函数型累积Logistic回归模型研究与应用

该文针对响应变量为有序多分类标量数据，协变量为函数型数据构建函数型累积Logistic回归模型，并在贝叶斯分析框架下构造Gibbs抽样算法解决参数估计问题.具体解决流程为：首先，通过潜变量连接有序响应变量与函数协变量间的关系，同时对回归系数函数和回归函数型自变量选取主成分基函数进行展开，设置潜变量模型误差项服从Logistic分布.再利用Polya-Gamma变换解决模型似然函数的复杂性，并求得回归系数展开系数的后验分布从而构建Gibbs抽样算法.最后将该方法应用与模拟数据和实际空气质量指数(AQI)的分析，结果显示能较好地对模拟数据和空气质量指数(AQI)污染状况进行分类.     

游离于城市与乡村的失落——论《生命册》的身份焦虑

李佩甫的《生命册》以沉雄老到的笔触记录了生活在平原这片黄土地上无梁村众人的漂泊史。无论是从农村跟随大流涌入城市的乡村人,还是因犯错被下放至农村的城市人,他们都在生存的大环境下,逐渐走向精神的困顿,其城市人与农村人的身份也逐渐模糊化,于是在社会转型时期,他们开始了漫长的身份认同历程,然而却渐渐迷失在被物质化的历史洪波中,引发当下人们的"身份焦虑"。     

回归分析在具有蠕变特点滑坡变形预测中的应用

应用一维回归分析预测新滩滑坡变形的发展趋势,求得各阶段的累积位移一时间函数,并进一步求得变形加速度和变形速度随时间变化的函数关系。通过具体分析,认为变形加速度可作为蠕变滑坡的一个临滑预警指标,并将新滩滑坡临滑预警指标定为7.5 mm/月²。     

底牌 底线——乌克兰危机中的博弈——克里米亚“回归”的冲击波有多强烈——采访中国现代国际关系研究院俄罗斯研究所所长冯玉军

记者：3月18日，普京在克里姆林宫发表讲话，宣布正式吸纳克里米亚和塞瓦斯托波尔成为俄罗斯联邦的两个新的联邦主体，克里米亚作为共和国、塞瓦斯托波尔作为联邦级的联邦市，与莫斯科和圣彼得堡具有同样的地位。对这样一个事实，你有几个层次的解读？     

基于双空间交替学习的机器人运动技能获取

针对如何基于示范任务学习让机器人自主获得完成新任务的能力的难题,提出一种高斯混合回归结合路径积分策略提升(GMR-PI2)的表达、模仿和优化框架,同时采用基函数、策略表达权系数两个空间上交替搜索执行方案来解决上述问题.核心思想是当权系数探索到最佳逼近点附近时,根据经验最优轨迹集进行基函数的自重组,然后再重启权系数搜索,从而实现从示范任务到指标集约束任务的渐进运动技能获取.经典的轨迹规划过点实验结果表明该方法是有效和可行的.     

基于顾客偏好的瓶装水外观感性质量评价

从感性质量评价的角度提取13个感性质量评价词对,用于全面且针对性地评价顾客对瓶装水的偏好.以"想购买"为综合感性提取瓶装水的感性质量评价要素,结合聚类分析等方法确定7种代表性样本.基于语义差异法构建瓶装水感性质量评价量表,运用多元回归模型分析建立顾客偏好与感性评价词对之间的关系模型.关系模型解决了如何识别顾客偏好和感性质量需求,以及如何将这些偏好和需求整合到产品设计过程中的问题.     

LEARNING CAUSAL GRAPHS OF NONLINEAR STRUCTURAL VECTOR AUTOREGRESSIVE MODEL USING INFORMATION THEORY CRITERIA

Detection and clarification of cause-effect relationships among variables is an important problem in time series analysis. Traditional causality inference methods have a salient limitation that the model must be linear and with Gaussian noise. Although additive model regression can effectively infer the nonlinear causal relationships of additive nonlinear time series, it suffers from the limitation that contemporaneous causal relationships of variables must be linear and not always valid to test conditional independence relations. This paper provides a nonparametric method that employs both mutual information and conditional mutual information to identify causal structure of a class of nonlinear time series models, which extends the additive nonlinear times series to nonlinear structural vector autoregressive models. An algorithm is developed to learn the contemporaneous and the lagged causal relationships of variables. Simulations demonstrate the effectiveness of the nroosed method.     

考虑产品特征属性的替代性需求预测方法

随着电商销售业务的高速发展, 对用户需求进行快速准确预测已成为重要的研究方向. 产品间的替代性对需求有一定影响作用, 且此方面的应用研究在不断深入. 为了提升需求预测精度, 基于畅销预测属性值排序, 利用邻近替代率估计方法, 并结合 Adaboost 预测模型, 构建出一种更优的考虑产品特征属性的替代性需求预测方法, 并通过实验证明该方法行之有效.     

基于LR-IV模型的滑坡敏感性评价

滑坡敏感性评价是滑坡防治中的重要一环.针对信息量模型(Ⅳ)中各影响因子等权以及逻辑回归模型(LR)中因子难以量化的问题,将逻辑回归模型(LR)与信息量模型(Ⅳ)进行耦合,构建LR-Ⅳ模型,并将逻辑回归模型及信息量模型作为对照,以湖北省为例,进行了滑坡敏感性评价.选取工程岩组、地震烈度、水系距离、构造线距离、地貌、降雨面、坡度等七个因子,结合GIS的栅格分析方法,计算各区域滑坡敏感性指数,得到湖北省滑坡敏感性区划图.将历史滑坡数据随机分为70%的训练数据与30%的验证数据,通过受试者工作特征曲线来比较各个模型之间的性能.在成功率上,LR-Ⅳ模型(91.3%)与逻辑回归模型(91.5%)、信息量模型(90.3%)相差不大,都具有极高的成功率,但在预测率上,LR-Ⅳ模型(75.7%)远胜于逻辑回归模型(65.8%),略强于信息量模型(74.9%).研究结果表明,LR-Ⅳ模型表现优异,可用于滑坡敏感性评价.