王力《古代汉语》注释疏误

对王力《古代汉语》注释中存在的疏漏和错误，在已有研究成果的基础上，又有进一步发现，诸如注释简单，释而未训，注释欠妥和重点疑难词语失注等，再次提出商榷意见。     

复杂环境下基于动态贝叶斯网络的目标识别

为了提升高动态复杂电磁环境下空战过程中对目标的识别能力,针对SBN网络模型无法满足战场的动态性要求以及对目标的经常性误识别问题,设计了一种基于变结构动态贝叶斯网络的目标类型识别模型。该模型是由静态贝叶斯网络模型演变而来,具有良好的动态表达性和滤波功能,弥补了SBN的不足,并且对空战过程中目标特征信息丢失的问题有良好的容错能力。仿真结果表明,基于动态贝叶斯网络的目标识别的识别效果,优于基于参数学习贝叶斯网络的目标识别。使用该模型后目标识别的准确性提高了5%,有效地解决目标类型识别过程中数据缺失和信息不足的问题。     

基于张量分解的多声道音频恢复方法

为恢复多声道音频在采集过程中丢失的数据,提出基于加权优化的张量分解方法.首先用张量对音频建模,并且根据其尺寸定义一个标识数据丢失位置的加权张量,然后使用加权最小二乘问题描述CANDECOMP/PARAFAC(CP)模型并通过一阶优化算法求解,最终通过获得的因子矩阵恢复音频.通过不同数目通道数据丢失的隐藏参考和基准的多激励测试,说明针对丢失数据采用CP分解方法是有效的,即张量分解能够得到较好的音频恢复效果.      

基于模糊C-均值聚类的缺失数据填充方法

针对缺失数据的有效填充问题，提出利用模糊C-均值聚类（FCM）算法的隶属度矩阵作为待填数据的加权权重.首先使用同一属性均值对缺失数据作预填充，再进行FCM以得到每个类别的隶属度矩阵，最后用该矩阵作为权重去乘以每个类别的属性均值，得到最终的填充数据.在UCI数据实验中，将FCM填充算法与k近邻（KNN）填充算法作对比分析，结果表明，FCM填充得到的均方根误差总体小于KNN填充.     

谈杜诗中的赠亲怀亲主题

亲情是成就伟大杜甫的重要人格基石。品读杜甫的赠亲、怀亲诗,可以看到诗人对亲情、宗族血缘和亲戚关系的理解,可以还原诗人的生活处境和心情,可以分析其思想人格中的责任意识、伦理意识和家国意识,可以走进诗人真实的心灵世界并透视其伟大的人性光芒。     

改进的固定交通检测器缺失数据综合修复方法

基于检测器数据的时空相关性,为缺失数据修复模型动态地选择解释变量,在综合考虑检测器数据的周期性趋势和实时变化特性的基础上,提出了一种改进的缺失数据修复方法.对上海市南北高架的线圈流量数据进行数据修复精度测试.结果表明,相较于传统的支持向量回归(SVR)模型,该方法在3个测试检测器上的数据修复平均绝对误差分别减小了3.80%、3.40%、25.23%,并且在数据连续缺失1～10个时平均绝对百分比误差均低于6%.     

嵌入式多标签分类算法的优化研究

多标签分类中如何有效处理具有许多实例和大量标签的大规模数据集、补偿训练集中缺失标签以及利用未标记实例改进预测性能等问题已成为重要研究方向。提出嵌入式多标签分类（EMC）算法,首先从伪实例参数化的高斯过程（GP）中提取两组随机变换来模拟特征向量、潜在空间表示向量和标签向量之间的非线性关系映射,其次引入一组辅助变量结合专家集成（EEOE）方法补偿缺失标签,最后利用未标记实例学习随机函数的平滑映射提高预测性能。仿真结果表明,与特征识别隐式标签空间编码的多标签分类（FaLE）算法和半监督低秩映射多标签分类（SLRM）算法相比,EMC算法优化了处理大规模数据集、补偿缺失标签及利用未标记数据的能力,从而提高了类标签的预测性能,且具有良好的可扩展性,训练时间短。     

具有部分缺失数据两个双参数指数总体的估计

本文讨论了部分缺失数据两个双参数指数总体的参数估计问题．证明了估计的强相合性和渐近正态性。     

数据部分缺失情况下的均值估计

某随机变量的观测值出现部分缺失时,辅助变量的存在常常可以有利于该随机变量的统计分析,该文针对辅助变量和目标随机变量没有明确函数关系,但它们存在一定的相关性的情况,提出了目标随机变量均值的一种新的估计方法,并利用随机模拟将它和完全记录分析所得的估计量进行了比较.     

响应变量存在缺失时非线性半参数回归模型的经验似然推断

在许多实际问题的研究中,例如临床试验、民意测验、社会问卷调查等,经常导致数据的缺失,而通常使用的统计方法都需要在样本数据完整的情况下进行.如何处理样本中的缺失数据,使得统计推断得以顺利进行,近年来越来越引起人们的广泛关注.针对响应变量存在缺失时的非线性半参数回归模型Y=f（X,β）＋g（T）＋ε,研究了参数β的经验似然推断.在一定条件下,分别基于一般借补数据和修正借补数据的情形,得到了关于参数β的对数经验似然统计量渐近服从χ2分布,并由此可以构造出关于参数β的置信域.