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已找到 11 条结果
- 基于最小距离法的稳健群组变量选择CSTPCD摘要：在研究存在异常值的logistic回归模型时,发现如果使用极大似然估计(MLE)方法进行参数估计,那么异常值引起的偏差不是造成参数估计过大而是导致参数向量内爆即参数向量收缩为零向量,此时如果进行群组变量选择很可能会忽略一些重要变量.因此针对具有组结构的logistic回归模型,为处理解释变量存在异常值时的群组变量选择问题,将基于最小距离法的稳健估计(L2E)方法与已有的3种群组变量选择方法和3种双层变量选择方法结合,在此基础上利用Ma…查看全部>>
- 加权核范数的矩阵恢复正则化算法CHSSCD摘要：在压缩感知、矩阵恢复等研究领域,弹性正则化方法引起了广泛的关注.由于该方法可以避免数据建模时(特别是解决复杂问题时)解出现大的波动,从而被视为解决相关问题的优秀方法之一.针对以上情况,提出基于Schatten p-norm最小化的矩阵恢复的弹性正则化模型,旨在加强解决复杂问题时的解的稳定性并改进矩阵恢复研究领域中基于核范数最小化逼近秩函数这一传统方法的缺陷.同时,为了解决提出的非凸模型,采用交替迭代算法和MM算法求解所提出的模型.实验…查看全部>>
- 一种包含组合范数惩罚项的波达方向稀疏估计方法北大核心CSTPCD
- 基于固定效应的纵向数据分位点回归模型的参数估计及CDM和MSOM的等价性北大核心CSCDCSTPCD
- 智能反射面协助下的通信感知一体化系统
- 单指标分位回归模型估计的MM算法北大核心CSCDCSTPCD
- 基于MM算法的脉冲串模糊函数设计方法北大核心CSTPCD
- 负二项分布参数估计的MM算法北大核心CSCDCSTPCD
- 联合均值和散度逆高斯回归模型的参数估计北大核心CHSSCDCSSCICSTPCD摘要：逆高斯回归模型可用于分析正偏态数据,人们通常研究解释变量对其均值参数的影响,但往往忽略了对其散度参数的影响,文章则基于解释变量对均值和散度都有影响的前提,针对联合均值和散度逆高斯回归模型,探讨模型参数的极大似然估计问题.MM算法在优化问题上具有分离参数、降低目标函数的维度、简化求解过程等优点,将MM算法应用于联合均值和散度逆高斯回归模型,能将多元似然函数彻底分解为一系列一元函数之和,从而绕开了参数估计中的矩阵求逆问题.模拟研究表明,当…查看全部>>
- 空间自适应方向全变分地震数据去噪模型