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为改进近红外光谱结构特征与定量回归模型的非线性拟合度和充分利用光谱中的非线性特征,提出了一种光谱小波投影寻踪定量分析方法。该方法对光谱进行小波分解后,用高斯混合模型噪声估计法降噪,对降噪后的小波系数向最优投影方向降维,用多项式岭函数拟合定量回归关系。建立黄酒近红外光谱快速预测酒精度小波投影寻踪回归模型,其相关系数R2和交叉检验标准差RMSECV分别为0.957和0.37838,该法比分析多元线性回归和偏最小二乘回归定量分析2种常规定量分析方法具有更优的预测效果,能更为有效地应用于近红外光谱快速定量分析检测。 相似文献
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本文引进了条件密度递归形式的双重核估计,并在适当的条件下证明了这种估计满足渐近正态性,本文还削减了文献[1]中定理的条件,其结果和该定理是一样的。 相似文献
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讨论了资产方程扩散系数的估计问题,给出了当系数σ(.)为资产过程状态Xt的非线性函数,样本数据为Xσ,X1,…,Xn-1时,对应的非线性小波估计量,并证明了所得估计量的均方收敛性。 相似文献
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密度函数递归核估计的Bootstrap逼近 总被引:1,自引:0,他引:1
设X1,X2,…xn是从分布密度函数为f(x)的总体中抽取的独立同分布的样本,f(x)的递归核估计fn(x),本文讨论了fn(x)的渐近正态性以及Bootstrap逼近问题. 相似文献
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提出基于斜交投影和Mellin变换的快速小波算法,该算法的总体性能优于传统算法,是对传统算法和著名Mallat算法的重要改进. 相似文献
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本文首先分析了小波变换对信号突变的敏感性,并以此来检测跌落零件冲击信号到到达时刻,从而估计不同传感器所测的冲击响应信号之间的时间延迟,模拟铁路冲击的实验数据验证了该方法的有效性。 相似文献
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非参数核密度估计视频目标空域定位技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对智能视频监控场合对视频运动目标定位的需求,本文提出了一种基于非参数核密度估计的视频运动目标空域定位技术.该技术先对代表视频运动目标的前景样本点进行非参数核密度估计,选择具有最高密度指标的样本点为第一个目标中心,然后通过修正样本点的密度估计值,逐步实现对视频运动目标的空域定位.本文的方法是减法聚类视频运动目标定位技术的进一步推广.推广后的定位方法,可根据具体的目标定位场合,灵活选择核函数对样本点进行核密度估计.实验表明,本文方法具有良好定位效果,同时,在样本点的密度估计上更具灵活性. 相似文献
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Multidimensional grey relation projection value can be synthesized as one-dimensional projection value by using projection pursuit model. The larger the projection value is, the better the model. Thus, according to the projection value, the best one can be chosen from the model aggregation. Because projection pursuit modeling based on accelerating genetic algorithm can simplify the implementation procedure of the projection pursuit technique and overcome its complex calculation as well as the difficulty in implementing its program, a new method can be obtained for choosing the best grey relation projection model based on the projection pursuit technique. 相似文献
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Logistic regression is often used to solve linear binary classification problems such as machine vision, speech recognition, and handwriting recognition. However, it usually fails to solve certain nonlinear multi-classification problem, such as problem with non-equilibrium samples. Many scholars have proposed some methods, such as neural network, least square support vector machine, AdaBoost meta-algorithm, etc. These methods essentially belong to machine learning categories. In this work, based on the probability theory and statistical principle, we propose an improved logistic regression algorithm based on kernel density estimation for solving nonlinear multi-classification. We have compared our approach with other methods using non-equilibrium samples, the results show that our approach guarantees sample integrity and achieves superior classification. 相似文献
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提出一种基于小波包变换(wavelet packets transform, WPT)与核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)的颤振识别方法。铣削颤振会抑制或增强某些频段内的信号,利用四层小波包分解与重构,得到16个频段内的重构信号,获得各重构信号的面积,并进行归一化处理,完成铣削颤振特征向量的选择。继而通过对比基于主成分分析(principal component analysis,PCA)与核主成分分析的特征提取方法的特征提取效果,选取KPCA对特征向量进行降维处理,最后以降维后的数据作为最小二乘支持向量机分类器的输入对铣削状态进行识别。结果表明,在小样本的情况下仍能有效、准确地对铣削状态进行分类,分类准确率达95.0 %。 相似文献