非参数回归在 R 中的实现

介绍非参数回归模型的两种估计方法,即局部多项式回归和光滑样条回归,并详细阐述了两种方法在R中的实现过程,对理解非参数回归模型有很大帮助,并给出了局部多项式回归和光滑样条回归的程序代码,使非参数回归的应用变得简单,结果解释也较为容易,有利于在实际中应用.     

青少年跳高运动员身体形态与专项成绩回归分析

通过对黑龙江省青少年跳高运动员的身体形态跟踪测量和专项运动成绩测试,测得的有效数据进行统计处理,并运用回归分析方法得出运动成绩与身体形态指标的回归方程.探讨了跳高运动员身体形态指标与运动成绩之间的相关关系,为进一步推动青少年跳高项目竞技后备人才选拔及培养提供了理论支持和实践依据.     

喷流换热研究

应用回归分析方法，对单元性喷流换热研究的实测数据进行数据处理，求得其准则数方程。经验算，其平均相对误差在１．５％以内，可供工程设计应用。     

典型600MW汽轮机运行特性的回归分析

本文应用数理统计中的回归分析方法,根据典型的600MW汽轮机运行试验数据,求得其运行特性方程,为电厂优化设计和经济运行提供必要的分析计算模型。     

基于机器学习的中药材鉴别方法

就2021年“高教社杯”全国大学生数学建模竞赛E题“中药材的鉴别”的第1、2问给出了可行的解法。针对问题1,使用极差和主成分分析方法将数据进行降维,利用平均轮廓法和肘部法则来确定最佳的聚类个数,使用K-Means聚类的方法将中药品聚类分为3类。针对问题2,分别使用支持向量机、BP神经网络、Logistic回归方法构建了药材产地分类模型,三个模型在训练集和测试集的准确率、精确率、召回率和F1值都分别均在0.8及0.7以上。特别地,Logistic回归模型在训练集和测试集的F1值高达0.866、0.789。结合三个分类模型为待鉴别的15个产品找到了合适的产地。这样的药材鉴别方法分析速度快、分类效果好,可为其他红外光谱数据分类鉴别问题提供借鉴。     

韶关市PM_(2.5)影响因素分析和预测研究

随着人们生活水平的不断提高,环境问题已成为备受关注的热点话题,其中最为突出的就是PM_(2.5)造成的雾霾天气.因此对环境中PM_(2.5)产生的影响因素进行分析和浓度的预测研究显得非常必要.从韶关市环境气象官方网站和天气网收集了2014-10-01至2015-05-31的相关数据,并对原始数据进行相关性分析、主成分分析和独立成分分析,建立多元回归模型,研究分析了PM_(2.5)与其他影响因素之间的关系.结合时间序列改进简单的回归模型,得到向量自回归平均模型.经过比较检验,认为向量自回归平均模型是最为理想的预测模型.     

各地区经济对教育水平影响的回归分析

本文利用多元统计分析中的多元线性回归分析方法，借助于SPSS统计软件，对我国各地区（2001年）国民经济总产值与教育投资做了回归分析，得到了回归方程，并对模型做了比较合理的解释．     

白银市春季沙尘暴的初步研究

根据1961年－2000年历史资料对甘肃省白银市沙尘暴的发生规律、产生机理以及影响天气系统进行研究，应用多项式回归分析法对白银市的沙尘暴进行分析，结果表明白银市沙尘暴的产生与大风、气温距平有一定的相关性。     

基于数据挖掘技术的广州市财政收入分析与预测

采用线性回归和主成分分析方法分析了广州市财政收入数据,得到了财政收入具有关键影响的因素;通过时间序列分析方法对收入数据进行预测,得到了地方财政收入的预测值.     

面向多媒体取证的电网频率建模

电网频率建模旨在对其随机波动特性建立数学模型,形成特征描述、统计分析以及轨迹预测能力,是基于电网频率判据的数字取证中一项重要的研究子课题。该文首先揭示了现有自回归模型的不足,并基于该模型对实际观测得到的电网频率参考信号数据集进行统计分析,分别用差分整合移动平均自回归（autoregressive integrated moving average,ARIMA）模型和两种基于马尔科夫链的模型进行建模,进而求解模型各项参数。对比实验表明：ARMA(2,4)模型在理论上对华中电网频率具备最优的描述性能,而马尔科夫链模型因考虑到实际场景下频率分辨率的局限性,更适用于模拟从待测文件中提取的电网频率。     

分式线性递归关系的研究

用递归关系的不动点变换研究了分式线性递归数列与等差数列、等比数列的关系,并讨论了分式线性递归数列的收敛性.最后,给出了 一种求分式线性递归数列通项的简易方法.     

"称球问题"的算法的研究

采用分层递归的方法,研究了"在n个外形相同的球中找出唯一与其它球重量不相同的球"的算法,给出了对任何n(n＞2)的统一称法.并证明了所设计的称法是求解该类问题所使用天平称的次数最少的方法之一.     

递归分布表示与N—组分分离算法

介绍数据的递归分布表示同时，以Ｎ_组分混合物分离方法为模型，构造及分析了它的递归分布表示，实现了分离方法的递归算法，并与矩阵－子列式分离方法的实现作了空间复杂度．时间复杂度的分析比较．     

ARMA模型的平方根超定递推辅助变量定阶方法

提出了自回归滑动平均(ARMA)模型的平方根超定递推辅助变量定价方法.该方法避免了计算逆协方差阵失去正定性的问题,改进了超定递推辅助变量定阶方法的数值稳定性.模拟计算与实验数据处理表明,该方法数值稳定性好,收敛速度快,抗噪能力强.是一种高性能的定阶方法。     

线性递归数列的通项

线性递归数列应用较广泛 ,探讨试用线性代数的基本方法解决这类数的通项与前几项和     

中心阶乘数反演关系的证明

给出由递归关系F(n,k)=an-c,kF(n-c,k) bn-c,k-cF(n-c,k-c)定义的两个无穷下三角矩阵的生成子的计算方法,作为直接推论给出了中心阶乘数反演关系的新证明.     

脉动流条件下涡街信号瞬时频率的估计

研究脉动流条件下涡街信号的模型,提出频率测量的新方法.利用基于ⅡR滤波器组的小波变换,对信号进行二进制分解.根据实时性要求,提出基于ⅡR滤波器组的递归小波分解算法.对分解后的涡街信号进行Hilbert变换,估计出瞬时频率.仿真结果表明,该方法计算精度高、实时性好,可以准确反映脉动流条件下涡街信号的频率特征.     

卫星导航系统与气压高度计的信息处理与融合

提出一种卫星导航系统与气压高度计的高度数据融合算法. 利用ARIMA(autoregressive integrated moving average)模型信号降噪技术对卫星导航系统和气压高度计的高度信号进行降噪处理. 建立高度测量系统的状态方程和量测方程,并结合卡尔曼滤波对高度数据进行第1 次融合,再利用递推加权最小二乘法对高度数据进行第2 次融合,得到精度更高的飞行高度信息. 实测数据分析结果表明：该算法所获得的高度信息与气压高度计、卫星导航系统相比,标准差降低一半以上,有效地提高了测量精度,可满足飞行器对高度测量信息的要求.     

强噪声与突变干扰下的紫外图像中导弹目标的提取

为了抑制紫外图像处理中紫外CCD(电荷耦合装置)传感器和高增益放大器的强噪声和突发干扰,在不改变现有紫外CCD 传感器硬件结构的前提下,提出了一种紫外图像序列的三维递归滤波算法. 该算法由二维IIR(递归)空间滤波器和一维时间IIR 滤波器级联构成. 所提出的三维递归滤波算法计算量小,稳定,且可清晰地
提取导弹目标,实现快速实时的紫外图像序列滤波. 提供了二维IIR 空间滤波器和一维时间IIR 滤波器的稳定性检验算法. 仿真实验验证了所提的三维滤波算法是正确,有效而实用的.     

基于迭代结构和MS估计的信源信道联合解码

利用信源参数的非等概分布和时间相关性,以及软输入软输出信道解码提供的接收参数似然信息,提出了基于递归结构的联合信源信道解码算法.该算法由基于MS估计的软输入信源解码和基于迭代结构的维特比信道解码两部分组成.仿真实验表明对于具有时间相关性的高斯信源和加性高斯白噪声信道,与信源信道独立解码相比,联合算法得到的参数信噪比提高了近10 dB,有效提高了接收系统性能.