循环子空间回归相关论文
RBF-CSR是在分析RBF-PLS的基础上提出的新方法。它保留了RBF-PLS的优点:采用神经网络的结构, 又用数学方法直接求解,免去了ANN冗长......
拟从线性泛函的角度分析循环子空间回归（ＣＳＲ）．ＣＳＲ方法将从自变量参数矩阵和因变量向量中提取成分，循环地构造并扩张Ｋｒｙｌｏｖ子空间，且以此作为源空间，运......
循环子空间回归(CSR)通过改变解空间的维数,可以获取一系列的回归模型,其中包括最小二乘回归(LSR)、主成分回归(PCR)、偏最小二乘......
拟从线性泛函的角度分析循环子空间回归（CSR）。CSR方法将从自变量参数矩阵和因变量向量中提取成分，循环地构造并扩张Krylov子窨，且以此......
径向基函数-循环子空间回归(RBF-CSR)是一种有效的非线性网络模型,以高斯条为基函数,性能更优,但其参数多,且难以选定,将显著影响......
径向基-循环子空间回归(RBF-CSR)网络,保留了径向基-偏最小二乘(RBF-PLS)网络的优点,且可在更广的范围内选择最优模型,但仍存在着......
循环子空间回归（ＣＳＲ）通过改变解空间的维数，可以获取一系列的回归模型，其中包括最小二乘回归（ＬＳＲ）、主成分回归（ＰＣＲ）、偏最小二乘回归（ＰＬＳＲ）和许多中间回归......
径向基函数网络(RBFN)具有很强的非线性表达能力,循环子空间回归(CSR)可在更广的空间内为网络模型寻找最优的参数.应用RBFN-CSR方......
RBF－CSR是在分析RBF－PLS的基础上提出的新方法。它保留了RBF－PLS的优点：采用神经网络的结构，又用数学方法直接求解，免去了ANN冗长的训练......
