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1.
2.
3.
给出了Logistic模型中对缺失协变量数据的一种估计方法.将Marc Lavielle等人提出的SAEM算法进行了改进,引入Samiran Sinha等人提出的一种基于不可忽视机制基础上的NI-机制,以此来尽可能的利用数据中已存在的信息,并将其与现有处理缺失协变量较好的MCAR缺失机制下的半参数方法做对比研究.对Logistic模型的参数分别进行估计,对比分析这两种方法在不同缺失率下的优劣,并对最终结果进行回判,将回判准确率与标准误差作为判别标准.结果表明,当缺失率较小时,两者对缺失数据的处理性能都很好;但当缺失率较高时,半参数方法对数据的处理性能要优于SAEM算法.SAEM算法的运行速度始终快于半参数方法,缺失率较小时,用提出的SAEM算法做线上估计比半参数方法更具有优势. 相似文献
4.
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6.
刘杰 《佳木斯工学院学报》2010,(3):349-351
针对中文机构名实体的识别提出了利用隐马尔科夫统计模型的方法.同时,在此方法的基础上通过构建一元模型来补充识别那些缩写的和没有核心词的机构名,弥补了单一统计模型在机构名实体识别中的不足.实验证明二者相结合的方法能获得较高的准确率和召回率,具有可行性. 相似文献
7.
车牌定位是车牌识别系统的关键技术。定位的准确与否直接影响车牌识别的结果。本文根据车牌的颜色特征和投影特征提出了一种综合颜色特征和投影特征相结合的定位方法,算法分为粗定位和精确定位。该方法较单一特征的定位方法有较好的通用性,可适应于不同背景、不同光照下的汽车图像,能够确定出车牌区域,准确率得到了较大提高。 相似文献
8.
Support vector machine forecasting method improved by chaotic particle swarm optimization and its application 总被引:2,自引:2,他引:0
By adopting the chaotic searching to improve the global searching performance of the particle swarm optimization (PSO), and
using the improved PSO to optimize the key parameters of the support vector machine (SVM) forecasting model, an improved SVM
model named CPSO-SVM model was proposed. The new model was applied to predicting the short term load, and the improved effect
of the new model was proved. The simulation results of the South China Power Market’s actual data show that the new method
can effectively improve the forecast accuracy by 2.23% and 3.87%, respectively, compared with the PSO-SVM and SVM methods.
Compared with that of the PSO-SVM and SVM methods, the time cost of the new model is only increased by 3.15 and 4.61 s, respectively,
which indicates that the CPSO-SVM model gains significant improved effects.
Foundation item: Project(70572090) supported by the National Natural Science Foundation of China 相似文献
9.
完工时间和准确率是生产调度的两个重要属性,然而单属性优化算法只能完成单个属性的优化,无法动态平衡这些属性。针对此问题,提出了基于有向无环图的串归约优化算法。算法通过约束每个任务的活动区间并采用逆向迭代进行归约,达到每层选择最优服务的目的,从而实现了这两个属性的优化。实验表明,该算法可准确地得到一条完工时间和准确率相互平衡的优化路径,但其优化效率受限于完工截止期和任务数。最后,研究结论对生产调度多属性的优化提供了一定的参考。 相似文献
10.
低分辩率的车牌汉字识别是字符识别中的一个难题。随着智能交通和模式识别技术的发展,传统的基于二值图的识别方法已不能满足实际要求。该文采用基于灰度图的汉字识别方法,避免了在传统二值化过程中不必要的结构信息丢失。该文将局域二值模式(Local Binary Patterns,LBP)算子运用于字符识别,使得车牌汉字的识别率由过去的74.25%提高到98.80%;并在已有的局域二值模式算子的基础上提出了一种改进的局部二值模式(Advanced Local Binary Pattern, ALBP)算法,使得汉字的识别时间大幅度缩短。实验结果表明,该文提出的方法对于低质量的车牌灰度汉字具有较强的鲁棒性,与传统识别方法相比,识别准确率和识别速度都有了较大的改进。 相似文献