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基于弹性小世界回声状态网络的非线性时间序列预测 被引量:1
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作者 任条娟 钟陈健 +1 位作者 刘半藤 郑启航 《计算机应用与软件》 北大核心 2021年第6期256-261,共6页
非线性时间序列预测在物理、医学和经济等领域具有广泛的需求。为提高非线性时间序列的预测精度,提出一种基于弹性小世界回声状态网络的非线性时间序列预测方法。采用小世界网络作为储备池,提高模型适应性;构建l 1范数和l 2范数联合的... 非线性时间序列预测在物理、医学和经济等领域具有广泛的需求。为提高非线性时间序列的预测精度,提出一种基于弹性小世界回声状态网络的非线性时间序列预测方法。采用小世界网络作为储备池,提高模型适应性;构建l 1范数和l 2范数联合的弹性惩罚模型,提高模型求解的数值稳定性和精确性。对非线性时间序列进行仿真实验,该方法相比常规方法具有更好的稳定性和更高的预测精度。 展开更多
关键词 小世界 弹性惩罚 非线性 预测方法 预测精度
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基于惩罚逻辑回归的乳腺癌预测 被引量:7
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作者 胡雪梅 谢英 蒋慧凤 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2021年第6期1237-1249,共13页
本文采用惩罚逻辑回归方法,利用威斯康星大学的乳腺癌数据对乳腺肿瘤进行预测。首先选取与乳腺癌相关的10个指标作为自变量,接着采用逻辑回归、LASSO惩罚逻辑回归、L_(2)惩罚逻辑回归和弹性网惩罚逻辑回归作为分类器,利用75%的数据集作... 本文采用惩罚逻辑回归方法,利用威斯康星大学的乳腺癌数据对乳腺肿瘤进行预测。首先选取与乳腺癌相关的10个指标作为自变量,接着采用逻辑回归、LASSO惩罚逻辑回归、L_(2)惩罚逻辑回归和弹性网惩罚逻辑回归作为分类器,利用75%的数据集作为训练集建立模型,最后利用25%的测试集、混淆矩阵和ROC曲线评估不同模型的预测精度。结果表明,LASSO惩罚逻辑回归的预测表现最好,预测精度达到97.18%;弹性网惩罚逻辑回归的预测表现随着α的增大发生变化,特别当α=0.9时,预测精度达到97.18%,与LASSO惩罚逻辑回归的预测表现一样好;L_(2)惩罚逻辑回归的预测表现排第3,逻辑回归表现最差。因此,在乳腺肿瘤诊断中可借助LASSO惩罚逻辑回归和弹性网惩罚逻辑回归提高诊断精度。 展开更多
关键词 乳腺癌 逻辑回归 LASSO惩罚逻辑回归 L_(2)惩罚逻辑回归 弹性惩罚逻辑回归
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带有Elastic Net惩罚的贝叶斯分位数回归及其数值模拟
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作者 刘亚新 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2018年第18期15-19,共5页
对于分位数回归中的变量选择问题,文章将Elastic Net惩罚与分位数回归相结合。对参数估计模型进行变形后,建立了贝叶斯分层模型,使各参数的全条件后验分布都是熟知的分布形式,可以采用Gibbs抽样产生收敛速度较快的马尔科夫链来估计回归... 对于分位数回归中的变量选择问题,文章将Elastic Net惩罚与分位数回归相结合。对参数估计模型进行变形后,建立了贝叶斯分层模型,使各参数的全条件后验分布都是熟知的分布形式,可以采用Gibbs抽样产生收敛速度较快的马尔科夫链来估计回归系数。数值模拟结果表明,该方法在参数估计和预测方面均能达到良好的效果,与现有的四种变量选择方法相比具有较明显的优势。 展开更多
关键词 分位数回归 变量选择 弹性惩罚 贝叶斯估计
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Topology optimization of thermoelastic structures using the guide-weight method 被引量:4
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作者 LIU XinJun WANG Chao ZHOU YanHua 《Science China(Technological Sciences)》 SCIE EI CAS 2014年第5期968-979,共12页
The guide-weight method is introduced to solve the topology optimization problems of thermoelastic structures in this paper.First,the solid isotropic microstructure with penalization(SIMP)with different penalty factor... The guide-weight method is introduced to solve the topology optimization problems of thermoelastic structures in this paper.First,the solid isotropic microstructure with penalization(SIMP)with different penalty factors is selected as a material interpolation model for the thermal and mechanical fields.The general criteria of the guide-weight method is then presented.Two types of iteration formulas of the guide-weight method are applied to the topology optimization of thermoelastic structures,one of which is to minimize the mean compliance of the structure with material constraint,whereas the other one is to minimize the total weight with displacement constraint.For each type of problem,sensitivity analysis is conducted based on SIMP model.Finally,four classical 2-dimensional numerical examples and a 3-dimensional numerical example considering the thermal field are selected to perform calculation.The factors that affect the optimal topology are discussed,and the performance of the guide-weight method is tested.The results show that the guide-weight method has the advantages of simple iterative formula,fast convergence and relatively clear topology result. 展开更多
关键词 topology optimization THERMOELASTIC guide-weight method sensitivity analysis
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