局部加权回归相关论文
随着无线通信技术的发展及Wi Fi的普及,无线局域网络已经广泛的应用到了室内环境中,因此基于Wi Fi的室内定位技术也随之发展起来。......
针对钢包连铸过程中需要精确控制下渣时刻的问题,提出一种基于局部加权回归和长短时记忆(LSTM)神经网络模型的连铸下渣预测系统.该......
通过计算机视觉技术实现煤矿钻杆的自动计数既能保护矿工的生命安全,又能创造巨大的经济价值,具有重要的研究意义。目前,现有钻杆......
城市群作为我国城镇化的主要载体，社会经济要素将会向城市群大规模的集中，人口和经济集聚对城市群的空间结构和经济发展产生重要影响......
为了更好应用国产高分辨率遥感影像监测评价南方路域植被环境,研究南方路域针叶植被叶面积指数遥感反演。该文以长益高速研究区域......
本文是基于机器学习中的局部加权学习(Locally Weighted Learning，简称LWL)进行了深入的研究，这种学习方法既可用于回归问题(局部加......
色彩是与人们生活工作密切相关的重要视觉元素,色彩的采集、表示和还原一直以来都是重要的研究问题。特别是在数字化、信息化迅猛......
在时间序列的研究分析中,可以发现观测数据往往具有某种类似于递增或者递减的未知趋势,并且还有一部分是无法观测到的残差项.传统......
针对经典水位流量关系模型在刻画河流动态变化特性时存在的局限性,提出采用局部加权回归算法估计河流流量;为了提高参数估计精度,......
全氮是土壤肥力的重要指标,对作物产量具有决定性作用,采用土壤可见-近红外(Vis-NIR)光谱预测技术及时获取土壤全氮含量信息具有重......
射频识别技术(radio frequency identification,RFID)以其非接触、非视距、低成本及高精度等优点成为室内定位技术的研究热点.为了......
Otsu(最大类间方差)是经典的非参数、无监督、自动获取最佳阈值的最优图像分割方法。但是,在用于含噪图像的分割时,Otsu方法并不能......
目的利用局部加权回归算法对五味子中五味子醇甲在不同提取因素水平下的提取结果进行预测。方法采用高效液相色谱法，对其进行方法学......
为了克服经典水位流量关系模型在刻画河流动态变化特性时所存在的局限性,提出采用局部加权回归算法估计模型参数;为了提高参数估计......
分类是数据挖掘和数据分析中最有应用价值的技术之一.传统的积极学习方法需要预先对模型空间进行假设,并且没有充分考虑到实例之间......
近红外光谱分析的重要内容之一是基于校正样品集建立光谱和化学成分或类别之间的回归模型。流形学习是一类新的机器学习方法，它能够......
为了掌握过渡带区域生态系统服务的变化规律,促进当地可持续发展,以北京湾过渡带为研究区,以公里网格为研究单元,结合局部加权回归......
结合启发式求解和增强学习技术,深入研究了基于实例的POMDP问题的近似求解算法,包括基于最近邻算法法的NNI及它的参数化增强版本EN......
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研究了无线自组网中动态拓扑下节点时间同步存在的问题,提出了一种自适应的时间同步算法。通过采用基于发送-接收模式的同步方法建......
抛掷爆破爆堆的形态对于倒堆系统总作业量与成本、后续倒堆环节的工作面参数设计工作等有着至关重要的影响,针对当前爆堆形态样本......
住宅价格问题近年来备受人们关注,其关系到国计民生,人们对其研究也源源不绝从未间断。考虑到住宅作为一种异质商品,基于价格特征......
提取是中药制药的首要环节,中药制剂的质量和疗效很大程度上取决于中药提取过程。尤其是对于细胞结构良好的中药材来说更是如此。......
机织物密度是机织物质量检测的一个关键性指标。早期对于机织物密度的检测基本上是依靠大量人工利用一些简单的检测工具,如放大镜......
本文研究对象为融资租赁公司发行的资产证券化产品的定价。在我国的债券市场,一级产品定价更多依赖发行人和投资者博弈。中国金融......
城市群作为中国城镇化的主要载体,社会经济要素将会向城市群大规模的集中,人口和经济集聚对城市群的空间结构和经济发展产生重要影......
局部加权回归是非参数学习方法,可自动规避在数据拟合过程中异常值对近邻点的影响。通过使用基于局部加权回归的时间序列分解方法,......
