回归函数论文-王快妮,曹进德,刘庆山

回归函数论文-王快妮,曹进德,刘庆山

导读:本文包含了回归函数论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献,主要关键词:神经网络,超限学习机,鲁棒,指数Laplace损失函数

回归函数论文文献综述

王快妮,曹进德,刘庆山[1](2019)在《基于指数Laplace损失函数的回归估计鲁棒超限学习机》一文中研究指出实际问题的数据集通常受到各种噪声的影响,超限学习机(extreme learning machine, ELM)对这类数据集进行学习时,表现出预测精度低、预测结果波动大.为了克服该缺陷,采用了能够削弱噪声影响的指数Laplace损失函数.该损失函数是建立在Gauss核函数基础上,具有可微、非凸、有界且能够趋近于Laplace函数的特点.将其引入到超限学习机中,提出了鲁棒超限学习机回归估计(exponential Laplace loss function based robust ELM for regression, ELRELM)模型.利用迭代重赋权算法求解模型的优化问题.在每次迭代中,噪声样本点被赋予较小的权值,能够有效地提高预测精度.真实数据集实验验证了所提出的模型相比较于对比算法具有更优的学习性能和鲁棒性.(本文来源于《应用数学和力学》期刊2019年11期)

顾金花[2](2019)在《让情境来自生活,让课堂回归本真——记“函数模型及其应用”教学的心路历程》一文中研究指出苏教版普通高中课程标准实验教科书《数学》(必修1)第3章"函数模型及其应用",传统授课方式是用几个典型的问题在不同的问题情境中抽象出不同的函数模型进行解决.在研究传统教学课件或教案的基础上,笔者发现仅用一个故事编拟叁个情境,将学生所学的函数模型穿插其中,使用信息技术手段对数据进行拟合,这样的教学效果会更好.本节课在苏州市教科院组织的教学研讨经验交流会上进行了汇报,得到了与会教师的一致好评.下面就上好本节课前后的心路历程整理如下,与同仁分(本文来源于《中学数学月刊》期刊2019年10期)

余平[3](2019)在《基于FPCA的部分函数型线性模型的复合分位数回归估计》一文中研究指出本文研究了部分函数型线性回归模型的复合分位数估计问题.采用函数型主成分基函数对斜率函数和函数型预测变量进行展开,在相当宽松的条件下给出斜率函数的最优收敛速度和参数部分的渐近正态性.最后通过理论模拟来评价提出方法的有效性.(本文来源于《山西师范大学学报(自然科学版)》期刊2019年03期)

赵爱华,江雯[4](2019)在《源于标准,基于考纲,回归本质,关注素养——例析二次函数为背景的选择题》一文中研究指出随着教育部《关于全面深化课程改革落实立德树人根本任务的意见》的颁布与实施,聚焦学生数学核心素养成为近年中考数学命题的落脚点.二次函数作为初中数学学习的重点内容之一,也是初中数学与高中数学联系的纽带,关于二次函数的相关试题能够比较广泛地考查到学生函数与方程,数形(本文来源于《数学之友》期刊2019年04期)

田茂再,梅波[5](2019)在《函数型变量倾斜分位回归模型及其应用》一文中研究指出本文考虑函数型数据的结构特征,针对两类函数型变量分位回归模型(函数型因变量对标量自变量和函数型因变量对函数型自变量),基于函数型倾斜分位曲线的定义构建新型函数型倾斜分位回归模型。对于第二类模型,本文分别考虑样条基函数对模型系数展开和函数型主成分基函数对函数型自变量展开,得到倾斜分位回归模型的基本形式。参数估计采用成分梯度Boosting算法最小化加权非对称损失函数,提高计算效率。在理论上证明了倾斜分位回归模型的系数估计量均服从渐近正态分布。模拟和实证研究结果显示,倾斜分位回归模型比已有的逐点分位回归模型具有更好的拟合效果。根据积分均方预测误差准则,本文提出的模型有一致较好的预测能力。(本文来源于《统计研究》期刊2019年08期)

王平[6](2019)在《回归定义——解决抽象函数单调性问题的有效策略》一文中研究指出学生对抽象函数的理解有一定困难,原因是此类函数没有具体的函数解析式.回归定义是解决抽象函数单调性问题的重要方法.(本文来源于《中学教学参考》期刊2019年20期)

谢璃,唐甜,王晓瑞[7](2019)在《线性空间自回归模型的不同惩罚函数下参数估计的比较及其实证分析》一文中研究指出在线性空间自回归模型的研究中,本文首次提出了将叁种惩罚LASSO,ALASSO,SCAN进行惩罚效果的比较;然后利用惩罚最小二乘进行参数估计,在叁种惩罚函数下,进行了模拟分析,并且将叁种惩罚估计与拟极大似然估计进行了比较,在实例分析中,针对美国的暴力犯罪问题,在加入空间因素后,讨论了本区域和周边环境的因素对暴力犯罪率的影响。在整理了美国各州的暴力犯罪数据后,我们发现仍然有59个自变量,利用叁种惩罚函数,得出在各种惩罚下的压缩估计,经过进一步分析,得出了影响某一区域的暴力犯罪率的主要因素。(本文来源于《数理统计与管理》期刊2019年05期)

张秀玲,訾雪旻[8](2019)在《基于分位数回归方法的函数型数据在线控制图》一文中研究指出利用函数型数据刻画产品的某些特性是目前统计质量控制研究中非常流行的方法。文章讨论了带有独立同分布随机项的一般线性函数型模型,基于分位数回归方法在线监控截距和斜率中位数。结合多元指数加权移动平均控制图,给出一种新的函数型数据在线监控控制图,通过模拟研究给出控制图的可控平均运行长度,并验证了在模型系数发生漂移的情况下控制图的有效性。(本文来源于《天津职业技术师范大学学报》期刊2019年02期)

储亚伟,王娟,杨舒媛,许钦[9](2019)在《基于回归分析模型的网络学习与成绩关联度研究——以“复变函数”为例》一文中研究指出文章首先根据获得的网络学习数据,建立典型相关性分析模型,得出观看视频次数、讨论次数以及平台访问次数对学生的成绩有影响.其次,分别通过多元线性回归模型、逐步线性回归模型、多元二项式回归模型对数据进行了定量分析,最终得出上述"复变函数"的网络学习叁种因素对学生成绩的关联度.(本文来源于《通化师范学院学报》期刊2019年06期)

王裕龙[10](2019)在《研究考点精准复习,回归课本消除盲区——以“锐角叁角函数”中考一轮复习为例》一文中研究指出中考一轮复习的主要功能是梳理知识、查漏补缺,复习过程中离不开链接地区考题,关注高频考点,促进学生大面积过关.然而,教材也应该是一轮复习的一个重要关注点,但是常常被忽略.本文以"锐角叁角函数"的中考一轮复习为例,记录一次磨课经历,供分享.一、"锐角叁角函数"中考一轮复习教学设计初稿概述活动1:知识梳理,锐角叁角函数的有关概念(本文来源于《中学数学》期刊2019年12期)

回归函数论文开题报告

(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:

苏教版普通高中课程标准实验教科书《数学》(必修1)第3章"函数模型及其应用",传统授课方式是用几个典型的问题在不同的问题情境中抽象出不同的函数模型进行解决.在研究传统教学课件或教案的基础上,笔者发现仅用一个故事编拟叁个情境,将学生所学的函数模型穿插其中,使用信息技术手段对数据进行拟合,这样的教学效果会更好.本节课在苏州市教科院组织的教学研讨经验交流会上进行了汇报,得到了与会教师的一致好评.下面就上好本节课前后的心路历程整理如下,与同仁分

(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。

回归函数论文参考文献

[1].王快妮,曹进德,刘庆山.基于指数Laplace损失函数的回归估计鲁棒超限学习机[J].应用数学和力学.2019

[2].顾金花.让情境来自生活,让课堂回归本真——记“函数模型及其应用”教学的心路历程[J].中学数学月刊.2019

[3].余平.基于FPCA的部分函数型线性模型的复合分位数回归估计[J].山西师范大学学报(自然科学版).2019

[4].赵爱华,江雯.源于标准,基于考纲,回归本质,关注素养——例析二次函数为背景的选择题[J].数学之友.2019

[5].田茂再,梅波.函数型变量倾斜分位回归模型及其应用[J].统计研究.2019

[6].王平.回归定义——解决抽象函数单调性问题的有效策略[J].中学教学参考.2019

[7].谢璃,唐甜,王晓瑞.线性空间自回归模型的不同惩罚函数下参数估计的比较及其实证分析[J].数理统计与管理.2019

[8].张秀玲,訾雪旻.基于分位数回归方法的函数型数据在线控制图[J].天津职业技术师范大学学报.2019

[9].储亚伟,王娟,杨舒媛,许钦.基于回归分析模型的网络学习与成绩关联度研究——以“复变函数”为例[J].通化师范学院学报.2019

[10].王裕龙.研究考点精准复习,回归课本消除盲区——以“锐角叁角函数”中考一轮复习为例[J].中学数学.2019

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