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成分数据典型相关分析的增量算法
1
作者 孔博傲 卢珊 王惠文 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第10期2851-2858,共8页
成分数据典型相关分析(CCAI)是一种研究多个成分数据变量之间线性相关关系的方法,在经济、管理、地质、化学等多个领域应用广泛。在海量数据背景下,研究如何针对成分数据流展开典型相关建模分析,具有重要的理论意义和实用价值。为此,提... 成分数据典型相关分析(CCAI)是一种研究多个成分数据变量之间线性相关关系的方法,在经济、管理、地质、化学等多个领域应用广泛。在海量数据背景下,研究如何针对成分数据流展开典型相关建模分析,具有重要的理论意义和实用价值。为此,提出了成分数据典型相关分析的增量方法,通过对增量成分数据的协方差分解,实现对成分数据流典型相关性的精确计算。同时,给出序贯式和并行式2种分块增量算法,可处理多组成分数据的数据流建模问题,序贯式分块增量算法,按照数据流的先后顺序进行计算,并行式分块增量算法可以达到提高计算效率的目的。通过对不同概率分布和样本规模的成分数据流的仿真研究及微博假新闻的实例分析,验证了所提算法相比于传统的非增量算法,在保证计算准确性的前提下,具有提高运算效率的优势。 展开更多
关键词 成分数据 典型相关分析 数据流 协方差矩阵 特征分解
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基于改进相关系数的犹豫模糊集聚类分析
2
作者 范玉蕊 王惠文 《海南师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2023年第4期369-375,共7页
针对犹豫模糊集相关系数计算公式中可能存在分母为0的特殊情况,对相关系数公式重新定义,并对犹豫模糊集之间的隶属度差异和犹豫度差异2个部分进行综合考虑,进一步将其推广至区间值犹豫模糊集上,同时弥补了需要对数据进行主观填充这一不... 针对犹豫模糊集相关系数计算公式中可能存在分母为0的特殊情况,对相关系数公式重新定义,并对犹豫模糊集之间的隶属度差异和犹豫度差异2个部分进行综合考虑,进一步将其推广至区间值犹豫模糊集上,同时弥补了需要对数据进行主观填充这一不足之处,最后证明其良好性质,并应用于数值算例中说明合理有效性。 展开更多
关键词 犹豫模糊集 区间值犹豫模糊集 相关系数 犹豫度 聚类分析
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基于改进犹豫度的区间值犹豫模糊集距离测度及其应用
3
作者 范玉蕊 王惠文 《海南师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2023年第1期24-28,共5页
模糊集的距离是决策问题中十分重要的数值指标。本文在计算模糊集的距离时不仅探讨了犹豫模糊区间2个端点值和区间个数的多寡对计算结果的影响,而且考虑了其内部区间标准差的差异对于区间值犹豫模糊集之间的距离带来的影响。在探讨了区... 模糊集的距离是决策问题中十分重要的数值指标。本文在计算模糊集的距离时不仅探讨了犹豫模糊区间2个端点值和区间个数的多寡对计算结果的影响,而且考虑了其内部区间标准差的差异对于区间值犹豫模糊集之间的距离带来的影响。在探讨了区间值犹豫模糊集的标准差以及由此引出的偏差距离的基础上进一步提出了带有改进犹豫度的区间值犹豫模糊集距离测度公式,并给出实例说明该公式的合理性和优越性。 展开更多
关键词 区间值犹豫模糊集 距离 相似度 偏差距离 模式识别
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新型对偶犹豫模糊集距离测度及其多属性决策方法
4
作者 袁伟斌 王惠文 《海南师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2023年第3期278-284,共7页
对偶犹豫模糊集为处理复杂问题的不确定性提供了有效手段,其距离测度是一重要衡量指标。针对现有距离测度的局限性,本文定义了对偶犹豫模糊集的犹豫度,给出了基于犹豫度偏差以及隶属度与非隶属度完全偏差的对偶犹豫模糊集距离测度。新... 对偶犹豫模糊集为处理复杂问题的不确定性提供了有效手段,其距离测度是一重要衡量指标。针对现有距离测度的局限性,本文定义了对偶犹豫模糊集的犹豫度,给出了基于犹豫度偏差以及隶属度与非隶属度完全偏差的对偶犹豫模糊集距离测度。新距离测度从3个信息维度来衡量距离偏差,更全面客观地体现出数据信息,弥补了传统距离测度可能无法识别的不足。最后结合TOPSIS决策思想给出决策步骤,并应用于航空公司服务质量评价,验证了新距离测度的有效性和合理性。 展开更多
关键词 对偶犹豫模糊集 距离测度 犹豫度 TOPSIS
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基于区间犹豫模糊偏好关系的多属性决策方法
5
作者 游杰 王惠文 《海南师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2023年第1期17-23,共7页
在现有的区间偏好关系和犹豫偏好关系基础上,首先定义了具有专家犹豫优先度的乘性一致性区间犹豫模糊偏好关系,并提出了其一致性和评价对象优先权重之间的关系;其次,基于模糊决策思想,建立线性规划模型,求出对应评价对象的区间权重向量... 在现有的区间偏好关系和犹豫偏好关系基础上,首先定义了具有专家犹豫优先度的乘性一致性区间犹豫模糊偏好关系,并提出了其一致性和评价对象优先权重之间的关系;其次,基于模糊决策思想,建立线性规划模型,求出对应评价对象的区间权重向量;最后将模型应用于实例中,说明其可行性。 展开更多
关键词 区间犹豫模糊偏好关系 专家犹豫优先度 模糊决策 优先权重
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主成分回归的建模策略研究 被引量：24
6
作者 王惠文 王劼 黄海军 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期661-664,共4页
分析了国际上通用的主成分回归的工作原理和失效原因.在此基础上,提出一种新的主成分回归建模策略:①提取所有主成分建立模型;②删除模型中t检验不显著的成分;③用t检验显著的成分建立最终需要的模型.由于任一主成分的回归系数和t检验... 分析了国际上通用的主成分回归的工作原理和失效原因.在此基础上,提出一种新的主成分回归建模策略:①提取所有主成分建立模型;②删除模型中t检验不显著的成分;③用t检验显著的成分建立最终需要的模型.由于任一主成分的回归系数和t检验值以及与其余主成分无关.因此,当采用向后删除变量法时,如果有多个成分t检验不显著,则可以将它们同时删除,而无须逐个删除.采用仿真案例对所提出的方法的合理性进行验证.这种新的建模策略可以有效地提取对因变量有较强解释作用的成分,实现在自变量多重相关条件下的回归建模,并且允许在模型中包含所有的原始变量.此外,该方法的成分筛选过程简便,累计计算误差小于偏最小二乘回归等迭代算法. 展开更多
关键词 回归分析 主成分分析 成分 筛选
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多元线性回归的预测建模方法 被引量：234
7
作者 王惠文 孟洁 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期500-504,共5页
根据历史的样本数据,建立多元线性回归的预测模型;从而在不需要未来样本数据的情况下,预测未来时刻多元线性回归模型中的回归参数,以及主要的模型精度评估指标.对多元线性回归模型参数的预测,转化为对其变量集合的增广矩阵的叉积阵的预... 根据历史的样本数据,建立多元线性回归的预测模型;从而在不需要未来样本数据的情况下,预测未来时刻多元线性回归模型中的回归参数,以及主要的模型精度评估指标.对多元线性回归模型参数的预测,转化为对其变量集合的增广矩阵的叉积阵的预测.对叉积阵进行谱分解,利用高维群点主轴旋转的预测建模方法,通过G ivens变换得到特征向量矩阵的转角值,对自由取值的转角以及特征值建立预测模型.仿真实验例示了该方法的主要计算步骤;计算结果显示,利用本模型得到的拟合值精度较高,预测值真实可信.最终计算结果和实验结果吻合较好,表明这种方法可以用于分析和预测众多领域中因变量对自变量的回归关系问题. 展开更多
关键词 回归分析 建模 预测 评估
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生物质发电的节能减排效果分析 被引量：10
8
作者 王惠文 是艳杰 +2 位作者 李红莉 赵碧光 朱春 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2007年第S2期344-346,共3页
介绍了我国生物质资源情况、生物质发电技术及其应用,对生物质发电的节能减排效果进行了具体测算分析,指出发展生物质发电产业是一条符合中国国情的节能减排之路,节能减排为生物质发电产业带来了巨大的发展机遇。
关键词 节能减排 生物质发电 直接燃烧 混合燃烧 热解气化
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基于主基底分析的变量筛选 被引量：18
9
作者 王惠文 仪彬 叶明 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第11期1288-1291,共4页
利用Gram-Schmidt变换,提出一种主基底分析方法.解释并证明了Gram-Schmidt变换所删除的信息量.给出"主基底"的定义及构造方法,并提出"净信息含量比"的概念,用以测度所选基底包含的信息.该方法能在原始数据信息损失... 利用Gram-Schmidt变换,提出一种主基底分析方法.解释并证明了Gram-Schmidt变换所删除的信息量.给出"主基底"的定义及构造方法,并提出"净信息含量比"的概念,用以测度所选基底包含的信息.该方法能在原始数据信息损失尽可能小的前提下,排除所有的冗余变量以及变量集合中的重叠信息,得到一个正交的主基底,从而更有效地对大规模变量集合中的信息进行筛选.多角度的理论分析指出,主基底在尽可能多地携带原始变量信息的同时,还可保证样本点间的相似性改变最小.实际案例分析说明了该方法的合理性和有效性. 展开更多
关键词 Gram—Schmidt变换 变量筛选 数据降维 主基底
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基尼系数的预测建模方法及在北京市经济发展分析中的应用 被引量：12
10
作者 王惠文 龙文 赵江涛 《系统工程》 CSCD 北大核心 2003年第4期61-65,共5页
洛伦兹曲线通常被用于描述社会收入分布的不平均程度。根据洛伦兹曲线可以计算基尼系数。目前 ,洛伦兹曲线和基尼系数在经济领域中的应用已十分广泛。它们不仅仅被用于收入分配问题的研究 ,而且已经成为一种有效的均衡分析的统计工具。... 洛伦兹曲线通常被用于描述社会收入分布的不平均程度。根据洛伦兹曲线可以计算基尼系数。目前 ,洛伦兹曲线和基尼系数在经济领域中的应用已十分广泛。它们不仅仅被用于收入分配问题的研究 ,而且已经成为一种有效的均衡分析的统计工具。利用 Aitchson提出的对数比率变换 ,在成分数据预测建模方法的基础上 ,提出洛伦兹曲线的预测模型和基尼系数的预测方法。作为实证分析的案例研究 ,利用北京市城八区的人口和 GDP数据 ,对城八区经济发展的不平衡趋势进行推测 ,得到合理的分析结论。 展开更多
关键词 经济发展 基尼系数 预测建模方法 洛伦兹曲线 北京
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原发性肝癌TACE后FAK、NF-κBp65表达及意义 被引量：7
11
作者 王惠文 刘瑞宝 +4 位作者 刘岩 沈海洋 杨奕 孙厚宾 李凯 《介入放射学杂志》 CSCD 北大核心 2011年第8期621-624,共4页
目的探讨原发性肝癌(IICC)经动脉化疗栓塞术(TAcE)后FAK、NF-κBp65表达的水平及其意义。方法收集经TACE后手术切除的肝癌组织标本28例(TACE组)和未经任何治疗直接手术切除的肝癌组织标本30例(单纯手术组)。采用免疫组化SP法,检测残癌... 目的探讨原发性肝癌(IICC)经动脉化疗栓塞术(TAcE)后FAK、NF-κBp65表达的水平及其意义。方法收集经TACE后手术切除的肝癌组织标本28例(TACE组)和未经任何治疗直接手术切除的肝癌组织标本30例(单纯手术组)。采用免疫组化SP法,检测残癌组织中FAK、NF-κBp65的表达水平。结果 TACE组肝癌组织标本FAK表达阳性率75.0%,较单纯手术组阳性率(46.7%)高,差异有统计学意义(P<0.05);TACE组肝癌组织标本NF-κBp65表达阳性率为78.6%较单纯手术组(53.3%)高,差异有统计学意义(P<0.05)。TACE组残癌组织中FAK、NF-κBp65表达呈正相关(r=0.503,P=0.006)。TACE次数及碘油沉积分型对FAK、NF-κBp65表达差异无统计学意义(P>0.05)。结论 HCC行TACE后残癌组织中FAK、NF-κBp65表达明显升高,FAK和NF-κBp65的高表达可能是TACE后肿瘤复发率较高的主要原因之一。 展开更多
关键词 肝细胞癌 经导管动脉化疗栓塞术 局部黏着斑激酶 核因子ΚBP65 免疫组织化学法
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基于函数型数据的广义线性回归模型 被引量：7
12
作者 王惠文 黄乐乐 王思洋 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第1期8-12,共5页
函数型数据的回归分析研究主要集中在函数型线性模型。不要求因变量为连续型随机变量,可以为离散型或属性数据(对应于泊松或Logistic回归),对同时含有数值型多元变量和函数型变量的广义线性模型的估计问题进行分析,采用非参数方法得到... 函数型数据的回归分析研究主要集中在函数型线性模型。不要求因变量为连续型随机变量,可以为离散型或属性数据(对应于泊松或Logistic回归),对同时含有数值型多元变量和函数型变量的广义线性模型的估计问题进行分析,采用非参数方法得到了参数部分和非参数部分的估计量,并给出了一种重加权算法进行参数求解,解决了含数值型和函数型混合数据类型自变量的回归问题,同时扩展了函数型线性模型的应用范围。估计过程中,分别采用了函数型主成分和B样条基函数,并给出了基函数个数选择的准则。数值模拟结果表明,所提出方法具有良好的可行性与正确性。 展开更多
关键词 函数型数据 广义线性模型 主成分 B样条 重加权
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多视角探寻 多解法探究——解三角形中隐性“定弦定角”问题的解法探究与思考
13
作者 行凯歌 王惠文 《福建中学数学》 2024年第3期43-47,共5页
解三角形中的最值问题,侧重考查正、余弦定理、三角形的面积公式以及求最值的方法.这类题目的解题思路十分灵活,往往和函数、方程、不等式、向量等知识联系紧密,涉及数形结合、转化与化归等数学思想,因而备受命题人的青睐.本文以高三一... 解三角形中的最值问题,侧重考查正、余弦定理、三角形的面积公式以及求最值的方法.这类题目的解题思路十分灵活,往往和函数、方程、不等式、向量等知识联系紧密,涉及数形结合、转化与化归等数学思想,因而备受命题人的青睐.本文以高三一次模考卷中的一道解三角形题为例,探究该题在不同视角下的解法及其题源. 展开更多
关键词 解三角形 转化与化归 余弦定理 最值问题 解法探究 数形结合 求最值 解题思路
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成分数据的线性回归模型 被引量：26
14
作者 王惠文 黄薇 《系统工程》 CSCD 北大核心 2003年第2期102-106,共5页
在许多社会、经济、技术问题中 ,成分数据通常被用于研究作为整体的各部分的比率情况。本文结合对称的 logratio变换与偏最小二乘回归方法 ,提出一种成分数据回归建模的方法。该方法可以克服经典线性回归方法在成分数据建模中的诸多困... 在许多社会、经济、技术问题中 ,成分数据通常被用于研究作为整体的各部分的比率情况。本文结合对称的 logratio变换与偏最小二乘回归方法 ,提出一种成分数据回归建模的方法。该方法可以克服经典线性回归方法在成分数据建模中的诸多困难。并且由于所采用的数学变换具有对称性 ,因此变换以后的变量可以较好地反映原始变量的含义 ,便于建立一个容易解释的数学模型。本文还采用北京市三次产业就业需求预测作为案例 ,说明成分数据回归建模的工作过程和应用价值 。 展开更多
关键词 成分数据 线性回归模型 数学模型 logratio变换 数据统计
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偏最小二乘回归模型内涵分析方法研究 被引量：28
15
作者 王惠文 刘强 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第4期473-476,共4页
偏最小二乘回归是一种新型的多元分析方法 .它可以在自变量多重相关的条件下 ,有效地构造出对系统解释性最强的子空间 ,进行回归建模 ,使模型的精度和可靠性得到很大的提高 .本文提出采用因素分析方法 ,对偏最小二乘回归的最优子空间进... 偏最小二乘回归是一种新型的多元分析方法 .它可以在自变量多重相关的条件下 ,有效地构造出对系统解释性最强的子空间 ,进行回归建模 ,使模型的精度和可靠性得到很大的提高 .本文提出采用因素分析方法 ,对偏最小二乘回归的最优子空间进行正交变换 .这种变换方法对偏最小二乘回归的模型结果没有任何影响 ,却可以使最优子空间的实际含义得到更好的解释 .案例研究表明 ,经过正交变换后 ,原始变量被分为若干变量组 ,每个变量组分别对应于最优子空间中的一个因素 。 展开更多
关键词 子空间 因子分析 偏最小二乘回归 简单结构
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多元线性回归模型的聚类分析方法研究 被引量：23
16
作者 王惠文 叶明 Gilbert Saporta 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第22期7048-7050,7056,共4页
提出一种对大量的多元线性回归模型进行聚类分析的方法。首先利用增广矩阵的相关系数矩阵定义了2个多元回归模型之间的距离以及模型集合的质心和半径等相关概念。然后采用Squeezer聚类方法,以过程全自动化的方式,实现对多元线性回归模... 提出一种对大量的多元线性回归模型进行聚类分析的方法。首先利用增广矩阵的相关系数矩阵定义了2个多元回归模型之间的距离以及模型集合的质心和半径等相关概念。然后采用Squeezer聚类方法,以过程全自动化的方式,实现对多元线性回归模型集合进行聚类分析。通过仿真研究验证了方法的有效性,取得满意的分析结果。 展开更多
关键词 多元线性回归模型集合 回归模型之间的距离 模型聚类 聚类分析
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Gram-Schmidt回归及在刀具磨损预报中的应用 被引量：14
17
作者 王惠文 陈梅玲 Gilbert Saporta 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期729-733,共5页
多元线性回归是一种应用广泛的统计分析方法.在实际应用中,当自变量集合存在严重多重相关性时,普通最小二乘方法就会失效.为解决这一问题,利用Gram-Schmidt正交变换,提出一种新的多元线性回归建模方法——Gram-Schmidt回归.该方法可实... 多元线性回归是一种应用广泛的统计分析方法.在实际应用中,当自变量集合存在严重多重相关性时,普通最小二乘方法就会失效.为解决这一问题,利用Gram-Schmidt正交变换,提出一种新的多元线性回归建模方法——Gram-Schmidt回归.该方法可实现多元线性回归中的变量筛选,同时也解决了自变量多重相关条件下的有效建模问题.将该方法应用于机械加工过程中刀具磨损的预报分析,有效地进行了变量筛选,并得到了解释性强同时拟合优度也很高的模型结果. 展开更多
关键词 Gram-Schmidt正交变换 多元线性回归 多重相关性 刀具磨损 预测
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PLS回归在消除多重共线性中的作用 被引量：29
18
作者 王惠文 朱韵华 《数理统计与管理》 CSSCI 北大核心 1996年第6期48-52,共5页
本文详细阐述了解释变量的多重共线性在回归建模与分析中的危害作用，并指出目前常用的几种消除多重线性影响的方法，以及它们的不足之处。本文结合实证研究指出：利用一种新的建模思路—ＰＬＳ回归。
关键词 多重共线性 PLS回归 多元回归分析 可靠性
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结构方程模型的预测建模方法 被引量：13
19
作者 王惠文 张瑛 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期477-480,共4页
提出一种结构方程模型的动态预测建模方法,从而可以在无须未来样本数据的情况下,预测系统要素之间未来的因果关系。采用矩阵谱分解,将协方差矩阵唯一分解为特征值矩阵和特征向量矩阵乘积的形式.分别应用经典的线性回归方法和高维群点主... 提出一种结构方程模型的动态预测建模方法,从而可以在无须未来样本数据的情况下,预测系统要素之间未来的因果关系。采用矩阵谱分解,将协方差矩阵唯一分解为特征值矩阵和特征向量矩阵乘积的形式.分别应用经典的线性回归方法和高维群点主轴旋转预测方法对特征值矩阵和特征向量矩阵建立预测模型,提出一种协方差矩阵的后推预测算法.采用极大似然法,迭代估计未来结构方程模型的各种参数.仿真实验例示了该方法的主要计算步骤.计算结果显示,利用本模型得到的拟合值精度较高,预测模型真实可信,表明这种方法可以用于分析和预测结构方程模型. 展开更多
关键词 协方差矩阵 矩阵谱分解 结构方程模型 预测建模
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基于经验分布的区间数据分析方法 被引量：3
20
作者 王惠文 王圣帅 +1 位作者 黄乐乐 王成 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第2期193-197,共5页
现有区间数据分析的方法通常假设数据在某一区间上服从均匀分布,这在实际数据分析中通常是不成立的.针对此问题,在原始数据来源于连续分布的简单假设下,利用经过分布函数变换后的随机变量服从(0,1)上的均匀分布,分别采用经验分布函数和... 现有区间数据分析的方法通常假设数据在某一区间上服从均匀分布,这在实际数据分析中通常是不成立的.针对此问题,在原始数据来源于连续分布的简单假设下,利用经过分布函数变换后的随机变量服从(0,1)上的均匀分布,分别采用经验分布函数和核估计对原始数据的分布函数进行估计.基于此设计变换,对变换后的数据进行均匀分布的假设检验,通过检验后进行后续的区间数据分析,使得均匀分布的假定得以成立,保证了统计理论上的严谨性.数据模拟结果表明,将经验分布函数变换后的数据作为研究对象,进行区间数据分析,所得到的统计建模结果更加合理且具有较强的解释力. 展开更多
关键词 区间数据 均匀分布 核估计 经验分布 假设检验
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