基于核密度估计的核偏鲁棒M-回归建模方法及应用褚菲王洁梁涛代伟贾润达China Sciencepaper
基于改进APG的鲁棒光谱回归在人脸识别中的应用
鲁棒非线性回归 使用R的应用 Robust Nonlinear Regression - With Applications Using R 英文原版 Wiley HosseinRiazoshams 作者:HosseinRiazoshams出版社:Wiley出版时间:2018年08月 手机专享价 ¥ 当当价降价通知 ¥1090 配送至 广东佛山市 至北京市东城区...
应用场景SVR广泛应用于各种回归问题中,例如股票价格预测、房价预测、气象数据分析等。它具有较好的泛化能力和鲁棒性,在实际应用中具有很大的潜力。
第6章讨论了扩散模型与其他生成模型的关联,包括变分自编码器、生成对抗网络、归一化流、自回归模型和基于能量的模型。第7章介绍了扩散模型的应用,包括计算机视觉、自然语言处理、时间数据建模、多模态学习、鲁棒学习和跨学科应用。第8章讨论了扩散模型的未来,以及与GPT和大模型的关联。
第14卷第3期2019年3月 中国科技论文 CHINASCIENCEPAPER Vol.14No.3Mar.2019 基于核密度估计的核偏鲁棒 犕回归建模方法及应用 褚菲1,王洁1,梁涛1,代伟1,贾润达2,3(1.中国矿业大学信息与控制工程学院,江苏徐州 221000;2.东北大学信息科学与工程学院,沈阳 110819;3.东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室,...
模糊C-均值回归鲁棒性热工过程往往具有强耦合,大惯性和非线性等特点,且在运行过程中易受到诸种不确定性因素的干扰,导致常规建模方法难以获得令人满意的效果.针对非线性热工对象特性建模问题,文中改进了模糊C均值回归算法(FCR)的误差函数,提出一种鲁棒模糊C均值回归算法(RFCR),并将其用于热工对象的TS建模前件辨识过程...
建立水工建筑物安全监控模型是预测和控制大坝的运行,避免重大事故发生的不可或缺的重要手段,而大坝安全监测数据中经常出现的异常值对监测模型的稳定性和精度产生较大影响,针对这个异常值问题,采用鲁棒回归方法,有效地剔除或削弱了监测数据中的异常值的影响,实例分析表明:在监测数据中含有异常数据的情况下,基于鲁棒回归...
鲁棒估计提出了一种基于核密度估计的核偏鲁棒M-回归(kernel partial robust M-regression based on kernel density estimation,KDE-KPRM)方法.以核密度估计加权策略代替原来的M估计加权策略,利用主成分分析技术和核密度函数识别高杠杆点(输入变量空间异常点),利用残差和核密度函数识别高残差点(输出变量空间异常点),无...
第6章讨论了扩散模型与其他生成模型的关联,包括变分自编码器、生成对抗网络、归一化流、自回归模型和基于能量的模型。 第7章介绍了扩散模型的应用,包括计算机视觉、自然语言处理、时间数据建模、多模态学习、鲁棒学习和跨学科应用。 第8章讨论了扩散模型的未来,以及与GPT和大模型的关联。