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1.
将线性回归模型与流形结构相结合,构成了弱线性多标签特征选择的联合框架。首先,用最小二乘损失函数来学习回归系数矩阵;其次,通过标签流形结构来学习数据特征的权重矩阵;再次,用L2,1-范数来约束回归系数矩阵和特征权重矩阵,这样既能引导稀疏性,又有利于特征选择。此外,设计并证明了具有收敛性的迭代更新算法来解决上述提出的问题。最后,所提出的方法在多个经典多标签数据集上进行了验证,实验结果表明了所提算法的有效性。 相似文献
2.
3.
为了对航空电子设备的测试数据进行有效约简, 去除冗余信息和不相关特征, 基于机器学习领域现有的特征选择算法, 提出了一种元学习框架下的航空电子设备特征选择算法推荐方法。所提方法旨在根据不同航空电子设备测试数据所蕴含的信息, 推荐合适的特征选择算法。首先, 分析了数据集特征的描述方法。然后, 介绍了采用综合度量指数的算法性能评价方法。最后, 给出了特征选择算法推荐方法的框架。使用42个航空电子设备的测试数据和13个过滤型特征选择算法建立了元数据库, 采用留一法进行交叉验证, 推荐命中率达到了90%以上, 推荐性能比例达到97%以上。 相似文献
4.
针对目前网络空间安全形势快速变化带来的新风险和新挑战, 提出一种基于相关性分析的特征选取和树状Parzen估计优化的入侵检测方法。首先, 通过基于相关性分析的数据特征选取方法对数据维度进行压缩。其次, 对原始数据集进行特征筛选, 生成新的特征子集。最终, 使用序列模型优化算法中的树状Parzen估计算法对随机森林算法进行模型优化。实验结果表明, 相比其他应用机器学习算法的入侵检测方法, 所提方法在提升综合性能的同时拥有更高的检测效率, 有效地提升了入侵检测技术的实用性。 相似文献
5.
Tania Marines-Macías Pablo Colunga-Salas Luis D. Verde Arregoitia Eduardo J. Naranjo 《Journal of Natural History》2018,52(21-22):1417-1431
Studying animal space use patterns can help increase our understating of ecological processes such as competition and community dynamics. To quantify space and habitat use in an isolated and patchy cloud forest community in Mexico, we evaluate the vertical stratification, home range and habitat selection of two arboreal rodents: Habromys schmidlyi and Reithrodontomys microdon. Using live-traps at ground level and different forest strata, we radio-equipped nine individuals of H. schmidlyi and seven of R. microdon, and evaluated fine-scale space use and broad-scale habitat selection between cloud forest and oak forest. We found an average home range of 0.24 ha for R. microdon males and 0.72 ha for females, with a preference for higher canopy in the cloud forest. For H. schmidlyi the home range was 0.83 ha for males and 0.29 ha for females, with a preference for the understory level in the cloud forest. Home range is three-dimensional for these rodents, so we estimate that on average, individuals of both species used eight trees in the time they were tracked. We characterised the vegetation at the trap sites, and used recursive partitioning to relate the presence of different plants with the probability of finding these two species and Peromyscus aztecus, a third rodent species also present in the area and considered in our analysis of habitat use. The highest probability of finding R. microdon (96%) was related to the presence of Brachythecium occidentale and Renauldia mexicana, while H. schmidlyi (95%) was found in close proximity to Fabronia ciliaris and Everniastrum. We highlight the importance of arboreal trapping in biodiversity assessments, and the role of arboreal rodents in maintaining tropical forest ecosystems. We suggest that these rodent species could avoid or reduce competition by using the vertical strata differentially, and that H. schmidlyi and R. microdon can be biological indicators for cloud forest management and conservation. 相似文献
6.
摘要: 针对传统交通流预测模型正在由单断面历史数据处理向多断面、多时刻历史数据处理转变,但在考虑各断面间的影响时,多变的交通状况往往会使预测模型复杂化的问题,引入一种多元线性回归最小绝对收缩和选择算子方法(Lasso),并利用其优秀的变量选择能力,在复杂路网多断面中选出相关性较高的断面;结合神经网络(NN)的非线性特性,提出了Lasso NN组合模型.结果表明:Lasso NN模型在路网交叉口对未来15 min交通流数据预测的误差率低于9.2%;在非交叉口的误差率低于6.7%,总体优于各自单独使用得出的结果. 相似文献
7.
8.
Dynamic Model Averaging and CPI Inflation Forecasts: A Comparison between the Euro Area and the United States 下载免费PDF全文
Gabriele Di Filippo 《Journal of forecasting》2015,34(8):619-648
The paper forecasts consumer price inflation in the euro area (EA) and in the USA between 1980:Q1 and 2012:Q4 based on a large set of predictors, with dynamic model averaging (DMA) and dynamic model selection (DMS). DMA/DMS allows not solely for coefficients to change over time, but also for changes in the entire forecasting model over time. DMA/DMS provides on average the best inflation forecasts with regard to alternative approaches (such as the random walk). DMS outperforms DMA. These results are robust for different sample periods and for various forecast horizons. The paper highlights common features between the USA and the EA. First, two groups of predictors forecast inflation: temporary fundamentals that have a frequent impact on inflation but only for short time periods; and persistent fundamentals whose switches are less frequent over time. Second, the importance of some variables (particularly international food commodity prices, house prices and oil prices) as predictors for consumer price index inflation increases when such variables experience large shocks. The paper also shows that significant differences prevail in the forecasting models between the USA and the EA. Such differences can be explained by the structure of these respective economies. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献
9.
考虑通货膨胀的影响,研究了一个确定缴费养老计划退休后期最优投资决策问题.自退休时刻开始,退休者定期从账户里抽取一定的金额维持日常支出,然后将剩余的财富投资于一个无风险资产、一个股票指数和一个通胀指数债券,直到强制购买年金的时刻.为保障退休后的正常生活,退休者在每个时刻设定投资的目标值,采取二次效用函数衡量投资财富水平和目标值的差距,并选择最优的投资策略以最小化平均累计差距.运用动态规划和随机控制方法,得到了没有上方惩罚的目标值、最优投资策略、最优值函数、破产概率以及终端财富与目标值差距的分布函数等指标的显式表达式.运用数学分析和数值分析手段,得到了每个时刻目标值的性质,分析了终端目标值和消费金额对破产概率的影响,研究了物价指数的瞬间变化率和波动率对财富值与目标值的差距、各时刻财富均值以及破产概率的影响. 相似文献
10.
针对数据分布不均匀且因素多而容易造成预测不精确的问题,提出一种结合由粗到精与特征筛选的精确回归预测方法.首先,由于数据分布不均匀且预测区间大,直接预测难以精确地拟合,提出一种由粗到精的预测方法,并使用决策树进行粗分类,预测目标所在的子区间,然后在子区间内实现精确的回归预测.其次,如果数据量少且特征因素多会引起过拟合,而且部分冗余特征会影响模型的预测精度,因此,提出一种基于特征筛选的回归预测方法以提高预测精度.在大学生的英语成绩与其人格因素数据集上进行相关实验,结果证明了由粗到精和特征筛选方法与传统回归模型相比精度更高且稳定性更好.通过提出的人格因素与英语成绩回归预测模型,可以制定合理的培养方案弥补学生人格因素中的短板,提升学生的自身竞争能力,从而更好地推动中国的英语教育. 相似文献