惩罚最小二乘相关论文
随着数据存储技术的发展,高维数据处理已经在生活中运用的越来越多。变系数模型y=XTθ（u）+ε作为高维数据回归的一个较新方向,是解决......
拉曼光谱分析技术具有快速响应、非接触、检测限制小、灵敏度高的优点,广泛应用于生产生活的众多领域。然而实际测得的原始拉曼光......
Inverse Problems and Application to Motion-Compensated Reconstruction of Rotational X-ray Angiograph
根据逆问题理论，本文利用旋转X射线造影数据进行基于运动补偿的三维冠状动脉重建算法研究。首先，本文对逆变换问题在有限维与无限维......
非参数回归,是回归分析中一类重要的估计方法.对于回归模型：Y=f(x)+ε,非参数回归对未知回归函数f(x)的形式不做具体的假设,但需要......
最小二乘重建算法是经典的PET重建算,该算法虽然能够得到较好的重建图像,但是重建图像有明显的噪声,而且收敛速度慢.本研究从最小......
为了解决正电子断层成像中传统迭代重建算法不能有效抑制噪声和收敛速度慢的问题,在最小二乘算法中引入二次平滑先验惩罚项,并结合......
近年来，半参数模型是处理回归问题的有力工具，进年来，已经成为当今回归分析的热点，引起了众多学者的关注。文章研究了具有AR（p）误差的半......
针对非参数混合效应模型提出估计方法,通过B样条的方法估计非参数函数,使用惩罚（非加权）最小二乘方法估计随机效应,然后通过构造正态......
本文考虑高维线性模型中的变量选择和参数估计.提出了一种广义的SELO方法求解惩罚最小二乘问题.一种坐标下降算法结合调节参数的一......
部分线性模型也就是响应变量关于一个或者多个协变量是线性的，但对于其他的协变量是非线性的关系．对于部分线性模型中的参数和非参数......
传统算法不能有效的抑制噪声且收敛速度慢。为了解决这些问题,在最小二乘算法中引入中值先验,并结合可变有序子集(MOS)技术用于PET......
半参数模型保留了参数模型和非参数模型好的性质，具有广泛的实用价值，故对半参数模型的研究具有重要意义，是目前研究的热点问题。笔者......
统计建模的一个重要问题是如何从众多的解释变量中选取有影响的变量,这就是变量选择问题。目前己有大量关于变量选择的研究,其中惩......
文章对均值函数是平稳变化而方差存在显著跳跃情形的数据进行探究,首先同时考虑曲线的拟合优度和粗糙惩罚度,通过广义交叉验证对光......
拉曼光谱作为一种快速、无损、检测限制小而选择性高的分子散射光谱,可以对有机物、无机物以及掺杂体系混合物等实现精准的检测分......
在模型建模过程的初始阶段,大量的预测变量被引入从而形成全模型.但在实际的应用过程中,过多的预测变量和较大的模型将需要大量的......
化学计量学经过几十年迅速发展,日趋成熟,已成为从复杂体系的仪器分析数据中提取有用信息最有效和最具系统性的方法之一,为复杂多......
部分线性模型也就是响应变量关于一个或者多个协变量是线性的,但对于其他的协变量是非线性的关系．对于部分线性模型中的参数和非参......
随着生产技术的发展,现代化学分析仪器逐渐向智能化发展,这一过程依赖化学计量学方法对测量数据有效信息的提取。在化学分析技术蓬......
网上拍卖作为电子商务的一种重要形式,已经成为一种倍受商家和消费者青睐的新的交易机制。网上拍卖中在线投标策略的选择对每个消......
