检索结果-内蒙古大学图书馆

基于乘积模型的极化SAR滤波

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武汉大学学报（信息科学版） 2011年第10期36卷 1168-1171页

作者：邓少平李平湘张继贤黄国满武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉市珞喻路129号430079 中国测绘科学研究院北京市莲花池西路28号100830

提出了一种基于乘积模型的极化SAR滤波方法。首先基于乘积模型分离纹理信息和极化信息,然后分别独立地进行滤波,最后再合成协方差矩阵。实验表明,本方法有效可行,有较好的极化保持性能。

关键词： SAR 极化滤波斑点噪声乘积模型

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函数型部分线性乘积模型的B-样条估计

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应用数学学报 2024年第2期47卷 204-225页

作者：丁建华余平丁燕萍山西大同大学数学与统计学院大同037009 山西师范大学数学与计算机科学学院太原030031

本文研究了函数型部分线性乘积模型,该模型可用于响应变量为正数的函数型数据的统计建模问题,经过对数变换后模型转化为函数型部分线性模型.基于B-样条,通过极小化最小一乘相对误差(LARE)和最小乘积相对误差(LPRE),分别给出模型的LARE... 详细信息

本文研究了函数型部分线性乘积模型,该模型可用于响应变量为正数的函数型数据的统计建模问题,经过对数变换后模型转化为函数型部分线性模型.基于B-样条,通过极小化最小一乘相对误差(LARE)和最小乘积相对误差(LPRE),分别给出模型的LARE估计和LPRE估计,其中B-样条基的维数利用Schwarz信息准则选取.对两种估计方法分别给出斜率函数估计的相合性和参数部分估计的渐近正态性,并且证明了斜率函数的收敛率达到了非参数函数估计的最优速率.蒙特卡洛模拟用来比较所提出的方法与最小一乘(LAD)估计和最小二乘(LS)估计在不同误差分布下的有限样本性质,模拟结果表明所提方法是有效和实用的.最后通过一个实际数据分析的例子来说明模型的应用.

关键词：函数型数据乘积模型 B-样条渐近性质

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乘积模型的变量选择

乘积模型的变量选择

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作者：张丹河南大学

学位级别：硕士

变量选择是统计推断中的经典和热门研究课题。例如在癌症疾病研究中，真正决定癌症疾病发生的基因只有数十个，从成千上万的基因中选出这具有决定性作用的数十个基因，就是一个变量选择的过程，这不仅可以帮助生物学家更好的理解和研究... 详细信息

变量选择是统计推断中的经典和热门研究课题。例如在癌症疾病研究中，真正决定癌症疾病发生的基因只有数十个，从成千上万的基因中选出这具有决定性作用的数十个基因，就是一个变量选择的过程，这不仅可以帮助生物学家更好的理解和研究分子的性能，也可以帮助统计学家建立更好的分类准则。另外在现实生活中，我们要处理很多类型的数据是非负的，比如研究公司的收入、生存时间等，用传统的线性模型来直接建模就不太合理了。乘积模型则能更好的处理这类数据，因此近年来得到了广泛的应用。本文主要研究了乘积模型的参数估计和变量选择问题。第1节综合介绍了一些传统的参数估计方法，例如最小二乘方法、最小绝对值方法，最小相对误差方法等。我们通常所用的相对误差是误差值与观测值之比，而不是误差值与预测值之比，而本文所采用的LARE准则是将以上两种形式的相对误差相加。本文第二节综述了变量选择相关方法。在回顾Chen et al.(2010)提出的LARE估计及其理论性质基础上，本文在第三节重点研究了基于LARE准则的变量选择，通过选用Adaptive lasso和SCAD两种惩罚函数得到稀疏的估计，并证明了相应估计的oracle性质。第4节给出了调节参数的BIC选取方法，并通过模拟说明所提方法的有限样本表现。从模拟效果中可以看出，Adaptive lasso和SCAD选出真实模型的概率随着样本量增加趋于1，而且估计的效率与已知真实模型下估计的效率渐近相等。本文最后给出了相关工作的推广和拓展。

关键词：乘积模型相对误差变量选择 oracle性质 Adaptive lasso惩罚 SCAD惩罚

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乘积模型在医院财务预测中的应用

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中国医院统计 2003年第1期10卷 29-30页

作者：孙秀梅山东省滨州市中心医院惠民县251700

经济指标[1]具有历史继承性,新的经济指标是旧经济指标在新的经济条件下的演变,通过对某经济指标[2]时间序列的分析和研究,有可能了解其发展规律,从而对其将来值作出预测.

关键词：乘积模型财务预测医院经济指标

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协变量缺失的乘积模型的加权LPRE估计

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贵州大学学报（自然科学版） 2022年第4期39卷 16-21页

作者：刘惠篮贵州大学数学与统计学院贵州贵阳550025

针对协变量随机缺失的乘积模型,结合逆概率加权(inverse probability weight,IPW)、绝对乘积相对误差(least product relative error,LPRE)及非参数核估计方法,研究该模型中参数的估计问题。在一定的条件下,证明了提出的估计具有渐近正... 详细信息

针对协变量随机缺失的乘积模型,结合逆概率加权(inverse probability weight,IPW)、绝对乘积相对误差(least product relative error,LPRE)及非参数核估计方法,研究该模型中参数的估计问题。在一定的条件下,证明了提出的估计具有渐近正态性。最后,通过随机实验检验了新方法的有限样本表现。

关键词：乘积模型随机缺失 IPW LPRE

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基于乘积模型的门诊量预测

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中国病案 2009年第11期10卷 40-41页

作者：杨婷王玉贵刘祖华湖北省十堰市太和医院十堰市442000

目的采用乘积模型预测医院门诊工作量。方法对某院2006年～2008年门诊量Y进行分解,建立乘积模型。Y=T×C×S×I,逐步分离长期趋势T、循环波动C、季节变动S、不规则变动I,利用求出的模型预测。结果2009年某院门诊工作量预测... 详细信息

目的采用乘积模型预测医院门诊工作量。方法对某院2006年～2008年门诊量Y进行分解,建立乘积模型。Y=T×C×S×I,逐步分离长期趋势T、循环波动C、季节变动S、不规则变动I,利用求出的模型预测。结果2009年某院门诊工作量预测值为1162929人次。结论运用乘积模型进行预测,可为医院管理提供决策依据。

关键词：乘积模型门诊量预测

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基于时间序列分解技术的电力负荷预测乘积模型

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东北电力大学学报 2013年第6期33卷 45-47页

作者：王亮红东北电力大学理学院吉林吉林132012

电力负荷预测是电力系统安全经济运行的重要保障,其关键是预测方法及预测精度等问题。考虑到电力负荷受到长期趋势、季节变化、周期变动及不规则变动等诸多因素的影响,本文运用时间序列分解方法,建立电力负荷预测的乘积模型,并通过全社... 详细信息

电力负荷预测是电力系统安全经济运行的重要保障,其关键是预测方法及预测精度等问题。考虑到电力负荷受到长期趋势、季节变化、周期变动及不规则变动等诸多因素的影响,本文运用时间序列分解方法,建立电力负荷预测的乘积模型,并通过全社会用电量进行预测与检验,结果表明了方法的有效性。

关键词：电力负荷预测乘积模型

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复杂场景SAR幅度图像乘积模型及其参数估计

复杂场景SAR幅度图像乘积模型及其参数估计

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2005年中国合成孔径雷达会议

作者：周伟关键海军航空工程学院电子工程系烟台264001

本文对适用于复杂场景SAR幅度图像的乘积模型统计特征进行了深入的分析,导出了其概率分布的一般形式,在单视情况下讨论了3种参数估计方法.对MSTAR数据的统计分析结果表明,该模型对于高分辨率的SAR图像有较好的适用性.

关键词：合成孔径雷达雷达图像图像处理乘积模型

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基于乘积模型的核回归SAR图像相干斑抑制方法

基于乘积模型的核回归SAR图像相干斑抑制方法

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第二届高分辨率对地观测学术年会

作者：李新娜王正明席如冰国防科学技术大学理学院湖南省长沙市 410073 解放军信息工程大学理学院河南省郑州市 450001 国防科学技术大学理学院湖南省长沙市 410073

经典核回归估计是建立在加性噪声模型下,利用核平滑技术的一种非参数回归方法,其核函数为样本之间距离的函数.针对相干斑噪声的乘积模型,本文首先从极大似然角度分析了加性模型下的经典核回归估计理论渊源,以类比的方式建立乘积模型下... 详细信息

经典核回归估计是建立在加性噪声模型下,利用核平滑技术的一种非参数回归方法,其核函数为样本之间距离的函数.针对相干斑噪声的乘积模型,本文首先从极大似然角度分析了加性模型下的经典核回归估计理论渊源,以类比的方式建立乘积模型下核回归估计方法.同时,针对相干斑噪声分布服从Gamma分布的实际,建立基于Gamma分布的灰度相似性度量,从而建立了基于乘积模型核回归的相干斑抑制方法,并应用到SAR图像相干斑抑制中.实验结果表明,基于乘积模型核回归方法有更高的拟合度和平滑性,在目标点和边缘区域处理效果优异.

关键词：合成孔径雷达图像相干斑抑制技术乘积模型核回归理论

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带有测量误差的乘积回归模型的模拟外推估计

带有测量误差的乘积回归模型的模拟外推估计

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作者：田雨霞山西师范大学

学位级别：硕士

乘积模型形式简单,对正的响应变量具有很好解释性,在经济、金融、生物医学和社会学领域中广泛应用.然而在一些实际问题中,由于种种原因可能导致所建立的乘积模型带有测量误差,此时传统的估计方法不再适用,需要发展新的有效的估计方法.... 详细信息

乘积模型形式简单,对正的响应变量具有很好解释性,在经济、金融、生物医学和社会学领域中广泛应用.然而在一些实际问题中,由于种种原因可能导致所建立的乘积模型带有测量误差,此时传统的估计方法不再适用,需要发展新的有效的估计方法.本文主要研究带有测量误差的常系数乘积模型和变系数乘积模型的估计问题.对于协变量带有可加测量误差的常系数乘积模型,在假设测量误差服从正态分布的条件下,本文基于最小乘积相对误差准则,给出了模型中未知参数的一种模拟外推估计方法.在一定的条件下,证明了所给估计的大样本性质,包括相合性和渐近正态性.另外,通过大量的数值模拟进一步验证了所给估计方法的有效性.对于协变量带有可加测量误差的变系数乘积模型,同样在假设测量误差服从正态分布的条件下,本文基于局部最小乘积相对误差准则,给出了模型中未知系数函数的一种模拟外推估计方法.在较弱的假设条件下,证明所得估计的大样本性质,包括相合性和渐近正态性.同样,也通过大量的数值模拟进一步验证了所给估计方法的有效性.

关键词：乘积模型变系数乘积模型最小乘积相对误差准则模拟外推测量误差

来源：评论

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