导读:本文包含了非参分析论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:多维数据,判别分析,非参数统计,核函数
非参分析论文文献综述
石凯,聂富强,孙峰[1]（2019）在《多维数据判别分析的非参核密度算法研究》一文中研究指出判别分析在数据挖掘、识别中有着广泛的应用,其中充分利用训练集的信息,改进判别规则算法,降低误判率一直是众多研究关注的焦点。传统的一些判别算法中,往往事先假定数据的分布类型来建立判别规则,但多维数据结构往往存在违背假定的情形,从而导致较高的误判率。针对此类问题,提出采用非参核密度算法建立多维数据的判别规则,同时通过Iris数据和Seeds数据进行实证分析。结果表明,与现有的判别分析算法相比较,所提判别算法利用样本资料信息更充分,显着提高了多维数据的判别精度,并且该算法不受分布假定的限制,具有广泛的适用性。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2019年06期）
刘挺坚,刘友波,刁塑,刘俊勇,韩安兵[2]（2018）在《连锁故障中负荷损失数值特征的非参关联分析》一文中研究指出从大量连锁故障仿真数据中观察负荷损失与电网特性指标的数值特征关系,建立负荷损失与阶段性电网特性指标的非参关联分析模型。基于多层时序演化连锁故障模型构建数据仿真平台,选取电气状态指标、网络结构指标以及有序分布指标这3类电网特性指标作为连锁故障负荷损失的关联对象,通过仿真得到连锁故障负荷损失与电网特性指标的大数据样本。采用非参数独立性筛选方法剔除弱关联特性指标,进一步利用Group Lasso非参数回归算法确定关联特性指标与负荷损失的非参数关联规则。西南某省级电网算例表明,非参关联分析方法可揭示与连锁故障负荷损失具有强关联性的电网特性指标,同时显性地给出电网特性指标与负荷损失的关联水平和趋势。(本文来源于《电力自动化设备》期刊2018年07期）
康永欣[3]（2018）在《距离依赖非参贝叶斯模型在群体行为分析中的应用》一文中研究指出群体行为分析是视频内容理解的一个重要应用领域。从人群密集场景的监控视频中自动学习得到场景中常见的行为模式,是群体行为分析中的一个核心任务。由于这一类场景中目标物众多,导致遮挡现象频繁发生,场景结构各异导致运动模式繁杂,行为主体的主观性较强导致运动模式多样,所以对人群密集场景的分析一直都是研究的重点和难点。在众多监督和无监督学习算法中,距离依赖非参贝叶斯模型是一类能够自动发掘数据模式的模型,并且模型规模随着数据的变化而改变,同时能够引入不同层次的先验信息指导聚类。因此,本文提出了一种新的距离依赖非参贝叶斯模型,并且基于该模型给出了对人群密集场景进行行为模式识别的完整解决方案。该方案在多个数据集中应用并取得效果。本文主要工作内容有:首先,对目前群体行为分析的研究现状进行综述分析,并提出针对人群密集场景中学习运动模式问题的解决方案。基于群体行为分析的一般框架,从特征提取,特征表达,模型构建等叁个方面对目前该领域的研究方法进行对比分析,并针对所面临场景和任务的特殊性,选择合适的解决方案,应用于人群密集场景监控视频中,目的是得到更具有语义表达能力的行为模式。其次,提出新的非参贝叶斯模型——距离依赖中餐馆连锁店过程混合模型。该模型基于现有的距离依赖中餐馆模型和分层狄利克雷过程,是对距离依赖中餐馆模型的层次化扩展,更好地解决在人群密集场景中遇到的挑战。本文阐述了该模型的产生式过程与求解过程,并通过对求解过程进行验证。最后,将距离依赖中餐馆连锁店过程混合模型作为本文的解决方案中的建模部分核心算法,应用到多个人群密集场景的监控视频中去。利用模型的优势,本文的解决方案能够自动学习场景中的运动模式,形成对整个场景中运动模式的完整语义表达。(本文来源于《哈尔滨理工大学》期刊2018-06-01）
王浩宇[4]（2015）在《利用随机效应非参分布分析纵向数据》一文中研究指出纵向数据观测间的非独立性往往会造成模型参数估计上的困难,而随机效应的引入可以构造有效的条件独立从而减少参数估计的计算量。论文以某针叶林生长数据为例,假设随机效应服从非参分布,并介绍如何引入随机效应对纵向数据进行分析,并提出有效的模型检验方法。(本文来源于《湖南科技学院学报》期刊2015年10期）
俱翠[5]（2013）在《非参统计方法对医药行业净资产收益率的对比研究——基于北京市2006年-2011年的时序数据分析》一文中研究指出利用非参数统计的方法,可以减少实际应用中对假设条件的依赖,不受样本分布形式限制。本文首先利用Kruskal-Wallis和Brown-Mood检验对2006-2011年北京市7个医药行业上市公司的净资产收益率数据进行对比。其次,利用Page检验对上述数据进行分析。发现7家公司的资产收益率并无显着的差异;2006年到2011年其间北京市医药生物行业的净资产收益率是不断提高的;各家公司的净资产收益率与北京的整体经济发展基本协调,公司之间的相差幅度比较小。(本文来源于《中国证券期货》期刊2013年08期）
陈燕武,黄静菲[6]（2013）在《利用非参分位数回归模型分析金融市场的风险传染》一文中研究指出基于市场风险的角度,采用非参分位数回归模型,结合中国、美国、英国和日本4个国家股票市场的数据进行实证分析.实证结果表明:4个国家的金融市场存在着风险传染效应,而且这种传染是非线性的;风险产生国的金融市场首先受到影响,进而再传染到其他3个国家的金融市场,而且这种风险传染对于不健全的金融市场的影响程度要大于相对比较健全的金融市场.(本文来源于《华侨大学学报(自然科学版)》期刊2013年02期）
过奕[7]（2011）在《股指期货保证金研究——基于参数、半参、非参模型的分析》一文中研究指出基于收益率的基本统计特征,采用GARCH-t模型计算VaR值,并以此为保证金比率,对沪深300指数进行分析,建立了GARCH-VaR的股指期货保证金模型,蒙特卡罗模拟法的VaR模型,历史模拟法的VaR模型,通过对比,发现GARCH-VaR模型能更好地捕捉收益率分布特征,得到的保证金水平能更好地覆盖风险。(本文来源于《价格月刊》期刊2011年03期）
殷淑琴,马亚娜,贺天峰[8]（2008）在《湖州市参保病人与非参保病人住院费用的比较分析》一文中研究指出目的通过对参保病人与非参保病人的住院医疗费用进行比较,分析参保病人的费用特点并提出适当的费用控制办法。方法对湖州市某叁级综合医院2006.8~2007.8的14141例参保和非参保住院患者的住院费用情况进行比较分析。结果参保病人的平均住院天数、平均住院费用、手术费用均明显高于非参保病人,两组之间均存在显着性统计学差异(P<0.01)。结论控制参保病人的药费和缩短住院日是目前医保部门控制医院住院费用的有效可行手段。(本文来源于《中国卫生事业管理》期刊2008年10期）
乐端[9]（2005）在《基本医疗保险制度下医疗服务公平性研究——对参保和非参保群体的对比分析》一文中研究指出在就医过程中,医疗机构对病人是否有基本医疗机构参保身份的关注;现实情况下,大量普通人群(大部分为非参保者)“有病不敢看”和部分政策投机者(大部分为参保者)浪费医疗资源同时并存的现象,笔者想探究基本医疗保险制度下参保患者和非参保患者之间是否在医疗服务可及和(本文来源于《医学与社会》期刊2005年12期）
非参分析论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
从大量连锁故障仿真数据中观察负荷损失与电网特性指标的数值特征关系,建立负荷损失与阶段性电网特性指标的非参关联分析模型。基于多层时序演化连锁故障模型构建数据仿真平台,选取电气状态指标、网络结构指标以及有序分布指标这3类电网特性指标作为连锁故障负荷损失的关联对象,通过仿真得到连锁故障负荷损失与电网特性指标的大数据样本。采用非参数独立性筛选方法剔除弱关联特性指标,进一步利用Group Lasso非参数回归算法确定关联特性指标与负荷损失的非参数关联规则。西南某省级电网算例表明,非参关联分析方法可揭示与连锁故障负荷损失具有强关联性的电网特性指标,同时显性地给出电网特性指标与负荷损失的关联水平和趋势。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
非参分析论文参考文献
[1].石凯,聂富强,孙峰.多维数据判别分析的非参核密度算法研究[J].计算机工程与应用.2019
[2].刘挺坚,刘友波,刁塑,刘俊勇,韩安兵.连锁故障中负荷损失数值特征的非参关联分析[J].电力自动化设备.2018
[3].康永欣.距离依赖非参贝叶斯模型在群体行为分析中的应用[D].哈尔滨理工大学.2018
[4].王浩宇.利用随机效应非参分布分析纵向数据[J].湖南科技学院学报.2015
[5].俱翠.非参统计方法对医药行业净资产收益率的对比研究——基于北京市2006年-2011年的时序数据分析[J].中国证券期货.2013
[6].陈燕武,黄静菲.利用非参分位数回归模型分析金融市场的风险传染[J].华侨大学学报(自然科学版).2013
[7].过奕.股指期货保证金研究——基于参数、半参、非参模型的分析[J].价格月刊.2011
[8].殷淑琴,马亚娜,贺天峰.湖州市参保病人与非参保病人住院费用的比较分析[J].中国卫生事业管理.2008
[9].乐端.基本医疗保险制度下医疗服务公平性研究——对参保和非参保群体的对比分析[J].医学与社会.2005