面向监督学习的稀疏平滑岭回归方法

岭回归是监督学习中的一个重要方法,被广泛用于多目标分类和识别。岭回归中一个重要的步骤是定义一个特殊的多变量标签矩阵,以实现对多类别样本的编码。通过将岭回归看作是一种基于图的监督学习方法,拓展了标签矩阵的构造方法。在岭回归的基础之上,进一步考虑投影中维度的平滑性和投影矩阵的稀疏性,提出稀疏平滑岭回归方法。对比一系列经典的监督线性分类算法,发现稀疏平滑岭回归在多个数据集上有着更好的表现。另外,实验表明新的标签矩阵构造方法不会降低原始岭回归方法的表现,同时还可以进一步提升稀疏平滑岭回归方法的性能。     

线性回归模型系数Stein估计的改进研究

针对线性回归模型病态的根本原因,提出了一类新的估计———c-k型估计,将岭估计与Stein估计统一到一个估计类;研究了这一估计类,证明利用岭回归技术可以改进著名的Stein估计(在均方误差意义下);同时研究了相应参数的最优值,分别给出了它的一个上界及下界,为病态线性回归模型系数的有偏估计提供了改进的技术途径.     

某新型减阻试验台理论仿真

针对现今水洞、风洞减阻试验准备过程繁琐、周期长、费用昂贵等问题,根据同轴旋转粘度计原理.提出了针对脊状结构减阻、涂层减阻等减阻技术的新型试验台.通过选取V型和U型两种脊状结构,对试验台模型进行模拟仿真计算,将具有脊状结构的试验台壁面剪切力值和湍流强度与光滑试验台数据进行比较,得到了较好的减阻效果.从而说明运用本试验台进行减阻试验的方案是切实可行的.     

基于脊线相似性的指纹三角形匹配算法

指纹匹配算法是指纹准确识别的关键算法之一。在常见的三角形匹配算法的基础上，提出了一种改进的基于脊线相似性的三角形匹配算法。在对指纹预处理图像进行八邻域特征提取后，利用脊线的相似性选择特征点进行三角形匹配，在一定程度上减少了相似三角形的个数，提高了匹配速度与精度。实验证明，本算法取得了良好的识别效果。     

一种分析广义脊形传输器件的新型数值方法

利用Compact 2-D频域有限差分(FDFD)法分析广义脊形传输器件特性,得到的本征方程只涉及4个横向场分量,与同时处理6个场分量的本征问题相比,大大降低了CPU时间,同时由给定的工作频率f求解相移常数β,易于实际应用.针对广义脊形传输器件的复杂结构,本文划分了不同的子区.几种代表性的脊形波导传输结构分析结果与其他方法一致,表明了本文分析思路的可行性.     

ADAPTIVE BAYES RIDGE ESTIMATION FOR THE PARAMETERS OF THE LINEAR MODEL

ＡＤＡＰＴＩＶＥＢＡＹＥＳＲＩＤＧＥＥＳＴＩＭＡＴＩＯＮＦＯＲＴＨＥＰＡＲＡＭＥＴＥＲＳＯＦＴＨＥＬＩＮＥＡＲＭＯＤＥＬＺｈａｎｇＪｉｎｈｕａｉ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｃＣｏｎｔｒｏｌ,ＮＵＤＴ,Ｃｈａｎｇｓｈａ,４１００７３）Ａｂ...     

病态线性回归模型系数的0─c型岭估计

针对病态线性模型病态的实质,提出回归系数的０－ｃ型岭估计。首先研究它的均方误差的最优化问题,给出了参数的最优值或最优值的一个上界和下界,证明可以选择参数,使它在均方误差的意义下优于ＬＳ估计。其次,研究它的偏差,证明存在０－ｃ型岭估计优于ＬＳ估计,且比岭估计β（ｋ）具有较小偏差。最后证明它的可容许性,并讨论在实用中它的岭参数选择方法的优点。     

战略导弹制导系统精度评估方法及应用研究

本文论述了战略导弹制导系统精度评估方法,并分析了影响制导精度的各种因素;在定性分析的基础上,建立了制导系统的误差模型,并将此模型归纳为线性回归模型;最后,对目前所采用的误差分离方法进行了分析和比较,并将模型参考自适应思想与岭估计方法相结合,形成了模型参考自适应广义岭估计方法,为解决制导系统误差分离问题提供了一条有效途径。     

线性回归模型系数岭估计的改进研究

对作者提出的c-k型估计,进行了进一步的研究.证明利用Stein式压缩技术可以改进岭估计(在均方误差意义下);同时给出了参数的最优值满足的条件.证明了c-k型估计的可容许性.文中的方法为病态线性回归模型系数的有偏估计提供了改进的技术途径.