潜变量交互效应分析方法 被引量：83

1

作者 温忠麟 侯杰泰 马什赫伯特 《心理科学进展》 CSSCI CSCD 北大核心 2003年第5期593-599,共7页

简要回顾了分析显变量交互效应的常用方法。详细讨论了目前分析潜变量交互效应的主要方法，包括用潜变量的因子得分做回归分析、分组线性结构方程模型分析、加入乘积项的结构方程模型分析和两步最小二乘回归分析，并比较和评价了这些方... 简要回顾了分析显变量交互效应的常用方法。详细讨论了目前分析潜变量交互效应的主要方法，包括用潜变量的因子得分做回归分析、分组线性结构方程模型分析、加入乘积项的结构方程模型分析和两步最小二乘回归分析，并比较和评价了这些方法的优缺点。最后归纳了潜变量交互效应分析方法的研究趋势，并介绍了新近进展（包括LMS方法和GAPI方法）。 展开更多

关键词 潜变量交互效应分析方法 回归分析 分组线性结构方程模型分析 两步最小二乘回归分析 心理学

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线性结构模型及其在现场资料分析中的应用研究 被引量：6

2

作者 张风雨 富振英 +2 位作者 金水高 马林茂 田凤调 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 1992年第5期17-23,共7页

本文从多元线性回归和通径分析方法的一些缺点及现场资料潜变量的分析出发引入线性结构模型,对模型的基本原理给予简单地介绍,阐述了它与传统的一些统计方法的关系。结合实例分析了医学现场资料中一些潜变量之间的关系,得到了较满意的结... 本文从多元线性回归和通径分析方法的一些缺点及现场资料潜变量的分析出发引入线性结构模型,对模型的基本原理给予简单地介绍,阐述了它与传统的一些统计方法的关系。结合实例分析了医学现场资料中一些潜变量之间的关系,得到了较满意的结果,较好地解决了多元线性回归和通径分析方法所不能解决的问题。并指出了线性结构模型在医学中的应用前景。 展开更多

关键词 医学统计 潜变量 多元线性回归 通径分析

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小波包变换潜变量回归同时测定钐和钇 被引量：4

3

作者 高玲 李金梅 任守信 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期758-761,共4页

采用小波包变换潜变量回归(WPLVR)方法,同时测定了钐和钇。该法结合小波包变换和潜变量回归改进了除噪质量。信号的小波包表述提供了一个局部时频描述,因此在小波域,除噪质量可以改善。潜变量是把小波包处理过的信号投影到正交基本征矢... 采用小波包变换潜变量回归(WPLVR)方法,同时测定了钐和钇。该法结合小波包变换和潜变量回归改进了除噪质量。信号的小波包表述提供了一个局部时频描述,因此在小波域,除噪质量可以改善。潜变量是把小波包处理过的信号投影到正交基本征矢量上获得。潜变量可由原始变量的线性组合来表示。使用该法,人们可从没有选择性的全光谱数据中获得极有选择性的信息。通过最佳化,选择了小波函数及小波包分解水平(L)。编制了两个程序(PWPLVR)和(PFTLVR)执行WPLVR和傅里叶变换潜变量回归(FTLVR)法计算。试验结果表明两种方法都是成功的,且WPLVR法更优于FTLVR法。 展开更多

关键词 小波包变换 潜变量回归 多组分同时测定 钐 钇

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一种新的多角度人脸表情识别方法 被引量：8

4

作者 何俊 何忠文 +1 位作者 蔡建峰 房灵芝 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第1期282-286,共5页

传统的多角度人脸表情识别方法是对角度特殊的样本采用角度特殊的分类器识别,该方法忽略了不同角度的人脸表情是相同的人脸表情的不同表现形式,而且传统的多角度人脸表情特征提取时间较长以及不能满足增量更新的要求,基于此,提出了一种... 传统的多角度人脸表情识别方法是对角度特殊的样本采用角度特殊的分类器识别,该方法忽略了不同角度的人脸表情是相同的人脸表情的不同表现形式,而且传统的多角度人脸表情特征提取时间较长以及不能满足增量更新的要求,基于此,提出了一种新的多角度人脸表情识别方法。该方法首先提取回归模型的增量修正特征,然后用PCA进行特征选择,最后采用判别共享高斯过程隐变量模型识别多角度人脸表情。在CMU-PIE和LFPW数据库上的对比实验表明了该方法较传统的多角度人脸表情识别方法好。 展开更多

关键词 多角度人脸表情识别 增量修正 并行级联线性回归 特征提取 高斯过程隐变量模型

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小波包变换潜变量回归分辨重叠的紫外光谱 被引量：3

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作者 高玲 任守信 《分析科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2004年第6期607-609,共3页

采用小波包变换潜变量回归(WPLVR)方法,同时测定联苯、苯酚和邻苯二酚。该法结合小波包变换和潜变量回归改进除噪质量。通过最佳化,选择了小波函数及小波包分解水平(L)。编制了两个程序PWPLVR和PFTLVR进行WPLVR和付立叶变换潜变量回归(F... 采用小波包变换潜变量回归(WPLVR)方法,同时测定联苯、苯酚和邻苯二酚。该法结合小波包变换和潜变量回归改进除噪质量。通过最佳化,选择了小波函数及小波包分解水平(L)。编制了两个程序PWPLVR和PFTLVR进行WPLVR和付立叶变换潜变量回归(FTLVR)法计算。试验结果表明WPLVR法是成功的且优于FTLVR法。 展开更多

关键词 小波包变换 潜变量回归 重叠的紫外光谱

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基于潜变量得分的多水平多变量回归模型在职业紧张评价中的应用 被引量：1

6

作者 张岩波 刘桂芬 +2 位作者 郑建中 徐秀娟 药红梅 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2008年第2期162-164,共3页

目的介绍基于潜变量得分的多水平多反应变量回归模型在职业紧张评价中的应用。方法为克服测量误差的存在,以职业紧张量表14个分项的潜变量得分,将之作为中间结果引入多水平多反应变量回归模型。结果职业任务各分项不同程度地引起职业紧... 目的介绍基于潜变量得分的多水平多反应变量回归模型在职业紧张评价中的应用。方法为克服测量误差的存在,以职业紧张量表14个分项的潜变量得分,将之作为中间结果引入多水平多反应变量回归模型。结果职业任务各分项不同程度地引起职业紧张,而个体应变能力是减轻职业紧张行之有效的方式。随机系数反映这些影响在不同科室存在着不同。结论采用基于潜变量得分的多水平多反应变量回归模型既可有效降低测量误差,又得以合理地解释。尤其对于系统结构数据,多元线性模型的多水平理论比多水平潜变量分析方法更成熟可信。 展开更多

关键词 职业紧张 多水平模型 多反应变量回归模型

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基于潜在变量二元回归模型的多传感器数据融合 被引量：1

7

作者 鲍必赛 楼晓俊 刘海涛 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2012年第1期29-33,共5页

针对目前数据融合算法存在的置信度无法获取的问题,提出了一种基于潜在变量二元回归模型(LatentVariable Binary Regression Model)的多传感器数据融合算法。将每个传感器获取的特征值作为多变量回归模型中的相关变量,通过Gibbs抽样得... 针对目前数据融合算法存在的置信度无法获取的问题,提出了一种基于潜在变量二元回归模型(LatentVariable Binary Regression Model)的多传感器数据融合算法。将每个传感器获取的特征值作为多变量回归模型中的相关变量,通过Gibbs抽样得到潜在变量的分布概率,确定多变量回归模型中的表征量作为融合结果,并以潜在变量的分布概率作为融合结果的置信度。基于实地采集的运动目标震动信号进行仿真实验,结果表明该融合方法拥有较好的识别效果,同时能够给出识别结果的置信度。其中错分类的结果具有较低的置信度,可以提醒观测者做进一步的观察。 展开更多

关键词 数据融合 潜在变量二元回归模型 GIBBS抽样 置信度

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基于潜变量回归模型的城市火灾风险评估 被引量：1

8

作者 丁倩 尚涛 刘天桢 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第7期159-163,共5页

为评估城市火灾风险等级,针对城市火灾发生的可能性与严重性2个基本问题,建立评估指标体系,提出一种基于潜变量回归的评估模型,并给出无须迭代的确定性算法。该模型和算法无需事先指定风险等级评估分数的训练样本,不必事先指定指标汇总... 为评估城市火灾风险等级,针对城市火灾发生的可能性与严重性2个基本问题,建立评估指标体系,提出一种基于潜变量回归的评估模型,并给出无须迭代的确定性算法。该模型和算法无需事先指定风险等级评估分数的训练样本,不必事先指定指标汇总的加权系数,利用合理的配方约束,完成潜变量回归,实现城市火灾风险按地区或者按行业的等级评估,利用现成的软件计算,同样适用于其他具有类似数据结构的评估问题。 展开更多

关键词 城市火灾 风险评估 指标体系 潜变量回归 确定性算法 配方约束

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基于潜变量模型的复杂过程生产设计方法

9

作者 王小刚 沙毅 朱丽春 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第10期1408-1411,共4页

针对工业品生产过程控制中输入变量的确定及零空间问题求解等复杂过程的生产设计问题,在现有的多元潜变量建模及生产设计等相关问题研究成果的基础上,深入研究了主元回归方法的应用策略和生产设计问题,提出了一种基于潜变量模型的复杂... 针对工业品生产过程控制中输入变量的确定及零空间问题求解等复杂过程的生产设计问题,在现有的多元潜变量建模及生产设计等相关问题研究成果的基础上,深入研究了主元回归方法的应用策略和生产设计问题,提出了一种基于潜变量模型的复杂过程生产设计方法.通过与基于标准回归模型生产设计方法对比,展示了该方法的优越性.该生产设计方法的操作条件不仅能够满足工业生产过程产品质量的要求,而且与历史工况的关联结构和范围保持一致,为零空间问题的解决提供了可行方案.最后通过仿真验证了该类方法求解含有零空间的生产设计问题的有效性. 展开更多

关键词 生产设计 主元回归 零空间 多元潜变量 模型

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小波潜变量回归和广义回归神经网络同时测定三组分混合物

10

作者 任守信 高玲 《分析科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2002年第6期469-471,共3页

本文采用小波潜变量回归 (WLVR)方法 ,同时测定重叠的光谱信号。结合小波阈值法和主组分分析 (PCA)改进除噪质量。八个误差判据用于推断因子数目。潜变量由小波处理过的信号投影到正交基矢量而获得。广义回归神经网络 (GRNN)被应用于多... 本文采用小波潜变量回归 (WLVR)方法 ,同时测定重叠的光谱信号。结合小波阈值法和主组分分析 (PCA)改进除噪质量。八个误差判据用于推断因子数目。潜变量由小波处理过的信号投影到正交基矢量而获得。广义回归神经网络 (GRNN)被应用于多组分同时测定。依据算法原理编制了三个程序 (PWMRA、PWL VR和PGRNN)执行有关计算。三个方法 (WLVR、LVR(潜变量回归 )和 GRNN)同时测定三组分混合物 。 展开更多

关键词 三组分混合物 小波潜变量回归 广义回归神经网络 多组分同时测定 分析化学

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废水处理过程的KPLS-GPR软测量建模 被引量：1

11

作者 刘鸿斌 杨冲 《江苏大学学报（自然科学版）》 EI CAS 北大核心 2020年第5期580-587,共8页

采取基于核函数偏最小二乘法的高斯过程回归模型(KPLS-GPR),对复杂的造纸废水处理过程中出水化学需氧量(COD)和出水悬浮固形物(SS)质量浓度进行预测.首先,采用KPLS的潜变量作为预测模型的输入变量,以降低数据维度,优化数据结构;其次,建... 采取基于核函数偏最小二乘法的高斯过程回归模型(KPLS-GPR),对复杂的造纸废水处理过程中出水化学需氧量(COD)和出水悬浮固形物(SS)质量浓度进行预测.首先,采用KPLS的潜变量作为预测模型的输入变量,以降低数据维度,优化数据结构;其次,建立潜变量与输出变量的GPR回归模型.基于某工厂造纸废水数据进行仿真试验,引入人工神经网络(ANN)、基于偏最小二乘潜变量的预测模型(PLS-ANN)及基于核函数偏最小二乘潜变量的预测模型(KPLS-ANN)作为对比.试验结果表明:KPLS潜变量对预测模型有明显的优化效果,在这些模型中KPLS-GPR预测精度最高;对于出水COD和SS质量浓度的预测,KPLS-GPR的决定系数分别为0.575和0.610,相比于常规预测模型,决定系数可分别提升36.90%和43.87%. 展开更多

关键词 废水处理过程 潜变量模型 核函数偏最小二乘 高斯过程回归 软测量

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