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随机森林模型在分类与回归分析中的应用 被引量:350
1
作者 李欣海 《应用昆虫学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第4期1190-1197,共8页
随机森林(random forest)模型是由Breiman和Cutler在2001年提出的一种基于分类树的算法。它通过对大量分类树的汇总提高了模型的预测精度,是取代神经网络等传统机器学习方法的新的模型。随机森林的运算速度很快,在处理大数据时表现优异... 随机森林(random forest)模型是由Breiman和Cutler在2001年提出的一种基于分类树的算法。它通过对大量分类树的汇总提高了模型的预测精度,是取代神经网络等传统机器学习方法的新的模型。随机森林的运算速度很快,在处理大数据时表现优异。随机森林不需要顾虑一般回归分析面临的多元共线性的问题,不用做变量选择。现有的随机森林软件包给出了所有变量的重要性。另外,随机森林便于计算变量的非线性作用,而且可以体现变量间的交互作用(interaction)。它对离群值也不敏感。本文通过3个案例,分别介绍了随机森林在昆虫种类的判别分析、有无数据的分析(取代逻辑斯蒂回归)和回归分析上的应用。案例的数据格式和R语言代码可为研究随机森林在分类与回归分析中的应用提供参考。 展开更多
关键词 随机森林 分类树 判别分析 回归 机器学习
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用于回归估计的支持向量机方法 被引量:140
2
作者 杜树新 吴铁军 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2003年第11期1580-1585,1633,共7页
用于回归估计的支持向量机方法以可控制的精度逼近非线性函数,具有全局最优、良好泛化能力等优越性能,得到广泛的研究。描述了该方法的基本思想,着重讨论了n-SVM、最小二乘SVM、加权SVM、线性SVM等支持向量机的新方法,降低训练时间和减... 用于回归估计的支持向量机方法以可控制的精度逼近非线性函数,具有全局最优、良好泛化能力等优越性能,得到广泛的研究。描述了该方法的基本思想,着重讨论了n-SVM、最小二乘SVM、加权SVM、线性SVM等支持向量机的新方法,降低训练时间和减少计算复杂性的分解法、SMO及增量学习算法。在非线性系统参数辨识、预测预报、建模与控制研究中,支持向量机是很有发展前途的研究方法。 展开更多
关键词 支持向量机 回归估计 预测预报 建模与控制
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Logistic曲线拟合方法研究 被引量:164
3
作者 殷祚云 《数理统计与管理》 CSSCI 北大核心 2002年第1期41-46,共6页
Logistic模型具有广泛的实用性。本文推导了用三点法估计该模型中参数K值的公式 ,并提出了估计K值的新方法一四点法和拐点法。用 3种方法求出K值后 ,再用线性化回归获得另外两个参数a、r,应用实例研究表明 :3种方法都可得到较高拟合精... Logistic模型具有广泛的实用性。本文推导了用三点法估计该模型中参数K值的公式 ,并提出了估计K值的新方法一四点法和拐点法。用 3种方法求出K值后 ,再用线性化回归获得另外两个参数a、r,应用实例研究表明 :3种方法都可得到较高拟合精度 ,其中以四点法最优。而且 ,以这些方法得到的参数估计值作为初始值进行非线性回归 ,易获得 3个参数的最优估计。 展开更多
关键词 Logistic曲线 三点法 四点法 拐点法 曲线拟合方法 非线性回归 生态学
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多核学习方法 被引量:156
4
作者 汪洪桥 孙富春 +2 位作者 蔡艳宁 陈宁 丁林阁 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第8期1037-1050,共14页
多核学习方法是当前核机器学习领域的一个新的热点.核方法是解决非线性模式分析问题的一种有效方法,但在一些复杂情形下,由单个核函数构成的核机器并不能满足诸如数据异构或不规则、样本规模巨大、样本不平坦分布等实际的应用需求,因此... 多核学习方法是当前核机器学习领域的一个新的热点.核方法是解决非线性模式分析问题的一种有效方法,但在一些复杂情形下,由单个核函数构成的核机器并不能满足诸如数据异构或不规则、样本规模巨大、样本不平坦分布等实际的应用需求,因此将多个核函数进行组合,以获得更好的结果是一种必然选择.本文根据多核的构成,从合成核、多尺度核、无限核三个角度,系统综述了多核方法的构造理论,分析了多核学习典型方法的特点及不足,总结了各自的应用领域,并凝炼了其进一步的研究方向. 展开更多
关键词 核方法 多核学习 合成核 多尺度核 支持向量机 模式识别 回归
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支持向量机回归在线建模及应用 被引量:82
5
作者 王定成 方廷健 +1 位作者 高理富 马永军 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2003年第1期89-91,95,共4页
支持向量机 (SVM)回归理论与神经网络等非线性回归理论相比具有许多独特的优点。讨论了建模中 SVM核函数、损失函数的选取和容量控制等问题 ,并用实验加以验证。将 SVM回归动态建模理论应用于非线性、时变、大时延温室环境温度变化的建... 支持向量机 (SVM)回归理论与神经网络等非线性回归理论相比具有许多独特的优点。讨论了建模中 SVM核函数、损失函数的选取和容量控制等问题 ,并用实验加以验证。将 SVM回归动态建模理论应用于非线性、时变、大时延温室环境温度变化的建模和预测 ,模型简单 ,预测效果好。 展开更多
关键词 支持向量机 在线建模 回归理论 神经网络
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潜变量交互效应分析方法 被引量:83
6
作者 温忠麟 侯杰泰 马什赫伯特 《心理科学进展》 CSSCI CSCD 北大核心 2003年第5期593-599,共7页
简要回顾了分析显变量交互效应的常用方法。详细讨论了目前分析潜变量交互效应的主要方法,包括用潜变量的因子得分做回归分析、分组线性结构方程模型分析、加入乘积项的结构方程模型分析和两步最小二乘回归分析,并比较和评价了这些方... 简要回顾了分析显变量交互效应的常用方法。详细讨论了目前分析潜变量交互效应的主要方法,包括用潜变量的因子得分做回归分析、分组线性结构方程模型分析、加入乘积项的结构方程模型分析和两步最小二乘回归分析,并比较和评价了这些方法的优缺点。最后归纳了潜变量交互效应分析方法的研究趋势,并介绍了新近进展(包括LMS方法和GAPI方法)。 展开更多
关键词 潜变量交互效应分析方法 回归分析 分组线性结构方程模型分析 两步最小二乘回归分析 心理学
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集成学习:Boosting算法综述 被引量:84
7
作者 于玲 吴铁军 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2004年第1期52-59,共8页
Boosting是近年来机器学习领域中一种流行的、用来提高学习精度的算法,本文首先以AdaBoost为例对Boosting算法进行简单的介绍,并对Boosting的各种不同理论分析进行概括,然后介绍了Boosting在回归问题中的理论研究,最后对Boosting的应用... Boosting是近年来机器学习领域中一种流行的、用来提高学习精度的算法,本文首先以AdaBoost为例对Boosting算法进行简单的介绍,并对Boosting的各种不同理论分析进行概括,然后介绍了Boosting在回归问题中的理论研究,最后对Boosting的应用以及未来的研究方向进行了讨论。 展开更多
关键词 机器学习 BOOSTING算法 集成学习 学习算法 ADABOOST算法
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Boosting和Bagging综述 被引量:66
8
作者 沈学华 周志华 +1 位作者 吴建鑫 陈兆乾 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2000年第12期31-32,40,共3页
Boosting 和 Bagging 是两种用来提高学习算法准确度的方法,这两种方法通过构造一个预测函数系列,然后以一定的方式将它们组合成一个预测函数.文章将介绍这两种方法以及对他们进行的一些理论分析和实验,并对它们的应用以及将来可能的研... Boosting 和 Bagging 是两种用来提高学习算法准确度的方法,这两种方法通过构造一个预测函数系列,然后以一定的方式将它们组合成一个预测函数.文章将介绍这两种方法以及对他们进行的一些理论分析和实验,并对它们的应用以及将来可能的研究进行讨论. 展开更多
关键词 机器学习 泛化误差 BOOSTING算法 BAGGING算法
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基于支持向量回归的时间序列预测 被引量:65
9
作者 杨金芳 翟永杰 +1 位作者 王东风 徐大平 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第17期110-114,共5页
该文简要介绍了时间序列预测的研究状况以及支持向量回归的基本原理,将支持向量回归用于对Box-Jenkins煤气炉时间序列的预测,并同其他前馈网络——BP神经网络、自适应特征空间扩张神经网络进行比较,仿真结果表明,BP神经网络和自适应特... 该文简要介绍了时间序列预测的研究状况以及支持向量回归的基本原理,将支持向量回归用于对Box-Jenkins煤气炉时间序列的预测,并同其他前馈网络——BP神经网络、自适应特征空间扩张神经网络进行比较,仿真结果表明,BP神经网络和自适应特征空间扩张神经网络在预测性能上比较接近,而支持向量回归在预测性能方面明显优于这两种方法,为进行模型辨识与建模研究奠定基础。文章最后分析了支持向量回归优于BP神经网络和自适应特征空间扩张神经网络的机理。 展开更多
关键词 热能动力工程 支持向量机 时间序列 预测 回归
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基于支持向量机分类的回归方法 被引量:46
10
作者 陶卿 曹进德 孙德敏 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第5期1024-1028,共5页
支持向量机(support vector machine,简称SVM)是一种基于结构风险最小化原理的分类技术,也是一种新的具有很好泛化性能的回归方法.提出了一种将回归问题转化为分类问题的新思想.这种方法具有一定的理论依据,与SVM回归算法相比,其优化问... 支持向量机(support vector machine,简称SVM)是一种基于结构风险最小化原理的分类技术,也是一种新的具有很好泛化性能的回归方法.提出了一种将回归问题转化为分类问题的新思想.这种方法具有一定的理论依据,与SVM回归算法相比,其优化问题几何意义清楚明确. 展开更多
关键词 神经网络 学习算法 支持向量机 分类 回归方法
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基于支持向量机的数据库学习算法 被引量:53
11
作者 田盛丰 黄厚宽 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2000年第1期17-22,共6页
文中介绍一个利用数据库中的大量数据进行决策的方法.对于仅涉及数据库中部分数据的问题,对数据库中与当前问题相关的数据采用具有强泛化能力的支持向量机方法学习分类规则和回归函数,完成对当前问题的分类和估值.支持向量机算法用... 文中介绍一个利用数据库中的大量数据进行决策的方法.对于仅涉及数据库中部分数据的问题,对数据库中与当前问题相关的数据采用具有强泛化能力的支持向量机方法学习分类规则和回归函数,完成对当前问题的分类和估值.支持向量机算法用非线性映射把数据映射到一个高维特征空间,在高维特征空间进行线性分类和线性回归,将原问题转化为一个凸二次优化问题.上述算法实现了一个隧道工程支护设计系统,并取得了较好的效果. 展开更多
关键词 支持向量机 数据库 学习算法 人工智能 隧道工程
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基金业绩持续性的回归实证 被引量:39
12
作者 吴启芳 陈收 雷辉 《系统工程》 CSCD 北大核心 2003年第1期33-37,共5页
以中国上市基金为对象探讨基金业绩的持续性 ,在基于以往业绩的回归方法中采用三种基准计量过去收益 ,计算不同长度历史收益与未来不同时期收益间的相关性。
关键词 基金业绩 持续性 回归分析 证券投资基金业 股票市场
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非创伤性诊断指标优势组合对肝纤维化诊断价值的初步研究 被引量:67
13
作者 李成忠 万谟彬 +18 位作者 曾民德 茅益民 范竹萍 曹爱平 李继强 邱德凯 苏炳华 何清波 陆伦根 叶军 蔡雄 陈成伟 王吉耀 胡德昌 张清波 巫善明 周霞秋 朱金水 张惠泉 《中华肝脏病杂志》 CAS CSCD 2001年第5期261-263,共3页
目的 探讨非创伤性诊断指标的优势组合及其对肝纤维化的诊断价值。 方法 以肝活检组织学分级分期为标准,检测200例慢性肝病患者同期血清学指标、免疫学指标、肝纤维化血清标志物及B超、CT、MRI,运用逐步回归方法判别分析获得肝纤维化... 目的 探讨非创伤性诊断指标的优势组合及其对肝纤维化的诊断价值。 方法 以肝活检组织学分级分期为标准,检测200例慢性肝病患者同期血清学指标、免疫学指标、肝纤维化血清标志物及B超、CT、MRI,运用逐步回归方法判别分析获得肝纤维化非创伤性诊断指标的优势组合,并计算其敏感性、特异性及准确率。 结果 以S_0为无纤维化组,S_1+S_2+S_3+S_4为纤维化组,获得指标组合:B超门静脉每分钟血流流量参数、年龄、B超肝右叶最大斜径、CT/MRI肝表面波浪状表现、γ-谷氨酰转肽酶(GGT),其诊断敏感性为80.36%,特异性为86.67%,准确率为81.10%;以S1+S2为轻度肝纤维化组,S3+S4为重度肝纤维化组,获得指标组合:透明质酸(HA)、A/G比值、B超脾长径,其诊断敏感性为59.57%,特异性为91.26%,准确率为81.33%;以S_1+S_2+S_3为纤维化组,S_4为肝硬化组,获得指标组合:HA、CT/MRI肝内胆管附近小囊状改变情况、B超肝包膜厚度、年龄、症状积分,其诊断敏感性为77.78%,特异性为91.45%,准确率为89.63%。 结论 非创伤性诊断指标的优势组合对诊断肝纤维化具有较高的敏感性和特异性,其诊断价值高于单一指标。 展开更多
关键词 肝纤维化 诊断 逐步回归 优势组合 非创伤性指标
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处理多元线性回归中自变量共线性的几种方法——SAS/STAT软件(6.12)中REG等过程增强功能的使用 被引量:60
14
作者 高惠璇 《数理统计与管理》 CSSCI 北大核心 2000年第5期49-55,共7页
本文通过例子介绍多元线性回归中自变量共线性的诊断以及使用 SAS/SATA( 6.12 )软件中的 REG等过程的增强功能处理回归变量共线性的一些方法。包括筛选变量法 ,岭回归分析法 。
关键词 SAS/STAT 共线性 筛选变量 岭回归 主成分回归
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支持向量机的时间序列回归与预测 被引量:63
15
作者 董辉 傅鹤林 冷伍明 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第7期1785-1788,共4页
详细分析了支持向量机用于时间序列预测的理论基础。采用支持向量机、RBF和Elman神经网络模型,对仿真时序和工程滑坡变形时序进行了回归与外延预测。结果表明,在噪声水平较低时,SVR回归效果稍好,Elman与RBF网络的稳健性相对较差;随着噪... 详细分析了支持向量机用于时间序列预测的理论基础。采用支持向量机、RBF和Elman神经网络模型,对仿真时序和工程滑坡变形时序进行了回归与外延预测。结果表明,在噪声水平较低时,SVR回归效果稍好,Elman与RBF网络的稳健性相对较差;随着噪声水平增大,两种神经网络的回归精度迅速下降。对于外延预测,两种神经网络仅限于短期的非线性模拟,而泛化性能更好的SVR在短期具有比较理想的效果,在较长的时间区间里也具有较高的预测精度(7步预测准确度控制在83.5%以上)。 展开更多
关键词 支持向量机 回归 ELMAN网络 滑坡变形
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曲线回归的拟合优度指标的探讨 被引量:69
16
作者 张世强 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2002年第1期9-11,共3页
目的 解决用线性回归的拟合优度指标的计算方法求曲线回归的拟合优度指标时所发生的问题 ;寻找计算简单、分辨率与灵敏度较高的曲线拟合优度指标 ,便于实际应用时合理选用。方法 通过从相关系数r到复相关系数R的推导过程的讨论以及对... 目的 解决用线性回归的拟合优度指标的计算方法求曲线回归的拟合优度指标时所发生的问题 ;寻找计算简单、分辨率与灵敏度较高的曲线拟合优度指标 ,便于实际应用时合理选用。方法 通过从相关系数r到复相关系数R的推导过程的讨论以及对曲线回归拟合优度指标rNL的定义的讨论 ,找出所发生问题的原因 ,寻求解决问题的方法。结果 给出一个几何意义清晰、计算简单且分辨率与灵敏度较高的曲线拟合优度指标。结论 几何意义清晰且计算简单、分辨率与灵敏度较高的统一的曲线拟合优度指标 (或曲线拟合优度指标对 ) 。 展开更多
关键词 相关系数 回归 拟合优度指标 曲线回归 卫生统计
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支持向量机回归的参数选择方法 被引量:66
17
作者 闫国华 朱永生 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第14期218-220,共3页
综合4种支持向量机回归的参数选择方法的优点,提出一种对训练样本进行分析并直接确定参数的方法。在标准测试数据集上的试验证明,该方法与传统网格搜索法相比,在时间和预测精度方面取得了更好的结果,可以较好地解决支持向量机在实际应... 综合4种支持向量机回归的参数选择方法的优点,提出一种对训练样本进行分析并直接确定参数的方法。在标准测试数据集上的试验证明,该方法与传统网格搜索法相比,在时间和预测精度方面取得了更好的结果,可以较好地解决支持向量机在实际应用中参数难以选择、消耗时间长的问题。 展开更多
关键词 支持向量机 回归 参数选择
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历史遗产与原苏东国家的民主转型——基于26个国家的模糊集与多值QCA的双重检测 被引量:67
18
作者 唐睿 唐世平 《世界经济与政治》 CSSCI 北大核心 2013年第2期39-57,156-157,共19页
历史遗产是解释原苏东国家民主转型的一个重要维度。作者以格里戈雷·波普-伊莱切斯运用历史遗产来解释原苏东国家民主转型的不同结果的研究为基础,比较回归分析和定性比较分析两种技术。伊莱切斯用回归分析甄别出对转型影响最为显... 历史遗产是解释原苏东国家民主转型的一个重要维度。作者以格里戈雷·波普-伊莱切斯运用历史遗产来解释原苏东国家民主转型的不同结果的研究为基础,比较回归分析和定性比较分析两种技术。伊莱切斯用回归分析甄别出对转型影响最为显著的7个历史遗产因素,但回归分析方法在变量间的自相关和共线性的影响下,对变量的作用存在错估的可能。定性比较分析的结果则表明,"非伊斯兰教"是民主巩固的必要条件,"非二战前苏联加盟共和国"接近于必要条件。除伊斯兰国家之外的其余20个国家则有5条通往民主巩固的路径,独立国家经历和非苏联加盟共和国是其中覆盖率最高的条件组合形式。基督教、东正教等宗教变量对民主是否巩固几乎没有影响,这一结果挑战了伊莱切斯以回归分析所得出的基督教有显著正向作用的结论。伊斯兰国家同时具备二战前苏联加盟共和国、缺乏独立国家经历、经济水平较低等不利于民主巩固的历史遗产,因而,伊斯兰教的作用也可能被高估。通过两种方法的比较可以得出,在变量主要由二分、定类和定序等形式组成且中小规模样本的研究中,定性比较分析相比于回归分析具有一定的优势。 展开更多
关键词 定性比较分析(QCA) 回归分析 原苏东国家 历史遗产 民主转型
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自我同一性理论与经验研究 被引量:56
19
作者 周红梅 郭永玉 《心理科学进展》 CSSCI CSCD 北大核心 2006年第1期133-137,共5页
ErikErikson首先提出自我同一性的问题,并从多个角度对其进行描述,但没有对其进行实证研究。而Marcia则从复杂的自我同一性概念中析出两个维度,从而对自我同一性进行实证研究成为可能。随后的很多研究都把同一性发展归于个人因素,但这... ErikErikson首先提出自我同一性的问题,并从多个角度对其进行描述,但没有对其进行实证研究。而Marcia则从复杂的自我同一性概念中析出两个维度,从而对自我同一性进行实证研究成为可能。随后的很多研究都把同一性发展归于个人因素,但这很难解释倒退现象,于是情境因素就被引入到同一性发展中来,现在许多研究者对于影响同一性发展的因素既有情境因素又有个人因素这一点已达成共识,并提出一些理论模型。与此同时,另有一些研究者希望探求到自我同一性这一构念与其它构念间的关系。同一性构念效度及其发展机制以及同一性构念与其它构念之间的关系仍是未来研究方向。 展开更多
关键词 自我同一性 探索 承诺 倒退
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Risk Factors for Carbapenem-resistant Klebsiella pneumoniae Infection and Mortality of Klebsiella pneumoniae Infection 被引量:65
20
作者 Zhe Wang Ran-Ran Qin +1 位作者 Lei Huang Li-Ying Sun 《Chinese Medical Journal》 SCIE CAS CSCD 2018年第1期56-62,共7页
Background: Klebsiellapneumoniae (KP) is a pathogen commonly causing nosocomial infection. Carbapenem-resistant KP (CRKP) is more resistant to multiple antimicrobial drugs than carbapenem-susceptible KP (CSKP) ... Background: Klebsiellapneumoniae (KP) is a pathogen commonly causing nosocomial infection. Carbapenem-resistant KP (CRKP) is more resistant to multiple antimicrobial drugs than carbapenem-susceptible KP (CSKP) isolates. The aim of the present study was to identify the risk factors for CRKP infection and the predictors of mortality among KP-infected adult patients. Methods: Patients with CRKP and CSKP infection were categorized as the case group and control group, respectively, and we conducted a 1:1 ratio case-control study on these groups. The CRKP isolates collected were tested tbr antimicrobial susceptibility and presence of KP carbapenemase (KPC) gene. Clinical data were collected to identity risk factors for CRKP infection and mortality of KP infection. Risk factors were analyzed under univariable and multivariable logistic regression model. Results: The independent risk factors for CRKP infection were admission to Intensive Care Unit (odds ratio [OR]: 15.486, 95% confidence interval [CI]: 3.175-75.541, P 〈 0.001); use of I3-1actams and [3-1actamase inhibitor combination (OR: 4.765, 95% CI: 1.508-15.055, P = 0.008): use of cephalosporins (OR: 8.033, 95% CI: 1.623-39.763, P = P= 0.019): and indwelling of urethral catheter (OR: 6.164, 95% CI: 1.847 0.011 ); fluoroquinolones (OR: 6.090, 95% CI: 1.343-27.613, -20.578, P = 0.003). However, older age (OR: 1.079, 95% CI: 1.005-1.158, P= 0.036), Charlson comorbidity index (OR: 4.690, 95% CI:2.094-10.504, P= 0.000), and aminoglycoside use (OR: 670.252, 95% CI: 6.577-68,307.730, P = 0.006) were identified as independent risk factors for patient deaths with KP infection. The mortality of CRKP group was higher than that of the CSKP group. KPC gene did not play a role in the CRKP group. CRKP mortality was high. Conclusion: Implementation of infection control measures and protection of the immunefunction are crucial. 展开更多
关键词 INFECTION Klebsiella pneumonia Logistic regression Mortality Risk Factors
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