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基于M估计的图卷积神经网络数据增强方法
1
作者 王兆平 金鑫 《长沙民政职业技术学院学报》 2024年第3期102-108,共7页
图卷积神经网络通过卷积聚合图信息,学习图或节点的表征,较好地解决链路预测、节点和图分类等相关问题,广泛应用于多个领域,但容易受到分布转移、异常特征和对抗攻击等问题的干扰。图结构学习能够用于提升神经网络鲁棒性,但由于没有考... 图卷积神经网络通过卷积聚合图信息,学习图或节点的表征,较好地解决链路预测、节点和图分类等相关问题,广泛应用于多个领域,但容易受到分布转移、异常特征和对抗攻击等问题的干扰。图结构学习能够用于提升神经网络鲁棒性,但由于没有考虑图结构信息和属性信息的关联,可能导致图特征捕获的缺失,在结构信息和属性信息都受到攻击的情况下仍可能产生较大的预测偏差。本文针对图卷积神经网络提出一种名为ME-GCN的数据增强方法,能够有效地抑制图数据中随机噪声对模型的干扰,弥合训练数据和测试数据之间的差距,显著提高图卷积神经网络模型的鲁棒性。实验结果表明,ME-GCN方法在面对随机干扰和对抗攻击性时,平均准确率分别提升了10.7%、5.4%。 展开更多
关键词 图卷积神经网络 图结构学习 m估计
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线性回归的几乎无偏两参数岭M估计
2
作者 胡宏昌 闾欣萍 《湖北师范大学学报（自然科学版）》 2024年第2期7-11,共5页
针对线性回归模型中设计矩阵存在复共线性问题,利用几乎无偏估计和两参数岭估计的思想,提出了几乎无偏两参数岭M估计。在均方误差准则下,得到了几乎无偏两参数岭M估计优于两参数岭M估计、几乎无偏两参数岭估计,并通过数值模拟验证了估... 针对线性回归模型中设计矩阵存在复共线性问题,利用几乎无偏估计和两参数岭估计的思想,提出了几乎无偏两参数岭M估计。在均方误差准则下,得到了几乎无偏两参数岭M估计优于两参数岭M估计、几乎无偏两参数岭估计,并通过数值模拟验证了估计方法和结论的有效性。 展开更多
关键词 线性回归模型 均方误差 两参数岭m估计 几乎无偏两参数岭m估计
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维数发散乘积回归模型的M估计
3
作者 范瑞雅 张曙光 吴耀华 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2024年第1期33-49,共17页
针对乘积回归模型,本文提出了非凹惩罚最小乘积相对误差的M估计(简称为惩罚MLPRE),该方法可有效处理高维样本量及参数维数随样本量增大而增大的稀疏乘积回归模型.基于一些正则条件,本文得到惩罚M-LPRE参数估计的相合性和渐近正态性等理... 针对乘积回归模型,本文提出了非凹惩罚最小乘积相对误差的M估计(简称为惩罚MLPRE),该方法可有效处理高维样本量及参数维数随样本量增大而增大的稀疏乘积回归模型.基于一些正则条件,本文得到惩罚M-LPRE参数估计的相合性和渐近正态性等理论性质,通过数值模拟和实例分析,验证了惩罚M-LPRE准则的有效性. 展开更多
关键词 惩罚LPRE m估计 乘积回归模型
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基于M估计强混合重尾序列结构变点的鲁棒检验
4
作者 朱玲 金浩 乔宝明 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2024年第8期34-40,共7页
针对强混合重尾序列结构变点的检测问题,为避免因序列重尾性导致最小二乘估计产生偏差,文章提出了基于M估计的比值型检验统计量,用于检测重尾序列位置结构变点。在一般约束条件下证明了原假设下统计量的极限分布是布朗运动的泛函,并得... 针对强混合重尾序列结构变点的检测问题,为避免因序列重尾性导致最小二乘估计产生偏差,文章提出了基于M估计的比值型检验统计量,用于检测重尾序列位置结构变点。在一般约束条件下证明了原假设下统计量的极限分布是布朗运动的泛函,并得到备择假设下的一致性。针对因序列相依性导致的经验水平扭曲现象,采用Block Bootstrap抽样方法获得了更为准确的临界值,有效提高了检验功效。数值模拟结果显示,在Block Bootstrap抽样方法下基于M估计的比值型检验在强混合重尾序列结构变点检测中能较好地控制经验水平,经验势也较合理。最后,通过一组汇率数据验证了所提检验方法的可行性。 展开更多
关键词 结构变点 比值型检验 重尾 Block Bootstrap m估计
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基于M估计算法的三维点云平面拟合方法研究
5
作者 杨少舟 龙东平 +2 位作者 陈继尧 吴士旭 徐先懂 《电子测量技术》 北大核心 2024年第5期70-76,共7页
通过激光传感器获取的三维点云难免混入噪声和异常点,导致点云平面的拟合精度降低。为解决该问题,本文提出了一种结合M估计样本一致性(MSAC)算法和主成分分析(PCA)法拟合点云平面的方法。该方法首先通过MSAC算法去除点云数据中的异常点... 通过激光传感器获取的三维点云难免混入噪声和异常点,导致点云平面的拟合精度降低。为解决该问题,本文提出了一种结合M估计样本一致性(MSAC)算法和主成分分析(PCA)法拟合点云平面的方法。该方法首先通过MSAC算法去除点云数据中的异常点,获得较为理想的点云平面,然后使用PCA方法对保留的点云数据进行平面拟合,以获取更加精确的点云平面参数。使用电池托盘作为被测物,应用3D线激光轮廓传感器扫描被测物并将点云数据传输到计算机进行处理。通过设定的仿真数据和电池托盘点云数据进行实验,发现本文方法与随机采样一致性(RANSAC)结合PCA、最小平方中值(LMedS)结合PCA的方法相比,在耗时接近的情况下,能够显著降低异常点对点云平面拟合的影响,获得更精确的平面拟合参数。对两个部分的电池托盘点云滤波处理后进行平面拟合时,能够发现本文方法与其他两种方法相比,标准差分别降低了28.6%和22.5%%、24.0%和29.0%,该方法具有较高的平面拟合精度和实用性。 展开更多
关键词 点云数据 异常点 平面拟合 m估计 主成分分析方法
原文传递
机场场面多点定位中结合M估计与EKF的高精度位置估计方法
6
作者 戴敏 路晶 惠国腾 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第5期79-84,共6页
传统机场场面飞机多点定位(Multilateration, MLAT)方法的精度易受非视距(NLOS)环境中观测误差的影响。针对该问题,提出一种结合M估计与扩展Kalman滤波(EKF)的高精度多点定位方法。将场面接收站测量的到达时间差(TDOA)数据构建成一个数... 传统机场场面飞机多点定位(Multilateration, MLAT)方法的精度易受非视距(NLOS)环境中观测误差的影响。针对该问题,提出一种结合M估计与扩展Kalman滤波(EKF)的高精度多点定位方法。将场面接收站测量的到达时间差(TDOA)数据构建成一个数值模型;利用Huber-M估计的思想,将标准EKF中的观测更新步骤更改为一个加权最小二乘线性回归问题,以此提高EKF对非高斯观测噪声的抗干扰能力;将该改进型EKF用于位置估计。仿真结果表明,该方法对TDOA观测噪声具有很好的鲁棒性,获得了较高的定位精度。 展开更多
关键词 机场场面监控 多点定位 m估计 扩展Kalman滤波 NLOS环境
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一种基于抗差M估计的电子罗盘航向误差补偿算法 被引量：1
7
作者 路辉 张超 +2 位作者 李崇辉 刘梓豪 佟帅 《测绘与空间地理信息》 2023年第9期51-55,59,共6页
针对磁场异常值影响电子罗盘航向误差补偿精度的问题,提出了一种基于抗差M估计的电子罗盘航向误差补偿算法。通过分析载体磁场影响下电子罗盘的输出特点,构建了电子罗盘测量误差模型;在带椭圆约束的最小二乘算法的基础上引入了抗差M估计... 针对磁场异常值影响电子罗盘航向误差补偿精度的问题,提出了一种基于抗差M估计的电子罗盘航向误差补偿算法。通过分析载体磁场影响下电子罗盘的输出特点,构建了电子罗盘测量误差模型;在带椭圆约束的最小二乘算法的基础上引入了抗差M估计,有效降低了磁场异常值对电子罗盘航向误差补偿效果的影响。利用MCL601型电子罗盘与图像全站仪固联构建的组合系统,在天文观测墩上进行实验。实验结果表明:抗差M估计补偿算法能够有效降低磁航向角误差,与带椭圆约束的最小二乘算法相比,可将磁航向角最大误差由0.16°降至0.08°,中误差由±0.09°降至±0.04°。 展开更多
关键词 电子罗盘 带约束最小二乘 m估计 椭圆拟合算法 罗差补偿
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基于鲁棒M估计的间歇过程离群点检测 被引量：6
8
作者 贾润达 刘俊豪 +1 位作者 毛志忠 王福利 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第8期1726-1731,共6页
以多元统计分析技术为核心的间歇过程建模、在线监测逐渐成为过程工业的关注焦点,然而过程数据中存在的大量离群点将直接影响上述方法的可靠性,为此提出了一种基于鲁棒M估计的间歇过程离群点检测方法。该方法首先通过积分方程离散化将... 以多元统计分析技术为核心的间歇过程建模、在线监测逐渐成为过程工业的关注焦点,然而过程数据中存在的大量离群点将直接影响上述方法的可靠性,为此提出了一种基于鲁棒M估计的间歇过程离群点检测方法。该方法首先通过积分方程离散化将模型参数估计问题转化为最小二乘优化问题;分别利用Tikhonov正则化方法及鲁棒M估计消除噪声和离群点对模型参数估计的影响;最后通过分析各个样本点的权值,实现过程数据的离群点检测。将所提出的方法应用于半间歇反应过程,实验结果验证了方法的可行性与有效性。 展开更多
关键词 间歇过程 离群点 鲁棒 m估计 TIKHONOV正则化
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M估计方法及其在电力系统状态估计中的应用 被引量：37
9
作者 郭伟 单渊达 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2000年第9期26-31,共6页
针对QL及QC估计的缺点 ,提出了一种新的电力系统稳健估计方法。在此基础上 ,利用残差灵敏度矩阵 ,提出了减少残差屏蔽效应的措施。分析表明 ,新方法可以结合现有常规状态估计方法。计算上易于实现且速度较快 ,在一定程度上克服了残差屏... 针对QL及QC估计的缺点 ,提出了一种新的电力系统稳健估计方法。在此基础上 ,利用残差灵敏度矩阵 ,提出了减少残差屏蔽效应的措施。分析表明 ,新方法可以结合现有常规状态估计方法。计算上易于实现且速度较快 ,在一定程度上克服了残差屏蔽效应。 展开更多
关键词 电力系统 状态估计 残差屏蔽效应 m估计方法
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不等式约束M估计的均方误差矩阵和解的改善条件 被引量：6
10
作者 彭军还 李淑慧 +1 位作者 师芸 陶象武 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第2期129-134,共6页
缺少精确先验时,不等式约束可改善参数估计。针对不等式约束M估计,利用巴哈杜尔线性化原理和凝聚函数方法导出参数估计、残差向量以及观测量平差量线性表达式,进一步导出相应的方差协方差矩阵和均方误差矩阵。线性表达式说明不等式约束... 缺少精确先验时,不等式约束可改善参数估计。针对不等式约束M估计,利用巴哈杜尔线性化原理和凝聚函数方法导出参数估计、残差向量以及观测量平差量线性表达式,进一步导出相应的方差协方差矩阵和均方误差矩阵。线性表达式说明不等式约束M估计通常情况下是有偏的;均方误差矩阵公式表明不等式约束M估计解有可能改善,条件是最大不等式绝对值小于所导出的阈值,阈值由M估计的第一、第二多余参数和与不等式约束有关的多余参数确定。针对正态分布和p范分布确定了Lp估计改善解的具体条件。所导出的公式和结论可用于统计分析和不等式设计。 展开更多
关键词 不等式约束m估计 均方误差矩阵 多余参数 巴哈杜尔线性化 凝聚函数
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基于稳健回归M估计的差分吸收光谱反演方法(英文) 被引量：10
11
作者 麻金继 李素文 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第8期2035-2039,共5页
基于最小二乘回归,差分吸收光谱技术(DOAS)可以获得痕量气体的大气浓度.鉴于在复杂大气环境下,测量结果可能出现异常值以及误差的非正态分布,导致最小二乘回归估计偏差较大.针对这一情况,本文研究了利用稳健回归M估计来反演DOAS测量光... 基于最小二乘回归,差分吸收光谱技术(DOAS)可以获得痕量气体的大气浓度.鉴于在复杂大气环境下,测量结果可能出现异常值以及误差的非正态分布,导致最小二乘回归估计偏差较大.针对这一情况,本文研究了利用稳健回归M估计来反演DOAS测量光谱数据的方法,讨论了估计过程和效果,并对正常谱和异常谱进行两者回归方法比较.研究结果表明基于稳健回归M估计方法收到了良好的效果,提高了回归可靠性. 展开更多
关键词 DAOS 稳健回归 m估计 最小二乘回归
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基于M估计的非线性鲁棒检测卡尔曼滤波算法 被引量：3
12
作者 李开龙 胡柏青 +1 位作者 高敬东 冯国利 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第11期3214-3217,共4页
针对传统鲁棒非线性滤波在观测噪声为非高斯强干扰噪声情况下,滤波性能下降的问题,提出一种利用卡方检测法预判断的非线性鲁棒检测滤波算法。该算法通过卡方检测设置门限,剔除突变野值,利用M估计修正量测更新。仿真实验对比了几种典型... 针对传统鲁棒非线性滤波在观测噪声为非高斯强干扰噪声情况下,滤波性能下降的问题,提出一种利用卡方检测法预判断的非线性鲁棒检测滤波算法。该算法通过卡方检测设置门限,剔除突变野值,利用M估计修正量测更新。仿真实验对比了几种典型非线性滤波方法在不同观测噪声环境下的性能。所提算法在非高斯强干扰噪声情况下,比传统鲁棒滤波算法估计精度平均提高了25.5%;估计方差平均减少了18.3%。实验结果表明:所提算法可以抑制观测量非高斯强干扰噪声的影响,提高滤波精度及稳定性。 展开更多
关键词 非线性 卡尔曼滤波 观测噪声 m估计 鲁棒
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自适应序贯M估计算法及其性能分析 被引量：4
13
作者 胡谋法 沈燕 陈曾平 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第9期1651-1655,共5页
针对复杂噪声环境下的参数估计问题,提出了一种稳健的自适应序贯M估计算法(Adaptive RecursiveM-Estimation,ARME),并从理论分析和Monte Carlo实验仿真两方面分析了该算法的收敛性、渐进无偏特性和稳健性.理论分析和仿真试验表明:在高... 针对复杂噪声环境下的参数估计问题,提出了一种稳健的自适应序贯M估计算法(Adaptive RecursiveM-Estimation,ARME),并从理论分析和Monte Carlo实验仿真两方面分析了该算法的收敛性、渐进无偏特性和稳健性.理论分析和仿真试验表明:在高斯白噪声背景下,ARME具有与序贯最小二乘算法(Recursive Least Square,RLS)相近的性能;在有突出干扰等非高斯噪声背景下,与RLS相比,ARME的参数估计收敛速度更快,估计误差更小,而且在稳健性上大大优于RLS. 展开更多
关键词 自适应算法 m估计 最小二乘估计 序贯最小二乘 稳健性 mONTECARLO
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低频振荡模式在线辨识的最小平均M估计自适应滤波算法 被引量：5
14
作者 刘贵富 卢继平 徐玉韬 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2012年第10期178-183,共6页
研究了常规最小均方二乘自适应滤波算法应用于低频振荡的基本原理,以及最小平均M估计(least meanM-estimate,LMM)算法的基本原理。首次将LMM算法应用于低频振荡模式的在线辨识,采用新英格兰-39节点系统时域仿真数据和某电网的同步相量装... 研究了常规最小均方二乘自适应滤波算法应用于低频振荡的基本原理,以及最小平均M估计(least meanM-estimate,LMM)算法的基本原理。首次将LMM算法应用于低频振荡模式的在线辨识,采用新英格兰-39节点系统时域仿真数据和某电网的同步相量装置(phasormeasurement unit,PMU)实测数据对所提方法进行了测试,验证了LMM算法在低频振荡模式在线辨识的鲁棒性和有效性,对稳态类噪声数据和动态数据均可辨识,并能消除异常数据对辨识结果的影响。 展开更多
关键词 最小均方二乘算法 最小平均m估计算法 低频振荡 在线辨识 动态数据
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基于鲁棒M估计和Mean Shift聚类的动态背景下运动目标检测 被引量：6
15
作者 徐诚 黄大庆 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第1期136-141,共6页
针对动态背景下运动目标的检测问题,提出了一种基于鲁棒M估计和Mean Shift聚类的目标检测新方法。首先,在考虑全局光照变化的情况下,构建鲁棒M估计器估计全局运动,以实现最小化相邻2帧图像中所有像素亮度的绝对残差和,根据M估计得到像... 针对动态背景下运动目标的检测问题,提出了一种基于鲁棒M估计和Mean Shift聚类的目标检测新方法。首先,在考虑全局光照变化的情况下,构建鲁棒M估计器估计全局运动,以实现最小化相邻2帧图像中所有像素亮度的绝对残差和,根据M估计得到像素点权值,提取出代表局部运动信息的离群点;在离群点中均匀抽取网格点,然后利用Mean Shift聚类算法实现不同运动点的分割;根据聚类的结果生成凸包,准确分割出运动目标区域。实验结果表明,该方法能检测出动态背景下的多个运动目标区域,多目标检测准确度到达95%以上,并且只需两帧图像就可以准确检测并锁定运动目标,满足实时处理的要求,具有一定的工程意义. 展开更多
关键词 运动目标检测 动态背景 鲁棒m估计 mean Shift聚类 凸包
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基于LMS回归的一步M估计与加权最小二乘估计 被引量：4
16
作者 王彤 王琳娜 何大卫 《现代预防医学》 CAS 1999年第3期281-283,共3页
探讨在GM假设条件不满足情况下对线性回归模型的稳健估计方法。方法：介绍了估计的稳健性尺度和有效性的概念，采用基于LMS估计的M估计及加权最小二乘估计做稳健回归。结果：通过对一个模拟数据的分析，说明这两种稳健估计结果均优于经... 探讨在GM假设条件不满足情况下对线性回归模型的稳健估计方法。方法：介绍了估计的稳健性尺度和有效性的概念，采用基于LMS估计的M估计及加权最小二乘估计做稳健回归。结果：通过对一个模拟数据的分析，说明这两种稳健估计结果均优于经典的M估计及LS估计。结论：本文介绍的两种估计方法同时具有较高的稳健性及有效性，并可作近似的稳健推断。 展开更多
关键词 稳健回归 LmS估计 m估计 加权最小二乘估计
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变系数模型B样条M估计的收敛性 被引量：7
17
作者 卢一强 曾林蕊 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2003年第4期415-423,共9页
考虑变系数模型y(t)=XT(t)β(t)+ε(t).设(y(tij),Xi(tij),tij)是第i个个体的第j次观察.函数系数β(t)=(β1(t),…,βp(t))T是光滑的非参数函数向量,在B样条的函数空间上最小化得到β(t)的B样条M估计.若βk(t),k=1,…,p是r(r>1/2)阶... 考虑变系数模型y(t)=XT(t)β(t)+ε(t).设(y(tij),Xi(tij),tij)是第i个个体的第j次观察.函数系数β(t)=(β1(t),…,βp(t))T是光滑的非参数函数向量,在B样条的函数空间上最小化得到β(t)的B样条M估计.若βk(t),k=1,…,p是r(r>1/2)阶光滑的,证得若结点的数目是O(n1/(2r+1)),则β(t)的B样条M估计达到最优的收敛速度O(n-r/(2r+1))(Stone(1985)). 展开更多
关键词 变系数模型 m估计 收敛速度 B样条
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一种基于丹麦法的改进型双步M估计 被引量：3
18
作者 林国标 刘立龙 +2 位作者 蔡成辉 黎峻宇 黄良珂 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2015年第2期235-238,247,共5页
针对抗差估计方法初值与临界值选取不当的问题,提出一种以L1-范估计的平差值作为初值、以改进的丹麦法权函数作为第一步抗差阶段权函数的双步M估计,该方法既具有较强的抗差性,又具有最小二乘的最优性。试验表明,该方法估计结果与无粗差... 针对抗差估计方法初值与临界值选取不当的问题,提出一种以L1-范估计的平差值作为初值、以改进的丹麦法权函数作为第一步抗差阶段权函数的双步M估计,该方法既具有较强的抗差性,又具有最小二乘的最优性。试验表明,该方法估计结果与无粗差时的LS估计结果基本一致,抗差效果明显优于传统抗差估计方法与其他两步抗差估计。 展开更多
关键词 丹麦法 双步m估计 临界值 均方差
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固定设计点的半参数回归模型的M估计的渐进分布(英文) 被引量：8
19
作者 施沛德 滕新东 《数学进展》 CSCD 北大核心 1999年第5期447-461,共15页
讨论了固定设计点的半参数回归模型的大样本性质，得到了模型的M估计的渐进分布，并建立了关于参数的检验．数值模拟结果表明，本文提出的方法具有较好的稳健性．
关键词 m估计 最优收敛率 半参数回归模型 固定设计点
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基于M估计器的支持向量机算法及其应用 被引量：5
20
作者 包鑫 戴连奎 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第7期1739-1745,共7页
训练样本的准确性对回归分析模型有很大的影响,然而训练样本中难免会出现一些造成分析模型失效的奇异点。为克服奇异点对回归模型的影响,本文提出了一种基于M估计器的支持向量机(M-SVM)。它采用M估计器的目标函数代替最小二乘支持向量机... 训练样本的准确性对回归分析模型有很大的影响,然而训练样本中难免会出现一些造成分析模型失效的奇异点。为克服奇异点对回归模型的影响,本文提出了一种基于M估计器的支持向量机(M-SVM)。它采用M估计器的目标函数代替最小二乘支持向量机(LS-SVM)目标函数中的残差平方和,同时提出了M-SVM的迭代求解算法,并将该算法应用于含有奇异点的低维仿真数据回归和汽油近红外光谱定量分析中。实验结果证明,相比于其他的支持向量机,M-SVM具有更好的稳健性和分析精度。 展开更多
关键词 m估计器 最小二乘支持向量机 稳健建模 光谱分析
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