纳艳萍
- 作品数：6 被引量：5H指数：2
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- 发文基金：国家自然科学基金宁夏回族自治区自然科学基金更多>>
- 相关领域：理学自动化与计算机技术更多>>
- 一类单参数指数族的共轭先验分布被引量：2
- 2005年
- 共轭先验分布的选取是由似然函数L(θ)=p(x|θ)中所含θ的因式决定的,本文通过单参数指数族的似然函数L(θ)的因式,找出了与L(θ)具有相同核的分布作为先验分布,并验证了此先验分布是单参数指数族中参数θ的共轭先验分布,最后给出了一些常用的单参数指数分布的共轭先验分布．
- 纳艳萍
- 关键词：共轭先验分布
- 对基于模糊点数据的回归分析的改进
- 2011年
- 通过构造一个新的矩阵,改进了基于模糊点数据的回归分析,大大减少了模型和运算的复杂性.
- 纳艳萍
- 关键词：最小二乘估计
- 一种新的GPCA方法
- 2008年
- Generalized PCA(简写GPCA)是主成分分析(PCA)的一个非线性推广方法,主要用于数据压缩和特征提取.在经典的GPCA方法中,每个训练数据在构建主成分时的作用是相同的.然而,在许多实际问题中,训练数据的意义和作用是不同的,通常有些数据比其它数据更为重要,对于重要的数据我们应给予充分的重视,而对于不可信数据(可能是异常数据),应限制其作用.文中给每个训练数据赋予一个置信权重,将训练数据视为样本空间的模糊点,研究了基于模糊点数据的GPCA方法.数值实验表明,该方法能够有效控制异常点对主成分的影响,同时,该方法也为数据先验信息的利用提供了一个可行的途径.
- 纳艳萍魏立力
- 关键词：主成分分析
- 基于模糊点数据的主成分分析被引量：2
- 2009年
- 主成分分析是数据压缩和特征提取的非常有效的统计方法.在经典的主成分分析中,每个训练数据在构建主成分时的作用是相同的.然而,在许多实际问题中,每个训练数据的意义和作用是不同的,对于重要的数据我们应给予充分的重视,而对于不可信数据(可能是异常数据)应限制其作用.文中给每个训练数据赋予一个置信权重,将训练数据视为样本空间的模糊点,研究了基于模糊点数据的主成分分析.数值实验表明,该方法能够有效控制异常点对主成分的影响,同时,该方法也为数据先验信息的利用提供了一个可行的途径.
- 纳艳萍魏立力
- 关键词：主成分分析主轴
- 基于模糊点数据的主成分分析
- 主成分分析是将多个相关指标转化成少数不相关指标的一种多元统计方法，常常用于数据压缩和特征提取，广泛应用于工业、农业、经济、生物、医学、天文、地理等领域.
在经典的主成分分析中，每个训练数据在构建主成分时的作用是...
- 纳艳萍
- 关键词：主成分分析核主成分分析主成分回归
- 文献传递
- 基于模糊点数据的核主成分分析被引量：1
- 2012年
- 在核主成分分析中,给每个训练数据赋予一个置信权重,将训练数据视为样本空间的模糊点,研究了基于模糊点数据的核主成分分析.数值模拟表明,该方法能够有效控制异常点对主成分的影响.同时,该方法也为数据先验信息的利用提供了一个可行的途径.
- 纳艳萍魏立力
- 关键词：主成分分析核主成分分析
