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本文就线性L1数据拟合问题证明了熵函数的收敛性，并提出用之求解一类不可微优化问题。同时又说明了此方法当逼近参数较大时参生数值病态，进一步说明指数简单外罚法与熵函数法的等价性。 相似文献
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本文提出了一种用以衡量预测误差对决策产生影响的损失函数。并探讨了损失函数在建立预测模型中的应用和用损失函数对预测模型（或预测方法）进行评价的一般方法 相似文献
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对于一个参数进行估计来讲,不仅要考虑估计的精度,还要考虑所得到的估计对于模型拟合的优良程度。通常的损失函数无能为力,而平衡损失函数可以考虑到这两点,本文将在平衡误差损失函数下研究广义Pareto分布参数的Bayes估计问题。在平衡损失函数下导出了参数的Bayes估计并讨论了一类线性形式估计的可容许性和不可容许性。 相似文献
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基于小波网络的电力系统短期负荷预报研究 总被引：7，自引：0，他引：7
本文结合小波和神经网络方法进行电力系统短期负荷预测的通用模型和方法的研究,建立了负荷预报的小波网络模型,确定了有效的算法求解小波函数线性组合的尺度和时延参数以及神经网络的权值。 相似文献
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多源验前信息下k/N(G)系统可靠性指标的Bayes估计 总被引：1，自引：0，他引：1
针对k/n(G)系统部件寿命中的参数存在多源验前信息的情况下,基于ML-Ⅱ信息融合方法对先验分布进行融合,并在平方损失函数和LINEX损失函数下,分别得到了k/n(G)系统可靠性指标的Bayes估计。最后的随机模拟例子表明,该方法评估效果好,精度高,并且LINEX损失函数下的估计要优于平方损失函数下的估计。 相似文献
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多层递阶回归方法在地下水资源评价中的应用——以吉林中部平原区德惠市为例 总被引：1，自引：0，他引：1
地下水资源是具有时空动态变化的系统,以往用于地下水位预测和资源计算的数理统计方法均为固定参数模型,不免影响了计算结果的可靠性。而多层递阶回归方法是针对时空动态系统而言的,它摒弃了数理统计方法中的固定参数预报模型,模型中的系统参数是随时空变化的,是建立在将预报对象(如地下水位)作为随机动态时变系统的基础之上的。它首先进行动态系统的时空参数预报,然后在此基础之上进行系统状态的预报,从而提高了预测结果的可靠性。该方法对计算含水层的水文地质参数和边界条件无严格要求,只要求地下水水位、开采量与降水量等补给量的多年统计资料,因此非常适用于水文地质条件复杂又有地下水长系列动态观测资料的地下水开发区。本文以吉林中部平原区德惠市为例,阐明了该方法的运用过程。 相似文献
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《内蒙古科技与经济》2017,(17)
支持向量机(Support Vector Machines简称SVM)方法是一种新的统计学习理论方法,是处理非线性分类和非线性回归的一种有效方法。雾霾天气受多种因素的影响,雾霾预测包含大量的非线性因素。利用与PM2.5关系密切的12个因子建立基于RBF核函数的支持向量机方法的雾霾预测模型,对雾霾天气预测进行了探讨,经检验,该模型具有良好的预报能力。SVM方法为雾霾天气的预测提供了一种可行的有效途径。 相似文献
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多层递阶回归分析及其在长期预报中的应用 总被引：3，自引：0，他引：3
1 引言多层递阶方法是运用现代控制理论中的系统辨识方法而提出的一种数学预测模型,它摒弃了一般数理统计方法中的固定参数预报模型,而将预报对象系统看成是随机动态的时变系统。由于它充分考虑了动态系统的时变特性,对时变系统具有较强的适应能力,因而近年来引起了预测工作者的极大兴趣,并进行了许多有益的探索和尝试。然而,笔者在实践中发现,多层递阶方法的预报效果有时很不稳定,特别是所选用的预报因子间存在较大的量级差异时,其预报精度往往比回归分析显著下降。进一步分析可知,某个预报因子相对其它因子 相似文献
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针对采用传统模型进行直墙式建筑物钢框架抗震性模型分析时,由于其结构及受力情况的复杂性,造成得到的分析结果收敛性较差的问题,建立基于塔古奇损失函数的直墙式建筑物钢框架抗震性模型。选取Q235B钢作为抗震性模型的材料,并构建塔古奇损失函数计算震害损伤指数。从分析自振特性和结构变形条件两个角度,进行钢框架结构的离散化处理分析,计算钢框架的极限承受能力与恢复能力,完成对框架极限屈服荷载的受力分析,最终输出直墙式建筑物钢框架的抗震性模型公式。为验证抗震性模型的性能设计对比实验,设置传统的有限元分析模型为实验的对比模型,通过对比实验得出结论:相比于传统抗震性分析模型,设计出的基于塔古奇损失函数的抗震性模型的平均收敛性提高了25. 7%,且使用该模型的建筑物损失程度降低了0. 275%。 相似文献
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《Information processing & management》2022,59(1):102746
The importance of query performance prediction has been widely acknowledged in the literature, especially for query expansion, refinement, and interpolating different retrieval approaches. This paper proposes a novel semantics-based query performance prediction approach based on estimating semantic similarities between queries and documents. We introduce three post-retrieval predictors, namely (1) semantic distinction, (2) semantic query drift, and (3) semantic cohesion based on (1) the semantic similarity of a query to the top-ranked documents compared to the whole collection, (2) the estimation of non-query related aspects of the retrieved documents using semantic measures, and (3) the semantic cohesion of the retrieved documents. We assume that queries and documents are modeled as sets of entities from a knowledge graph, e.g., DBPedia concepts, instead of bags of words. With this assumption, semantic similarities between two texts are measured based on the relatedness between entities, which are learned from the contextual information represented in the knowledge graph. We empirically illustrate these predictors’ effectiveness, especially when term-based measures fail to quantify query performance prediction hypotheses correctly. We report our findings on the proposed predictors’ performance and their interpolation on three standard collections, namely ClueWeb09-B, ClueWeb12-B, and Robust04. We show that the proposed predictors are effective across different datasets in terms of Pearson and Kendall correlation coefficients between the predicted performance and the average precision measured by relevance judgments. 相似文献
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天气预报多元回归模型中模糊因子的集对分析 总被引：4，自引：0，他引：4
天气预报模型中的预报因子一般都有较好的预报能力，因为它们是根据预报对象的特点、预报因子的物理意义和预报经验，使用一定的技术方法而精心筛选的．但是预报因子在每次天气预报中的性能表现有清晰和模糊之分．从集合预报和近邻估计两种方法的基本思路出发，定义了描述因子模糊性的统计量——变异系数，并用此来识别多元回归模型中的模糊因子；从集对分析的基本理论出发，推导了适合于多元回归分析的联系度公式．并借此来处理模糊因子．在此基础上建立基于集对分析的天气预报多元回归模型，比传统模型明显地提高了天气预报准确率。 相似文献
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股市风险值估计的EWMA方法及其应用 总被引：12，自引：0，他引：12
度量金融风险的VaR方法在国际上被广泛地应用于度量各种金融工具的风险,本文讨论了估计VaR的EWMA方法,即指数加权移动平均法.并以我国股票市场为例,从实际数据出发分别计算了深沪两市的衰减因子的最优取值,并在此基础上计算了上海股票综合指数和深圳股票综合指数的每日风险值,对在大盘上考虑股市风险和指导投资具有重要意义. 相似文献
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本研究以2002年至2005年中国制造业上市公司的季度数据为研究样本,以因财务原因被实施特别处理的公司作为财务危机公司,以最能反映危机公司和正常公司区别的4个财务比率作为研究变量;用动态面板数据的方法估计财务比率的演变过程,分别用累积和控制图模型和指教加权移动平均控制图模型构建公司财务危机的动态预测模型,并将两个模型的准确率进行比较. 相似文献
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本文以政府补贴消费者的再造品购买行为为切入点,对由单个制造商和单个零售商组成的闭环供应链系统展开了研究。基于政府"以旧换再"补贴政策,分别构建了有、无政府补贴下新产品和再造品具不同销售渠道的闭环供应链模型,进而运用博弈论的方法探讨了政府"以旧换再"补贴对闭环供应链的决策、系统各成员的利润以及总利润的影响问题。研究表明:(1)与无政府补贴相比,有政府补贴下单个"以旧换再"消费者、"以旧换再"消费者群体、制造商、闭环供应链系统及环境效益均受益于政府"以旧换再"补贴;单个初始消费者、初始消费者群体和零售商均受损于政府"以旧换再"补贴。(2)政府"以旧换再"补贴政策能有效促进再造品的销售和废旧品的回收,扩大再造品的市场份额,实现资源的再利用和政策目标,达到经济效益和环境效益的双赢。(3)制造商和零售商博弈能力影响双渠道销售闭环供应链的稳定性及零售商的利润水平,因此设置合理的"以旧换再"补贴比例并出台相应政策来弥补初始消费者和零售商的效益损失是政府和制造商均应关注的重点。最后采用算例仿真分析的方法验证了模型的有效性和结论的正确性。 相似文献
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Lori Lorigo Bing Pan Helene Hembrooke Thorsten Joachims Laura Granka Geri Gay 《Information processing & management》2006
To improve search engine effectiveness, we have observed an increased interest in gathering additional feedback about users’ information needs that goes beyond the queries they type in. Adaptive search engines use explicit and implicit feedback indicators to model users or search tasks. In order to create appropriate models, it is essential to understand how users interact with search engines, including the determining factors of their actions. Using eye tracking, we extend this understanding by analyzing the sequences and patterns with which users evaluate query result returned to them when using Google. We find that the query result abstracts are viewed in the order of their ranking in only about one fifth of the cases, and only an average of about three abstracts per result page are viewed at all. We also compare search behavior variability with respect to different classes of users and different classes of search tasks to reveal whether user models or task models may be greater predictors of behavior. We discover that gender and task significantly influence different kinds of search behaviors discussed here. The results are suggestive of improvements to query-based search interface designs with respect to both their use of space and workflow. 相似文献
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本文通过对甘蓝和芥蓝的核型分析和花粉形态的扫描电镜观察，认为它们的核型并不完全一致，而花粉形态的明显区别说明芥蓝是一个独立的种，与芸苔属其他种不很亲缘。 相似文献
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《Information processing & management》2022,59(4):102962
Listwise learning to rank models, which optimize the ranking of a document list, are among the most widely adopted algorithms for finding and ranking relevant documents to user information needs. In this paper, we propose ListMAP, a new listwise learning to rank model with prior distribution that encodes the informativeness of training data and assigns different weights to training instances. The main intuition behind ListMAP is that documents in the training dataset do not have the same impact on training a ranking function. ListMAP formalizes the listwise loss function as a maximum a posteriori estimation problem in which the scoring function must be estimated such that the log probability of the predicted ranked list is maximized given a prior distribution on the labeled data. We provide a model for approximating the prior distribution parameters from a set of observation data. We implement the proposed learning to rank model using neural networks. We theoretically discuss and analyze the characteristics of the introduced model and empirically illustrate its performance on a number of benchmark datasets; namely MQ2007 and MQ2008 of the Letor 4.0 benchmark, Set 1 and Set 2 of the Yahoo! learning to rank challenge data set, and Microsoft 30k and Microsoft 10K datasets. We show that the proposed models are effective across different datasets in terms of information retrieval evaluation metrics NDCG and MRR at positions 1, 3, 5, 10, and 20. 相似文献