隐目标回归算法设计研究

对常用的回归方法进行研究.此类方法虽然几何解释明确、易于求解,但均须事先确定(或假定)变量间的因果关系,再考虑建模,在实际应用中,对于很难确定变量的因果关系的问题,如物联网数据分析,上述方法就会失效.为此,提出一种无需假定因变量的隐目标回归方法.该方法易于核化,可以推广到非线性回归问题.通过人工数据和国际标准数据集上的实验验证了所提算法的有效性.     

LDE融合光谱回归分类的光照变化人脸识别

针对光照变化人脸识别问题中传统的光谱回归算法不能很好地进行特征提取而严重影响识别性能的问题,提出了局部判别嵌入优化光谱回归分类的人脸识别算法。计算出训练样本的特征向量;借助于数据的近邻和分类关系,利用局部判别嵌入算法构建分类问题所需的嵌入,同时学习每种分类的子流形所需的嵌入;利用光谱回归分类算法计算投影矩阵,并利用最近邻分类器完成人脸的识别。在两大人脸数据库扩展YaleB及CMU PIE上的实验验证了该算法的有效性,实验结果表明,相比其他光谱回归算法,该算法取得了更高的识别率、更好的工作特性,并且降低了计算复杂度。     

基于GM（1，1）和线性回归模型在印刷包衬压缩变形中的数据预测研究

运用线性回归对预测数据进行分析,剔除异常数据,用GM（1,1）模型进行预测,有效降低了数据相对误差,提高了预测数据的精度。选用印刷包衬压缩变形的压缩变形量值,用线性回归进行数据分析并剔除异常数据后用GM（1,1）进行预测,使得预测数据具有更高的准确性和适应性。实验及仿真结果表明,经过前期数据分析整理后的灰色预测模型,其预测期望值远优于单纯的回归模型和GM（1,1）模型。     

有源电力滤波器在工业供电系统中的应用

目前我国工业供电系统中越来越多地使用电力电子设备,这些设备会导致供电系统谐波含量增多,电能质量下降,并对其他用电设备造成不良影响。鉴于此,本文阐述了电网谐波抑制的重要性、紧迫性及谐波抑制方法,分析了有源滤波器的工作原理,并通过具体实例介绍其应用情况。     

Adaptive block size for dense QR factorization in hybrid CPU–GPU systems via statistical modeling

QR factorization is a computational kernel of scientific computing. How can the latest computer be used to accelerate this task? We investigate this topic by proposing a dense QR factorization algorithm with adaptive block sizes on a hybrid system that contains a central processing unit (CPU) and a graphic processing unit (GPU). To maximize the use of CPU and GPU, we develop an adaptive scheme that chooses block size at each iteration. The decision is based on statistical surrogate models of performance and an online monitor, which avoids unexpected occasional performance drops. We modify the highly optimized CPU–GPU based QR factorization in MAGMA to implement the proposed schemes. Numerical results suggest that our approaches are efficient and can lead to near-optimal block sizes. The proposed algorithm can be extended to other one-sided factorizations, such as LU and Cholesky factorizations.     

Real-time facial animation on mobile devices

We present a performance-based facial animation system capable of running on mobile devices at real-time frame rates. A key component of our system is a novel regression algorithm that accurately infers the facial motion parameters from 2D video frames of an ordinary web camera. Compared with the state-of-the-art facial shape regression algorithm [1], which takes a two-step procedure to track facial animations (i.e., first regressing the 3D positions of facial landmarks, and then computing the head poses and expression coefficients), we directly regress the head poses and expression coefficients. This one-step approach greatly reduces the dimension of the regression target and significantly improves the tracking performance while preserving the tracking accuracy. We further propose to collect the training images of the user under different lighting environments, and make use of the data to learn a user-specific regressor, which can robustly handle lighting changes that frequently occur when using mobile devices.     

数据挖掘预测模型在脑损伤患者认知功能康复中的应用

为了更好地预测后天性脑损伤ABI(Acquired Brain Injury)患者认知功能康复的影响因素,提出基于决策树(DT)、多层感知器(MLP)和广义回归神经网络(GRNN)的三种预测模型。借助于10折交叉验证测试算法,通过专一性、灵敏度和精度分析以及混淆矩阵分析对模型的性能进行测试,从而获得新的知识以评估和改善认知功能康复过程中的有效性。实验结果表明,基于DT的模型的模拟结果明显比其他模型更为优越,预测平均精度可高达90.38%。     

带隐变量的回归模型EM算法

带有隐变量的回归模型具有非常广泛的应用场合,隐回归模型的参数求解问题依赖于自变量的分布假设。基于自变量的beta分布的假设条件,给出了隐回归模型的EM算法,详细地推导了模型中的参数求解过程,给出了使用牛顿法求解beta分布参数的算法,并提出一个合适的初值选择算法。在模拟数据和真实数据的基础上进行了详细的比较性试验,结果表明,对具有不同分布特征的因变量观察值,EM算法能够有效地求解隐回归模型的参数。     

基于概率支持向量回归的产品设计时间预测模型

为使产品设计时间预测既克服小样本、异方差噪声问题,又提供除预测值以外的其他有用信息,建立概率支持向量回归(PSVR)模型。首先,在异方差回归模型基础上设计概率约束条件,以使预测值以较大概率位于真实值的某邻域,结合具有参数不敏感损失函数的支持向量回归确定优化目标,提出PSVR。然后,将最大完工时间知识嵌入进PSVR的约束条件,用以确定真实值邻域的宽度,将交叉验证与遗传算法相结合以确定PSVR的相关参数。最后,以注塑模具设计的实例进行分析,结果表明基于PSVR的时间预测方法可同时提供有效的预测值和预测区间。     

高维数据挖掘中基于中位数回归的特征提取新方法

为降低噪声对数据特征提取(变量选择)效果的不利影响,基于中位数回归分析方法,利用变量选择降维技术(正则化估计),提出了一种稳健、有效的特征提取(变量选择)新方法,并具体给出了估计算法,该算法具有快速计算的特点.实验结果表明,新方法能够有效地对高维数据集进行估计和变量选择,且具有较高的准确性,即使数据中的信噪比很低时,该方法仍具有较好的效果.因此,该方法为高维数据挖掘特征提取提供了稳健且有效的方法.