检索结果-内蒙古大学图书馆

红外与激光工程 2025年第2期54卷 48-57页

作者：何静刘泉澄熊中刚陈林宇绵阳师范学院信息工程学院四川绵阳621000 物联网安全四川省高校重点实验室四川绵阳621000 西南科技大学信息工程学院四川绵阳621000 桂林航天工业学院机电工程学院广西桂林514004

在众多激光诱导击穿光谱(Laser-induced Breakdown Spectroscopy,LIBS)分析方法中,主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression,PLSR)是对原始光谱进行线性特征变换来降低光谱冗余信息,但是上述两种方法无法确定哪些谱线属于冗余谱线,导致模型的物理解释性也较差。为深入了解原始谱线在降维-定量模型中的物理意义,采用Lasso、Ridge和Elastic Net等3种广义线性模型(Generalized Linear Models,GLM)对天然铜矿/精矿中的铜含量进行检测。首先对9种铜矿/精矿样本的光谱特性进行了简要分析,然后选定了11条原子谱线和18条离子谱线用于预测建模,最后详细分析了Elastic Net模型中参数α对模型性能和有效分析谱线数量的影响。定量结果表明,Lasso、Ridge和Elastic Net的测试集均方误差(Mean Square Error,MSE)分别为1.706、1.180和1.231,相对于PLSR而言,上述3种方法的MSE分别降低了7.4%、33.2%和36.0%。在分析谱线数量方面,Ridge和Elastic Net模型中29条分析谱线均为有效分析谱线,而Lasso中仅有21条有效分析谱线。显著性分析结果表明,Ridge和Elastic Net的整体性能优于传统的PLSR,而Lasso的模型性能与PLSR相当。

关键词：激光诱导击穿光谱定量分析广义线性模型弹性网络套索回归岭回归

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基于广义线性模型的小半径曲线轮缘磨耗研究

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铁道机车车辆 2025年第02期 104-111页

作者：李文学屈升戴鑫亮中车长春轨道客车股份有限公司西南交通大学轨道交通运载系统全国重点实验室

轮缘异常磨耗是车辆在小半径曲线通过时容易发生的问题，该问题往往会导致轮对旋修周期缩短，降低车轮的使用寿命，同时影响车辆运行的安全性。文中针对某型客运列车出现轮缘异常磨耗的现象进行了分析，同时采用广义线性模型，选取摩擦... 详细信息

轮缘异常磨耗是车辆在小半径曲线通过时容易发生的问题，该问题往往会导致轮对旋修周期缩短，降低车轮的使用寿命，同时影响车辆运行的安全性。文中针对某型客运列车出现轮缘异常磨耗的现象进行了分析，同时采用广义线性模型，选取摩擦系数、轴箱横向、纵向定位刚度以及抗蛇行减振器阻尼系数作为解释变量计算其与磨耗功率之间的关系。由计算结果可知，摩擦系数对磨耗功率的影响最大，其影响系数是轴箱纵向定位刚度的2.4倍，轴箱纵向定位刚度的影响仅次于摩擦系数。轴箱横向定位刚度及抗蛇行减振器阻尼系数对磨耗功率的影响较小，仅为摩擦系数的14%和10%。导致该车辆轮缘异常磨耗的主要原因是由于轨道润滑装置设置不足，致使轮缘与钢轨间摩擦系数过大。

关键词：轮缘异常磨耗广义线性模型贝叶斯方法

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广义线性模型的M-估计

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大连理工大学学报 2011年第3期51卷 464-468页

作者：冯敬海刘茹菲黄玉洁大连理工大学数学科学学院辽宁大连116024 鞍山师范学院数学系辽宁鞍山114005

用M-估计来估计广义线性模型中的未知参数β.首先,在一定的假设条件下,根据已有的对广义线性模型中未知参数β的极大似然估计方法,应用大数定律及鞅中心极限定理,证明了广义线性模型的M-估计的两个重要性质,即相合性及渐近正态性.其次,... 详细信息

用M-估计来估计广义线性模型中的未知参数β.首先,在一定的假设条件下,根据已有的对广义线性模型中未知参数β的极大似然估计方法,应用大数定律及鞅中心极限定理,证明了广义线性模型的M-估计的两个重要性质,即相合性及渐近正态性.其次,将固定设计的思想引入M-估计,并与广义线性模型相结合,证明了其相合性及渐近正态性.最后通过数值模拟证明了估计的优良性.

关键词：广义线性模型 M-估计相合性渐近正态性

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广义线性模型中带有测量误差的序贯压缩估计（英文）

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中国科学技术大学学报 2015年第6期45卷 449-459,496页

作者：鲁海波王占锋吴耀华中国科学技术大学管理学院统计与金融系安徽合肥230026 新疆师范大学数学科学学院新疆乌鲁木齐830054

对带测量误差的广义线性模型提出一种序贯压缩估计方法来确定最小样本量,使得在此最小样本量下所提方法可以选择有效变量,同时还可以获得给定精度下的回归参数估计.也研究了所提方法的渐进性质,包括序贯置信域的覆盖概率、最小样本量的... 详细信息

对带测量误差的广义线性模型提出一种序贯压缩估计方法来确定最小样本量,使得在此最小样本量下所提方法可以选择有效变量,同时还可以获得给定精度下的回归参数估计.也研究了所提方法的渐进性质,包括序贯置信域的覆盖概率、最小样本量的效率等.模拟研究表明基于序贯压缩估计的抽样方法比传统的序贯抽样方法能够节省大量的样本.最后,用所提方法来分析一个糖尿病数据集.

关键词：广义线性模型序贯抽样自适应压缩估计停时置信域

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广义线性模型参数估计的随机加权法

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中国科学技术大学学报 2014年第9期44卷 718-723页

作者：郭应龙吴耀华王占锋中国科学技术大学管理学院统计与金融系安徽合肥230026

在广义线性模型中,用随机加权法求解参数估计的渐近方差.通过推导给出随机加权参数估计与未加权参数估计的渐近分布,并且证明它们是相同的,从而可以用容易获得的随机加权估计的渐近分布去近似原参数估计的渐近分布.

关键词：广义线性模型参数估计渐近方差随机加权法

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广义线性模型(三)

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数理统计与管理 2003年第1期22卷 51-57页

作者：陈希孺中国科学院研究生院北京100039

本讲座是广义线性模型这个题目的一个比较系统的介绍。主要分 3部分 :建模、统计分析与模型选择和诊断。写作时依据的主要参考资料是L .Fahrmeir等人的《MultivariateStatisticalModelingBasedonGeneralizedLinearModels》。

关键词：广义线性模型有序模型 Logistic分布模型分组Con模型极大值分布模型联系函数

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广义线性模型(七)

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数理统计与管理 2003年第5期22卷 58-64页

作者：陈希孺中国科学院研究生院北京100039

本讲座是广义线性模型这个题目的一个比较系统的介绍。主要分3部分:建模、统计分析与模型选择和诊断。写作时依据的主要参考资料是***等人的《MultivariateStatisticalModelingBasedonGeneralizedLinearModels》。

关键词：广义线性模型序贯logit模型回归系数非线性联系函数 Bayes法

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广义线性模型在神经电生理信号分析中的应用

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复旦学报（自然科学版） 2024年第1期63卷 59-67页

作者：刘子悦肖晓复旦大学类脑智能科学与技术研究院认知神经科学中心上海200433

大脑在完成思维等功能活动时,脑中的神经细胞会产生表征不同生理状态的电活动,大脑不同功能区也会呈现不同的放电特征,例如,参与学习记忆等认知活动的海马脑区以产生尖波涟漪事件为典型特征。本研究利用多通道电生理技术记录到神经元胞... 详细信息

大脑在完成思维等功能活动时,脑中的神经细胞会产生表征不同生理状态的电活动,大脑不同功能区也会呈现不同的放电特征,例如,参与学习记忆等认知活动的海马脑区以产生尖波涟漪事件为典型特征。本研究利用多通道电生理技术记录到神经元胞外电信号,通过海马区节律性场电位进行了3种常见生理状态(清醒、快速眼动睡眠和非快速眼动睡眠阶段)的划分,并介绍了利用海马区尖波涟漪事件研究海马区和皮层区的放电特征的方法。最后,利用5折交叉验证的广义线性模型预测神经信号的方法,以特定时间窗内神经元群体放电个数矩阵为自变量,该时间窗或其他时间窗内的单个神经元放电个数向量或尖波涟漪事件是否出现为因变量,进行预测,与解耦不同生理意义下的神经活动结果进行对比。本研究将有助于分析及解码不同生理状态下大脑功能区的神经信号特征,尤其是对研究学习记忆功能及其相关脑区之间的相互作用提供方法学依据。

关键词：神经信号广义线性模型尖波涟漪海马

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基于广义线性模型的针刺足三里脊髓背根神经活动解码

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物理学报 2013年第9期62卷 483-492页

作者：薛明王江邓斌魏熙乐陈颖源天津大学电气与自动化工程学院天津300072

神经系统以时空编码形式刻画外部刺激信息,针刺作为对穴位的机械作用可以等效为对神经系统的一种外部刺激.为了揭示神经系统如何表达和传递针刺作用,本文设计了不同频率的针刺动物实验,即在针刺大鼠足三里穴位时获取脊髓背根神经节电信... 详细信息

神经系统以时空编码形式刻画外部刺激信息,针刺作为对穴位的机械作用可以等效为对神经系统的一种外部刺激.为了揭示神经系统如何表达和传递针刺作用,本文设计了不同频率的针刺动物实验,即在针刺大鼠足三里穴位时获取脊髓背根神经节电信号.首先,经过数据预处理获得单神经元动作电位序列并转化为点过程序列.其次,应用广义线性模型(GLM)编码针刺作用,产生模拟的神经放电序列.另外,在模型基础上应用贝叶斯解码,根据神经放电序列重构针刺随时间变化的位移波形.最后,基于时间重标度理论应用分位数分位数(Q-Q)图方法检验编码模型与点过程数据的一致性.结果表明,GLM能够模拟针刺神经编码,并正确解码针刺信息.本文为针刺研究提供了新的视角,对于构建神经系统与机器接口以改善针刺的临床研究具有潜在意义.

关键词：针刺点过程广义线性模型神经解码

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广义线性模型下ERIC方法的调节参数选择

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统计与信息论坛 2019年第2期34卷 19-27页

作者：王亚荣白永昕田茂再兰州财经大学统计学院甘肃兰州730020 中国人民大学统计学院北京100872 中国人民大学应用统计科学研究中心北京100872

变量选择是处理高维统计模型的基本方法,在回归模型的变量选择中SCAD惩罚函数不仅可以很好地选择出正确模型,同时还可以对参数进行估计,而且还具有oracle性质,但这些良好的性质是基于选择出一个合适的调节参数。目前国内关于调节参数选... 详细信息

变量选择是处理高维统计模型的基本方法,在回归模型的变量选择中SCAD惩罚函数不仅可以很好地选择出正确模型,同时还可以对参数进行估计,而且还具有oracle性质,但这些良好的性质是基于选择出一个合适的调节参数。目前国内关于调节参数选择方面大多是对于变量选择问题的研究,针对广义线性模型基于SCAD惩罚使用新方法 ERIC准则进行调节参数的选择,并证明在一定条件下经过该准则选择的模型具有一致性。模拟与实证分析结果表明,ERIC方法在选择调节参数方面优于传统的CV准则、AIC准则和BIC准则。

关键词： SCAD惩罚 ERIC信息准则广义线性模型变量选择调节参数选择

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