异常点相关论文
表面等离子激元是一种在金属和电介质交界面形成的特殊的电磁振荡模式,由于其具有独特的传输特性而成为量子信息新的理想载体。本......
惯性导航系统是目前使用范围最广的一种船舶导航系统,本文介绍了惯性导航系统的原理,通过分析船舶惯性导航系统的误差来源,结合卡......
在统计诊断中,异常点的识别和处理是一项很重要的任务,它进行的好与坏严重影响着整个诊断过程。异常点的诊断在生物学、医学、教育......
以土壤水分时间序列特征提取和形态匹配为基本操作，提出了一种基于特征曲线的自动土壤水分观测数据异常值检测新方法。首先确定检测......
非厄米复合体系的拓扑性质和量子传感是当前的研究热点。整体宇称-时间（PT）对称性对于决定非厄米复合体系的实能谱,拓扑特性以及输运......
表面等离子激元是入射光子与局域在金属表面的自由电子相互作用引起的一种沿着金属表面传播的电磁模式。其具有较强的局域场增强效......
随着信息技术的日益发展,计算机网络已迅速占领了人们的工作生活和学习,为人们带来了方便与快捷,但是随之而来的各种网络安全问题......
近年来,越来越多的应用产生数据流,它是连续的、有序的、快速变化的、海量的数据。流数据不同于传统的存储在磁盘上的静态的数据,......
数据挖掘是目前信息领域和数据库技术的前沿研究课题,被公认为是最具发展前景的关键技术之一。数据挖掘涉及到统计学、人工智能(特......
近年来,社会的飞速发展,伴随而来的就是大量的数据的产生。对于这些海量的数据,人们希望能过其中的大部分数据找出某些规律来指导......
时间序列由于误差、干扰或者异常事件的影响,会产生一些与其他观测数据不一致的值,这些值被称为时间序列的异常点。异常点的存在对......
超材料是一种人工设计的复合材料,通过物理结构上的有序设计突破某些自然规律的限制,呈现出天然材料所不具备的超长物理性质,例如,......
经济时间序列易受各种因素的干扰产生不同类型的异常点,其存在对模型识别和参数估计等会产生较大的影响。对异常点干扰幅度估计的......
系统辨识是现代控制理论中的一个重要分支。现代化的过程工业中所应用到的控制技术极大部分都是建立在模型基础上的,辨识得到的模......
孪生支持向量回归机(Twin Support Vector Regression,TSVR)是一种有效的机器学习方法。由于TSVR只需求解一对规模较小的二次规划......
信息化时代方便了人们通过各种渠道获取新闻,同时也使虚假新闻以前所未有的速度快速传播着。虚假新闻的发布者一般持有特定的目的,......
为了进一步研究空间数据，本文决定以pm2.5数据为例来进行处理。首先基于南京、扬州、无锡三个城市pm2.5数据的横向比较，可知2017年11......
论文以云南省思茅松为研究对象,调查了201块样地.分别用模型的参数估计方法与非参数估计方法得到思茅松标准树高曲线的拟合模型,并......
随着电子计算技术的飞速发展和实验技术的不断提高,医学资料中经常出现包含较多自变量的大型回归问题。这时,由于自变量较多,难免......
在化学测量中,由于仪器基线漂移或者人为原因等因素的影响,时常出现一些远离数据整体分布的值即异常点(outliers),从而导致基于最......
从人体所有基因中检测出与疾病相关的致病基因,是目前生物信息学研究的一个热点问题,这项研究对于疾病的预防和治疗具有非常重要的......
处理大规模数据集时,抽样是一种很受欢迎的有效方法.体积抽样作为一种联合抽样的方法,它是按照与矩阵平方的行列式成比例进行抽样.......
该文主要是围绕着线性回归模型和ARMA模型展开了对异常点在线性模型中的识别问题的讨论,在总结前人工作的基础上,进行了推广与应用......
LISREL线性结构方程式模型可对不能通过直接观测得到的潜在因子之间的关系作分析,这是传统的统计方法所不能做到的.因此,LISREL模......
LAD估计是一种基本而简单的稳健估计,受数据中异常点的影响较小;且当误差项分布为重尾分布或有限个分布的混合时,LAD估计比最小二......
人们在对大量的数据进行分析的过程中经常发现一些异常的观测值，这些观测值可能蕴含着大量有用的信息。因此，异常点的探测和分析是一......
随着数据采集手段的提高,很多行业都存在大量的数据,人们迫切地需要将这些数据转换成有用的信息和知识;作为实现这个转换的重要途......
本文对双线性时间序列模型进行研究，探讨该模型下参数估计，交点估计以及基于变点的异常点挖掘问题，双线性时间序列模型通过双线性项对......
生存分析一直是统计学研究的重要内容，它可以处理与剩余寿命，存活时间，失效时间有关的许多实际数据（这类数据称为寿命数据）。这些数据广......
学位
删失线性模型是社会生活尤其是生存分析中经常遇到的一种特殊的线性模型，它具体可分为左删失，右删失，双向删失和区间删失，本文中只研究......
本文基于贝叶斯方法对存在异常点时的变量选择及变量选择的影响分析进行研究.
在存在异常点时的变量选择这个问题中，异常点的......
本文首先阐述了研究小波和金融时间序列的目的和意义，对小波方法的基本理论和金融时间序列模型进行了综述，并对小波方法在金融时间序......
在机器学习，数据挖掘等领域，往往需要处理大规模的数据，同时数据实际上通常都处于低维空间中，因而为了更好，更快速地对数据进行处理，我们......
统计数据质量问题一直困扰着我国统计界,是政府和社会各界关心的问题,我们需要一种能检查和审核统计数据的可靠性和准确性、识别异......
提出一种不确定数据流上聚类算法(FDCUS),采用格结构和基于时间衰减模型的聚类机制来解决挖掘任意形状聚类问题.算法引入时间衰减......
1.原因分析的3个步骤(图1)rn解决问题的第4步骤是进行原因分析.rn在把握现状阶段所明确的问题(题目)具体特征(如散差的特异点、异......
通过问卷调查获得数据,对影响高等数学考试成绩的因素集进行统计诊断,进行因子分析及回归分析.最后得出影响大学生高等数学成绩的......
通过对塔什干地球动力学实验场重复水准测量资料的分析和对应力集中区应力应变量的计算,表明震中区为应力应变集中部位,其地面膨胀......
济南某商业办公楼为框架-核心筒结构，梁柱混凝土采用不同的强度等级，因施工过程中未按照规范要求在不同强度等级混凝土结合面处铺设......
在分析研究区域地质背景和成矿地质条件的基础上,通过地面γ总量测量工作系统测定各地质体岩石伽玛照射量率,寻找异常点、带,通过......
中国随着现代化工业的发展出现了越来越多的洁净室,洁净室的温湿度控制正由结果控制向着过程控制进步.文章介绍了统计过程控制SPC......
提出了一种传感器网络异常检测算法,与传统的基于相邻节点数据对比的检测算法不同,该算法首先在节点内分析数据的时间相关性,仅在......
针对回归分析中异常数据和变量变换相互影响的问题,从变量选择角度,结合模型选择的广义信息准则(GIC)与构造变量方法,提出了一类数......
协作网通常被用于描述各种社会关系,相似的概念也可以应用到转录调控网络的研究中.针对被调控基因共享转录因子的相似性,可以建立......
