS 2004年第3期77-79,共3页
针对多元响应数据的特点,建立了一个多元响应回归模型,对参数的非线性最小二乘估计进行了探讨。结合拟牛顿法和信赖域算法建立了一个非线性优化的混合迭代算法,该算法在一定条件下具有全局收敛性和超线性收敛性,对参数的非线性最小二乘... 针对多元响应数据的特点,建立了一个多元响应回归模型,对参数的非线性最小二乘估计进行了探讨。结合拟牛顿法和信赖域算法建立了一个非线性优化的混合迭代算法,该算法在一定条件下具有全局收敛性和超线性收敛性,对参数的非线性最小二乘估计是有效的。 展开更多
关键词 多元响应回归模型 非线性最小二乘估计 拟牛顿法 信赖域算法 混合算法
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一元非线性回归模型参数估计的ExcelVBA算法与程序实现
12
作者 赵浩彦 亢新刚 +3 位作者 杨华 陆元昌 龚直文 宁金魁 《西北林学院学报》 CSCD 北大核心 2011年第3期147-151,共5页
为了拟合带有2个参数的一元非线性回归模型,提出了一种ExcelVBA程序算法。该算法根据"残差平方和最小"原则通过建立关于参数的For循环语句并利用最小值传递的思想,从而获得一元非线性回归模型的参数值。实例证明该算法简单实用。
关键词 一元非线性回归模型 “残差平方和最小”原则 ExcelVBA程序算法
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高精度温度传感器温漂误差非线性校正方法
13
作者 张晓娟 张婷 樊东燕 《传感技术学报》 北大核心 2025年第5期788-793,共6页
温度传感器的温漂误差会随着温度变化逐渐累积,导致温度测量结果与实际温度之间存在较大的偏差,影响温度传感器测量的准确性。因此,提出一种基于SVM回归校正算法的传感器温漂误差非线性校正方法。建立传感器温度变化函数,求得温漂与其... 温度传感器的温漂误差会随着温度变化逐渐累积,导致温度测量结果与实际温度之间存在较大的偏差,影响温度传感器测量的准确性。因此,提出一种基于SVM回归校正算法的传感器温漂误差非线性校正方法。建立传感器温度变化函数,求得温漂与其他参数间线性和非线性变化关系,由此建立SVM回归校正空间,设定温漂观测序列,按照时间将序列中各个点映射到校正空间中,定义温漂误差的极小目标函数,采用拉格朗日函数将非线性校正问题转化为对偶优化问题,再引入点积核函数进行相应操作,实现误差非线性校正。实验结果表明,校正后的温漂误差校正结果与真实温度拟合度较为接近,且校正后的温漂误差在0.05以内,校正精准度较高,具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 温度传感器 非线性校正 回归校正算法 支持向量机 拉格朗日函数 核函数
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非线性回归的一种算法 被引量:4
14
作者 周志丹 朱功勤 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 1999年第4期17-21,共5页
非线性回归一般有可化为线性回归与纯非线性回归2种情况。传统的解决方法是最小二乘法及Gauss-Newton迭代法。文章用有理插值函数去逼近非线性函数便可得到一近似的回归函数,计算结果表明,该方法拟合的平均绝对误差及均... 非线性回归一般有可化为线性回归与纯非线性回归2种情况。传统的解决方法是最小二乘法及Gauss-Newton迭代法。文章用有理插值函数去逼近非线性函数便可得到一近似的回归函数,计算结果表明,该方法拟合的平均绝对误差及均方差比传统方法效果好。 展开更多
关键词 非线性函数 非线性回归 算法 有理插值 回归函数
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遗传算法在非线性最小一乘回归中的应用 被引量:1
15
作者 景继 王建 谷艳昌 《水利水运工程学报》 CSCD 北大核心 2008年第2期43-47,共5页
针对含粗差的大坝监测数据非线性回归问题,引入了最小一乘法进行非线性抗差回归,并采用遗传算法解决非线性最小一乘回归的计算.实例计算表明,该方法能够获得较好的抗差效果,其回归结果受粗差的影响程度小于传统的最小二乘法.对其适用性... 针对含粗差的大坝监测数据非线性回归问题,引入了最小一乘法进行非线性抗差回归,并采用遗传算法解决非线性最小一乘回归的计算.实例计算表明,该方法能够获得较好的抗差效果,其回归结果受粗差的影响程度小于传统的最小二乘法.对其适用性的探讨表明,该方法适用于诸如施工期等短期监测数据的抗差回归分析. 展开更多
关键词 最小一乘 遗传算法 非线性 抗差 监测 回归分析
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边坡位移非线性时间序列采用支持向量机算法的智能建模与预测研究 被引量:66
16
作者 刘开云 乔春生 滕文彦 《岩土工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第1期57-61,共5页
介绍了人工智能领域最新的基于结构风险最小化原理的数据挖掘算法———支持向量机算法,运用Matlab语言编写了程序,采用不同的核函数对具体的边坡工程实例作了计算,并将人工神经元网络计算结果与之对比,可见无论是在学习或预测精度方面... 介绍了人工智能领域最新的基于结构风险最小化原理的数据挖掘算法———支持向量机算法,运用Matlab语言编写了程序,采用不同的核函数对具体的边坡工程实例作了计算,并将人工神经元网络计算结果与之对比,可见无论是在学习或预测精度方面,支持向量机算法较基于经验风险最小化原理的人工神经元网络算法都有很大的优越性,可以运用于实际工程。 展开更多
关键词 边坡 位移 非线性 时间序列 支持向量机 回归算法 位移预测
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微粒群算法在改进多元线性回归上的应用 被引量:10
17
作者 孙辉 张忠梅 葛寒娟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第3期43-44,80,共3页
文献[1]利用带约束的非线性规划,将各种改进的多元线性回归方法——主成分回归、岭回归、稳健回归及约束回归统一在一个非线性规划模型中。应用微粒群优化算法(ParticleSwarmOptimization,PSO)对其进行求解,实际算例表明,该方法不但可行... 文献[1]利用带约束的非线性规划,将各种改进的多元线性回归方法——主成分回归、岭回归、稳健回归及约束回归统一在一个非线性规划模型中。应用微粒群优化算法(ParticleSwarmOptimization,PSO)对其进行求解,实际算例表明,该方法不但可行,而且得出的结果比其它方法及文献[3]的结果与实际符合得更好。 展开更多
关键词 微粒群算法 多元线性回归 模型 非线性规划
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热挤压工艺多元非线性回归与多目标优化技术研究 被引量:9
18
作者 张金标 王泾文 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第11期1338-1341,共4页
通过DEFORM软件模拟热挤压成形,获得了挤压力、损伤值与摩擦因子、挤压速度、挤压比之间的关系。运用多元非线性回归技术建立了挤压力、损伤值的单目标优化数学模型,通过加权和法构造了多目标优化的评价函数,用改进的遗传算法计算了目... 通过DEFORM软件模拟热挤压成形,获得了挤压力、损伤值与摩擦因子、挤压速度、挤压比之间的关系。运用多元非线性回归技术建立了挤压力、损伤值的单目标优化数学模型,通过加权和法构造了多目标优化的评价函数,用改进的遗传算法计算了目标函数的优化解。铅黄铜棒热挤压成形工艺参数多目标优化仿真结果验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 热挤压 数值模拟 正交试验 多元非线性回归 多目标优化 遗传算法
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非线性分位点回归方法在大坝安全监测中的应用 被引量:7
19
作者 龚晓雯 范磊 《河海大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2011年第1期99-103,共5页
基于分位点回归模型比最小二乘回归模型具有更强的统计分析能力,将参数估计的MM算法和统计诊断中的影响度量MM距离运用于大坝水平位移的统计模型,并给出了应用实例.结果表明,分位点回归方法受异常点影响较小,训练及预报结果优于最小二乘... 基于分位点回归模型比最小二乘回归模型具有更强的统计分析能力,将参数估计的MM算法和统计诊断中的影响度量MM距离运用于大坝水平位移的统计模型,并给出了应用实例.结果表明,分位点回归方法受异常点影响较小,训练及预报结果优于最小二乘法,将其应用于大坝水平位移安全监测,可提高预报模型的预测精度,能更好地对大坝运行性态进行分析. 展开更多
关键词 非线性分位点回归 MM算法 统计诊断 MM距离 大坝安全监测
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非线性自回归模型辨识及其在结构损伤识别中的应用 被引量:1
20
作者 马家欣 许飞云 +1 位作者 黄凯 黄仁 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2017年第20期118-124,145,共8页
分析了带有外部输入的线性/非线性自回归模型一般表达式(GNARX)与Volterra级数模型的相似之处,以及GNARX模型与带外部输入的自回归模型(ARX)之间的内在联系。根据GNARX模型结构特点,提出了一种基于参数离差率的结构剪枝算法,并用于模型... 分析了带有外部输入的线性/非线性自回归模型一般表达式(GNARX)与Volterra级数模型的相似之处,以及GNARX模型与带外部输入的自回归模型(ARX)之间的内在联系。根据GNARX模型结构特点,提出了一种基于参数离差率的结构剪枝算法,并用于模型结构辨识,通过数据仿真,验证了方法的可行性和有效性。最后,将GNARX模型结合提出的结构辨识方法,应用于钢板的损伤识别。结果显示,基于参数离差率的结构剪枝算法辨识GNARX模型结构,其损伤识别精度最高,体现了GNARX模型及其结构剪枝算法应用于结构损伤识别的优越性。 展开更多
关键词 非线性回归模型 结构辨识 结构剪枝算法 损伤识别
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