缺失数据下线性模型中缺失值处理方法的比较

在响应变量随机缺失的线性模型中,利用R统计软件模拟比较完全样本法、固定填补法和分数线性回归填补法得到的回归系数、响应变量均值、响应变量的分布函数、响应变量的分位数估计,并用标准误差（SE）评判其优劣.结果表明,除固定填补法外,无论采用其余哪种方法,随着样本容量的增大,评判值SE减小,样本容量越大,估计也就越精确 缺失概率的大小也影响估计的精度,缺失概率越大,相应的评判值SE越大,估计的精度也就越差 另外,在分数线性回归填补法中,J=5的结果总是比J=1的结果好,这说明随着J的增大,其估计精度也随着提高.     

响应变量缺失情形下非线性EV模型的估计

考虑了响应变量随机缺失情形下的非线性EV模型.通过利用核实数据,构造了响应变量均值θ的调整的经验对数似然比统计量.证明了所构造的经验对数似然比统计量渐近于标准χ2分布,所得结果可以用来构造未知参数的大样本置信区间.     

基于隐马尔可夫模型的网络动态风险评估

网络信息的广泛传播导致在传播的过程中出现大量的隐患,对网路安全构成很大的威胁,实时有效的对网络进行动态风险评估变得十分必要。在隐马尔可夫模型的基础上借助于攻击威胁度及遗传算法,并借鉴风险量化的概念对风险评估算法进行了改进,实时有效地提高了评估的可靠性。此外,通过理论分析加以试验检验了此改进方法的时效性。     

缺失数据下滑动平均模型的估计方法

针对含有多个连续缺失数据的滑动平均MA(q)序列,基于EM算法得到其模型的参数估计,并给出了序列缺失值估计及其协方差矩阵的表达式.通过数值模拟验证了该算法的有效性,同时得到如下结论:参数估计整体均方误差随着模型阶数的增加而增加,随着模型特征根模长的增加而增加,随着样本缺失比例的增加而增加,随着序列长度的增加而减少.对于缺失值估计整体均方误差而言,随着模型阶数的增加而增加,随着模型特征根模长的增加而增加,但对于序列长度与样本缺失比例并不敏感.通过实例计算,在缺失数据下该算法能够较好地给出MA模型的参数估计.     

缺失数据下等级反应模型参数MCMC估计

项目反应理论(IRT)是教育测量中的重要模型.在被试的项目反应存在缺失的情况下,曾莉等给出了0、1评分的IRT模型参数估计的2种MCMC算法.本文将这2种算法推广到等级反应模型(GRM),并将估计结果与传统的Multilog软件(将缺失统一替换为0)的估计结果进行比较.通过模拟研究,比较了在不同缺失机制、不同参数先验分布、不同被试人数和不同缺失比例下2种MCMC参数估计的结果,为实际应用中GRM的参数估计方法的选择提供参考.     

基于马尔可夫模型的高校师资队伍预测方法

根据高校师资队伍的变化趋势，将教师在高校内外的流动和转移归结为一种概率统计和概率预测问题，并应用马尔可夫模型预测其在未来某一特定时期内可能出现的状态，为高校人力资源管理提供了量化的依据，有利于形成一支结构合理、高效精干的师资队伍．     

因变量缺失下线性回归模型的估计与检验

文章研究因变量缺失下的线性回归模型,借助单点插补方法,首先给出模型的估计,研究参数估计量的渐近正态性,其次,对于模型系数的线性约束检验问题,基于Wald方法构造检验统计量并给出其渐近分布.最后,通过数值模拟验证所提方法的有效性.     

基于隐马尔可夫模型的频率线跟踪系统的频率估计精细化

基于ＨＭＭ的多频率线跟踪算法,能在很低的ＳＮＲ环境下工作,但存在一个量化误差,此误差的量级高于所给测量条件下的Ｃ－Ｒ下界所对应的误差量级（Ｎ＾－３／２）本文提出,在ＨＭＭ跟踪器输出的基础上,进一步实施极大似以提高频率估计精度,为了极大地减轻系统的存贮数据负担,文中提出只选取测量信号ＦＦＴ的很少一部分,共Ｌ个数作为依据来实施估计,给出了估计算式和Ｌ的计算方法和仿真结果。     

基于离散隐马尔可夫模型和奇异值特征的人脸检测

该文提基于离散隐马尔可夫模型（HMM）和奇异值特征的人脸检测方法。这一算法包含2部分工作,首先提出了基于离散隐马尔可夫模型和奇异值特征的正向端正人脸检测方法,然后将该算法扩展到检测任意旋转角度的人脸。扩展算法首先计算当前位置子图像窗口的奇异值特征,将该特征向量经过识别各个旋转角度人脸的HMM模型,得到该子图像窗口的旋转角度,再经过旋正,重新送到识别正面端正人脸的HMM模型,由此确定该子图像窗口是否为人脸,对一个由43幅集体照片组成的正面人脸图像集进行测试,共检测到484人中的425人,检测率为87。8％;而多角度旋转人脸图像检测率为75．1％,实验结果表明,该方法具有良好的检测性能。     

基于马尔可夫链模型的测试用例优化技术研究

为了缩短软件测试周期,测试用例的生成是关键.基于马尔可夫链模型,提出了一种测试用例优化技术,该理论采用适应度比例的概率方法进行优化.通过例子证明,该方法在产生均匀、优化的测试用例方面是有效的.     

面向多维特性数据的缺失值检测及填补方法对比

针对传统缺失值检测方法缺少对多维特性数据全面立体的分析及难以从众多缺失值填补算法中选择合适方法的问题,通过设计缺失值检测方法,在目前常见的数据点缺失度基础上,首次提出数据总体缺失度和加权数据总体缺失度的概念,实现对数据集缺失程度的全面检测,进而通过实验对比分析不同缺失值填补方法性能。实验结果表明,在不同缺失度的情况下,不同缺失值填补算法的性能不同,所提出的方法可为缺失值填补算法的选择提供有效依据。     

缺失数据下MGINAR(p)模型的参数估计

首先, 用条件最小二乘方法讨论缺失数据下MGINAR(p)模型的参数估计问题, 得到了参数的条件最小二乘估计. 其次, 模拟验证4种处理缺失数据方法的可行性并比较估计效果, 模拟结果表明: 当缺失概率较小时, 可使用个案剔除法或均值插补法; 当缺失概率较大时, 可使用桥插补法, 以降低估计偏差.     

基于光流及耦合隐马尔可夫模型的动态手势识别

基于块的相关算法来计算光流，并利用光流跟踪双手的运动．双手的运动轨迹取相邻两点的速度向量，经8方向链码量化后作为观察向量．和直接利用位置信息相比较，提高了识别的鲁棒性．采用耦合隐马尔可夫模型来识别双手动态手势，提出并实现了最大后验概率的训练．对6个双手动态手势的试验表明，耦合隐马尔可夫模型(CHMM)比常规隐马尔可夫模型(HMM)能更有效地对双手动态手势建模．     

Missing Data Imputation for Traffic Flow Based on Improved Local Least Squares

Complete and reliable field traffic data is vital for the planning, design, and operation of urban traffic management systems. However, traffic data is often very incomplete in many traffic information systems, which hinders effective use of the data. Methods are needed for imputing missing traffic data to minimize the effect of incomplete data on the utilization. This paper presents an improved Local Least Squares (LLS) approach to impute the incomplete data. The LLS is an improved version of the K Nearest Neighbor (KNN) method. First, the missing traffic data is replaced by a row average of the known values. Then, the vector angle and Euclidean distance are used to select the nearest neighbors. Finally, a regression step is used to get weights of the nearest neighbors and the imputation results. Traffic flow volume collected in Beijing was analyzed to compare this approach with the Bayesian Principle Component Analysis (BPCA) imputation approach. Tests show that this approach provides slightly better performance than BPCA imputation to impute missing traffic data.     

基于Vague关系数据模型的数据依赖

基于提出的Vague关系数据模型和Vague集之间的相似度量,研究了Vague关系数据库中的数据依赖问题,给出了Vague函数依赖(VFDs)和Vague多值依赖(VMVDs)的定义及其相应的推理规则.该规则类似于经典关系数据库中函数依赖和多值依赖的Armstrong公理系统,称之为Vague公理系统.并对Vague公理系统的有效性和完备性进行了证明.同时还给出了VFDs满意度的概念及计算VFDs满意度的公式.     

改进的空值环境下扩展关系模型及其基本运算

用集合论的方法定义一个空值环境下的改进扩展关系模型及其基本运算，改进了文［１］的扩展关系模型．     

基于小波域隐马尔可夫模型的人脑MRI体数据分类

为保证三维体视化图像能较准确地表达组织，以人脑磁共振图像为例，提出了基于小波域隐马尔科夫模型的体数据分类算法，首先采用EM算法进行HMT模型参数估计，然后通过小波分解，得到近似初始分类数和各类在小波空间中的特征量，这在以往体数据分类中需要事先对体数据进行大量的训练才能得到．分类结果采用ICM（iterated conditional mode）方法获得．其结果表明，该方法在运算时间和分类效果上都优于以往的多分辨率分类方法．     

一种基于马可夫过程统计模型的语音激活检测方法

根据语音的特点，以一阶马可夫过程统计模型对语音进行建模，并在此基础上对语音的激活检测进行了性能分析。在方案的实现过程中，采用了多种平滑因子，进一步改进了语音判决的正确性。与通常所用的检测方法相比，在性能上有了一定程度的提高。