检索结果-内蒙古大学图书馆

巢湖学院学报 2022年第3期24卷 97-103页

作者：彭兴李婵吴其林程一元巢湖学院信息工程学院安徽巢湖238024 巢湖学院数学与统计学院安徽巢湖238024

针对标记分布学习涉及到样本的特征相关性信息及数据可能存在异常和噪声值的情况,结合样本的自我表示性质和样本与标记之间的相关性建立模型,提出联合线性重构与非负稀疏表示的标记分布学习算法(LRNSR-LDL)。首先用特征的自我表示属性,... 详细信息

针对标记分布学习涉及到样本的特征相关性信息及数据可能存在异常和噪声值的情况,结合样本的自我表示性质和样本与标记之间的相关性建立模型,提出联合线性重构与非负稀疏表示的标记分布学习算法(LRNSR-LDL)。首先用特征的自我表示属性,建立样本特征空间之间的线性关系,得到线性重构后的特征相似空间;然后利用特征和标记之间的相关性,通过非负稀疏矩阵分解将标记分布用特征相似空间表示,并分别用损失函数建立优化模型;最后引入l_(2,1)-范数约束,降低离群点的不良影响,同时增加模型的泛化能力。提出算法与现有的3种标记分布学习算法在6个真实数据集上进行对比实验,并分别用5种距离和相似性指标进行评价,最终的实验结果显示提出的LRNSR-LDL算法具有一定的优势。

关键词：标记分布学习线性重构非负稀疏表示 l2,1-范数

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华南冬季极端低温事件的统计建模及未来预估

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气象科学 2024年第1期44卷 46-58页

作者：姜胜李伟朱连华孙威江志红南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心南京210044 南京信息工程大学无锡学院江苏无锡214105 福建省气象科学研究所福建省灾害天气重点实验室福州350001 南京信息工程大学数学与统计学院南京210044

基于1961—2005年华南冬季逐日最低温度观测资料,以及参与CMIP5的IPSL-CM5A-MR、MPI-ESM-MR、CMCC-CMS 3个模式的历史模拟和未来排放情景预估数据,从过程角度定义和提取华南冬季极端低温事件及其特征指标,并通过引入极值理论构建极端低... 详细信息

基于1961—2005年华南冬季逐日最低温度观测资料,以及参与CMIP5的IPSL-CM5A-MR、MPI-ESM-MR、CMCC-CMS 3个模式的历史模拟和未来排放情景预估数据,从过程角度定义和提取华南冬季极端低温事件及其特征指标,并通过引入极值理论构建极端低温事件的概率分布模型(Cold Spell Model,CSM),刻画其强度、频数和持续时间特征分布;进一步结合基于累计概率分布变换的偏差订正方法降低模式模拟的偏差,探讨了RCP4.5情景下全球升温1.5℃和2℃时极端低温事件的风险变化。研究表明:(1)CSM模型能够较好地拟合极端低温特征概率分布,大部分台站通过了K-S或卡方检验;(2)相对于观测,模式模拟极端低温存在一定偏差,经偏差订正后,各站点BS评分接近于0,SS评分普遍提高到0.88左右;(3)全球增暖背景下,华南地区极端低温呈现强度减弱、频数减少、持续时间缩短的特征。全球增暖1.5、2.0℃背景下,华南大多数地区极端低温事件平均强度减弱,频次降低,持续时间变化具有明显的空间差异;每年发生1次极端低温事件的概率增加,但每年发生3、5次的概率减少;增暖1.5℃下极端低温事件持续性特征变化不明显。但增暖2℃下,华南大部分地区持续1 d的极端低温事件更易发生,但更长持续时间(3、5 d)的极端低温事件发生的可能性显著减少。

关键词：极端低温事件极值模型偏差订正未来预估

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灰色马尔科夫模型在过程性学习评价中的应用

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牡丹江师范学院学报（自然科学版） 2023年第3期 19-23页

作者：马永梅陈佩树彭维才汪峰朱睿巢湖学院数学与大数据学院安徽巢湖238000 南京信息工程大学研究生院江苏南京210046

以过程性评价为灰数,建立灰色马尔科夫预测模型.通过实证研究建立灰色评价等级和灰色转移概率矩阵,预测学生后期学习状态,发现学生的学习状态转移明显,在未来三学期的学习状态几乎趋于平衡点.

关键词：灰色马尔科夫模型过程学习评价灰色转移概率矩阵状态转移

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几类Wiener过程相交局部时的小偏差估计

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玉溪师范学院学报 2023年第6期39卷 15-20页

作者：林珑珑梁明杰福建师范大学数学与统计学院福建福州350117 三明学院信息工程学院福建三明365004

探讨了几类Wiener过程相交局部时的小偏差估计及相关问题.特别的,首次建立了两指标Wiener过程相交局部时的小偏差估计,为相关单指标Wiener过程相交局部时研究推广至多指标情形提供了丰富样例与技术参考.

关键词： Wiener过程相交局部时小偏差.

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单边规格限产品的质量投资决策

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价值工程 2021年第8期40卷 49-51页

作者：陈秀陈鹏南京信息工程大学数学与统计学院南京210044

假设望小和望大质量特性分别服从对数正态分布和威布尔分布,分别用田口质量损失函数和线性质量损失函数测度质量损失,构建了望小和望大特性的质量投资模型。数值计算和灵敏度分析表明不同的损失函数对质量投资决策的影响趋势基本相同,... 详细信息

假设望小和望大质量特性分别服从对数正态分布和威布尔分布,分别用田口质量损失函数和线性质量损失函数测度质量损失,构建了望小和望大特性的质量投资模型。数值计算和灵敏度分析表明不同的损失函数对质量投资决策的影响趋势基本相同,但决策结果有时会产生明显差异。依据本文的研究,管理者可以估计质量投资的效果,调整投资决策以达到最大收益。

关键词：质量损失函数规格限质量投资

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病例-对照研究中遗传模型的估计

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北京师范大学学报（自然科学版） 2022年第2期58卷 186-192页

作者：李娜李正帮朱家砚北京信息科技大学理学院北京100192 华中师范大学数学与统计学院湖北武汉430079 湖北中医药大学信息工程学院湖北武汉430065

在病例-对照研究中,针对选择遗传模型的问题,提出了对风险等位基因采用共显性编码,利用Logistic回归模型选择遗传模型.数值模拟结果表明:新方法比哈迪-温伯格平衡检验选择模型效果更好.将新方法应用于6个与乳腺癌有关、8个与II-型糖尿... 详细信息

在病例-对照研究中,针对选择遗传模型的问题,提出了对风险等位基因采用共显性编码,利用Logistic回归模型选择遗传模型.数值模拟结果表明:新方法比哈迪-温伯格平衡检验选择模型效果更好.将新方法应用于6个与乳腺癌有关、8个与II-型糖尿病有关的SNPs中,进一步验证了新方法的可行性和有效性.

关键词：病例-对照研究遗传模型共显性编码

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新冠疫情防控中青年认知维度与实践路径研究

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邯郸职业技术学院学报 2021年第1期34卷 25-27页

作者：朱亚宾刘志发南京信息工程大学数学与统计学院南京210044

在新冠疫情防控中,青年怎么认知将决定其怎么作为。青年可以基于历史唯物主义、辩证唯物主义、人民根本利益和民族伟大复兴四个维度去认识这场战"疫",应在立足国家需求、坚定组织信念、勇于创新创造以及勤于扎根基层等四个方... 详细信息

在新冠疫情防控中,青年怎么认知将决定其怎么作为。青年可以基于历史唯物主义、辩证唯物主义、人民根本利益和民族伟大复兴四个维度去认识这场战"疫",应在立足国家需求、坚定组织信念、勇于创新创造以及勤于扎根基层等四个方面积极践行疫情防控精神,贡献自己的青春力量。

关键词：新冠疫情青年认知维度实践路径

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改进的有序分类数据多组别比较分析方法

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厦门理工学院学报 2025年第1期33卷 85-89页

作者：钟俊江陆畅罗文通厦门理工学院数学与统计学院福建厦门361024 厦门理工学院计算机与信息工程学院福建厦门361024

现有的多个组别比较分析方法对左偏有序分类数据的检验功效较低,为解决这一问题,提出一个改进的有序分类数据多组别比较方法。该方法基于潜在Weibull模型,增加一个多组别有序分类数据的最大绝对偏度判断。模拟结果显示,与现有的方法相比... 详细信息

现有的多个组别比较分析方法对左偏有序分类数据的检验功效较低,为解决这一问题,提出一个改进的有序分类数据多组别比较方法。该方法基于潜在Weibull模型,增加一个多组别有序分类数据的最大绝对偏度判断。模拟结果显示,与现有的方法相比,改进后的方法在处理偏态数据时表现良好,特别对左偏有序分类数据具有更高的检验功效,部分情形下其检验功效可以提高10%以上。最后,将提出的方法应用到一个社会调查的实例中。

关键词：有序分类数据潜变量模型多重比较社会统计调查

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基于改进的经验模态分解和SSA联合算法的GPS坐标时间序列重构

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大地测量与地球动力学 2022年第9期42卷 904-909页

作者：张祎磊边家文丁开华冉佳诺刘文平中国地质大学(武汉)数学与物理学院武汉市430074 中国地质大学(武汉)地理与信息工程学院武汉市430074 湖北经济学院信息管理与统计学院武汉市430205

基于ICEEMDAN算法无需先验信息即可准确分离和提取低频信号与趋势信息的特性,以及SSA具有较好的信号重构优势,提出基于ICEEMDAN和SSA的联合重构方法。该方法将弱周期信号利用ICEEMDAN方法进行提取与重构,可弥补SSA方法中当弱周期信号对... 详细信息

基于ICEEMDAN算法无需先验信息即可准确分离和提取低频信号与趋势信息的特性,以及SSA具有较好的信号重构优势,提出基于ICEEMDAN和SSA的联合重构方法。该方法将弱周期信号利用ICEEMDAN方法进行提取与重构,可弥补SSA方法中当弱周期信号对应的Hankel矩阵的奇异值和噪声Hankel矩阵的奇异值接近时容易被噪声掩盖而难以提取的不足。通过模拟实验和真实站点数据验证该算法分解和重构精度,并与奇异谱分析法、小波分解法、滑动最小二乘法进行比较。实验结果表明,ICEEMDAN-SSA联合算法相对于已有方法具有更好的重构精度。

关键词： GPS坐标时间序列周期信号 ICEEMDAN算法信号重构

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基于机器学习和时间因子的气温变化模型研究

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智能计算机与应用 2024年第3期14卷 187-191页

作者：汪礼原李全龚莹洁王颖湖北师范大学计算机与信息工程学院湖北黄石435002 湖北师范大学数学与统计学院湖北黄石435002

随着全球气温变暖的加剧,解决全球变暖问题愈加紧迫,本文综合分析了全球气温变化趋势,并针对传统的气温预测模型的局限性进行了研究,在此基础上建立了一种基于机器学习和时间因子的温度预测模型。该模型从时间层面研究气温变化,对时序... 详细信息

随着全球气温变暖的加剧,解决全球变暖问题愈加紧迫,本文综合分析了全球气温变化趋势,并针对传统的气温预测模型的局限性进行了研究,在此基础上建立了一种基于机器学习和时间因子的温度预测模型。该模型从时间层面研究气温变化,对时序性温度数据进行数据分析,根据数据变化趋势得出时间和温度数据的变化呈现周期性,并计算不同时间因子对温度模型的影响程度,通过影响程度对时间数据进行细腻化。将不同时间细腻度下的时间数据分别导入XGBoost等机器学习模型中进行训练和预测,并对结果进行对比分析。实验结果表明,时间细腻度等于5时均方根误差最小,XGBoost模型的均方根误差在0.26左右,精度达到99.18%。

关键词：时间因子机器学习气温变化数据分析 XGBoost

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