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基于符号秩的高维均值检验
被引量：
1
1
作者
刘琰
李仕明
张三国
《中国科学院大学学报（中英文）》
CSCD
北大核心
2022年第5期586-592,共7页
研究高维情形下一样本均值检验的问题。已有的一些高维均值检验方法假设样本具有椭球等高分布。为应用到更多的分布,提出基于符号秩的均值检验统计量。所提方法是稳健的且具有刻度变换不变性。建立了所提出检验统计量的渐近性质,数值模...
研究高维情形下一样本均值检验的问题。已有的一些高维均值检验方法假设样本具有椭球等高分布。为应用到更多的分布,提出基于符号秩的均值检验统计量。所提方法是稳健的且具有刻度变换不变性。建立了所提出检验统计量的渐近性质,数值模拟表明该方法可以很好地控制第一类错误,且功效更高。还将该方法应用到眼科数据中。
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关键词
高维数据分析
符号秩
一样本检验
标度不变性
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职称材料
基于自增长型多级自组织映射网络的模式识别
被引量：
2
2
作者
傅彦
周俊临
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2004年第5期159-162,共4页
以自组织映射网络为主要研完对象,描述了自组织映射网络的基本模型。在传统自组织映射网络的基础上,提出了基于自增长型多级自组织映射网络的模式识别方法,能够解决传统自组织映射网的静态结构带来的诸多问题,如在进行训练前必须预先确...
以自组织映射网络为主要研完对象,描述了自组织映射网络的基本模型。在传统自组织映射网络的基础上,提出了基于自增长型多级自组织映射网络的模式识别方法,能够解决传统自组织映射网的静态结构带来的诸多问题,如在进行训练前必须预先确定网络的模型和神经元数目及其排列方式,若一次分类不准确将严重影响分析结果,等等。而且这种多组结构,还能将输入数据中存在的分级信息直观地表示出来,对于高维数据的分析尤其有利,因此自增长型多级自组织映射网络对大规模模式识别的研完一定会产生极大的促进作用。
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关键词
自增长型
自组织映射网络
模式识别
人工神经网络
高维数据分析
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职称材料
变量选择集成方法
被引量：
2
3
作者
张春霞
李俊丽
《工程数学学报》
CSCD
北大核心
2019年第1期1-17,共17页
随着海量高维数据在众多研究和应用领域的不断涌现,如何利用数据的稀疏性特征,从中挖掘到有价值的信息显得至关重要.变量选择作为可解释性建模、提高统计推断和预测精度的有效工具,在高维数据的分析中发挥着愈来愈重要的作用.由于集成...
随着海量高维数据在众多研究和应用领域的不断涌现,如何利用数据的稀疏性特征,从中挖掘到有价值的信息显得至关重要.变量选择作为可解释性建模、提高统计推断和预测精度的有效工具,在高维数据的分析中发挥着愈来愈重要的作用.由于集成学习能显著提高选择精度、缓解变量选择过程的不稳定性、降低噪声变量被误选的机率,变量选择集成方法近年来得到了广泛研究.为了给相关方向的研究者提供一个系统的参考资料,论文对现有的变量选择集成方法进行了详细阐述,按照构建集成所用的不同策略将其分为两大类,分析了各类方法的特征,并采用数值试验研究了各类方法在变量选择、预测等方面的性能.最后,论文对变量选择集成方法在未来值得研究的方向进行了探讨.
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关键词
高维数据分析
变量选择
线性回归模型
集成学习
稳定性
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职称材料
题名
基于符号秩的高维均值检验
被引量：
1
1
作者
刘琰
李仕明
张三国
机构
中国科学院大学数学科学学院
中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室
首都医科大学附属北京同仁医院眼科中心
出处
《中国科学院大学学报（中英文）》
CSCD
北大核心
2022年第5期586-592,共7页
基金
Supported by Beijing Natural Science Foundation(Z190004,JQ20029)
Key Program of Joint Funds of the National Natural Science Foundation of China(U19B2040)
Capital Health Research and Development of Special(2020-2-1081)。
文摘
研究高维情形下一样本均值检验的问题。已有的一些高维均值检验方法假设样本具有椭球等高分布。为应用到更多的分布,提出基于符号秩的均值检验统计量。所提方法是稳健的且具有刻度变换不变性。建立了所提出检验统计量的渐近性质,数值模拟表明该方法可以很好地控制第一类错误,且功效更高。还将该方法应用到眼科数据中。
关键词
高维数据分析
符号秩
一样本检验
标度不变性
Keywords
high dimensional analysis
signed-rank
one-sample test
scalar-invariance
分类号
O212.1 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
基于自增长型多级自组织映射网络的模式识别
被引量：
2
2
作者
傅彦
周俊临
机构
电子科技大学计算机科学与工程学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2004年第5期159-162,共4页
文摘
以自组织映射网络为主要研完对象,描述了自组织映射网络的基本模型。在传统自组织映射网络的基础上,提出了基于自增长型多级自组织映射网络的模式识别方法,能够解决传统自组织映射网的静态结构带来的诸多问题,如在进行训练前必须预先确定网络的模型和神经元数目及其排列方式,若一次分类不准确将严重影响分析结果,等等。而且这种多组结构,还能将输入数据中存在的分级信息直观地表示出来,对于高维数据的分析尤其有利,因此自增长型多级自组织映射网络对大规模模式识别的研完一定会产生极大的促进作用。
关键词
自增长型
自组织映射网络
模式识别
人工神经网络
高维数据分析
Keywords
Self-growing, Pattern recognition, Self-organizing map,High dimensional data analysis
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
变量选择集成方法
被引量：
2
3
作者
张春霞
李俊丽
机构
西安交通大学数学与统计学院
出处
《工程数学学报》
CSCD
北大核心
2019年第1期1-17,共17页
基金
国家自然科学基金(11671317
61572393)~~
文摘
随着海量高维数据在众多研究和应用领域的不断涌现,如何利用数据的稀疏性特征,从中挖掘到有价值的信息显得至关重要.变量选择作为可解释性建模、提高统计推断和预测精度的有效工具,在高维数据的分析中发挥着愈来愈重要的作用.由于集成学习能显著提高选择精度、缓解变量选择过程的不稳定性、降低噪声变量被误选的机率,变量选择集成方法近年来得到了广泛研究.为了给相关方向的研究者提供一个系统的参考资料,论文对现有的变量选择集成方法进行了详细阐述,按照构建集成所用的不同策略将其分为两大类,分析了各类方法的特征,并采用数值试验研究了各类方法在变量选择、预测等方面的性能.最后,论文对变量选择集成方法在未来值得研究的方向进行了探讨.
关键词
高维数据分析
变量选择
线性回归模型
集成学习
稳定性
Keywords
high-dimensional data analysis
variable selection
linear regression model
ensemblelearning
stability
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
O212.4 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于符号秩的高维均值检验
刘琰
李仕明
张三国
《中国科学院大学学报（中英文）》
CSCD
北大核心
2022
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于自增长型多级自组织映射网络的模式识别
傅彦
周俊临
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2004
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
变量选择集成方法
张春霞
李俊丽
《工程数学学报》
CSCD
北大核心
2019
2
在线阅读
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职称材料
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