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Estimation of Semi-Varying Coefficient Model with Surrogate Data and Validation Sampling被引量：1: 2013年; In this paper, we investigate the estimation of semi-varying coefficient models when the nonlinear covariates are prone to measurement error. With the help of validation sampling, we propose two estimators of the parameter and the coefficient functions by combining dimension reduction and the profile likelihood methods without any error structure equation specification or error distribution assumption. We establish the asymptotic normality of proposed estimators for both the parametric and nonparametric parts and show that the proposed estimators achieves the best convergence rate. Data-driven bandwidth selection methods are also discussed. Simulations are conducted to evaluate the finite sample property of the estimation methods proposed.; Ya-zhao LRi-quan ZHANGZhen-sheng HUANG

零截尾广义Poisson回归模型的局部影响分析被引量：1: 2014年; 使用Poisson分布刻画数据,要求样本数据不为0且其方差和均值相等.然而在很多实际问题中,计数数据很难满足上述要求.针对这一现象,文章研究了零截尾广义Poisson回归模型,基于局部影响分析方法,在3种不同扰动模式下得到影响曲率表达式及强影响点,并通过实例说明了该模型和方法的有效性.; 赵为华李泽安周婕

Poisson Log-normal回归模型的影响评价(英文): 2013年; 本文利用EM算法研究了来自于Lognormal分布权重的混合Poisson模型,即Poisson Lognormal回归模型,从而利用基于完全数据似然函数的条件期望进行影响评价.基于数据删除模型和局部影响分析方法,分别得到了广义Cook距离、Q距离和三种不同扰动模型下的正则曲率度量等诊断统计量.; 李泽慧赵为华谢晓方; 关键词：POISSON EM算法数据删除

数据结构课程教学改革探讨被引量：5: 2014年; 数据结构是计算机专业的核心课程,对计算机学科起到承前启后的作用,而数据结构的抽象性,使学生掌握其课程内容感到困难,为了激发学生的学习兴趣,更好地掌握课程的理论知识,提高算法的设计能力和分析能力,本文针对数据结构课程教学现状和对存在的问题,就教学内容、教学方法和手段提出几点改革。; 曹素娥杨泽民; 关键词：数据结构教学改革

基于PSO的电信业数据关联规则挖掘被引量：3: 2013年; 针对传统的关联挖掘算法无法结合时间属性把握电信业数据的变化趋势而出现关联误判,效率不高的问题,提出动态感知PSO的电信业数据关联规则挖掘方法,用时间点压缩法对连续数据进行离散化,使用包含趋势属性的三元素模式对粒子进行编码。粒子迭代的适应值做为动态感知变量改进粒子的更新规则。实验结果证明,这种方法能够有效地对客户消费趋势进行预测,大大提高了关联挖掘的效率与准确率,具有很强的实用价值。; 杨泽民; 关键词：PSO

基于协同微粒群的股票数据关联规则挖掘被引量：5: 2012年; 传统的股票关联预测主要是通过数据分析与简单的回归预测的方法来进行,这种技术无法全面的对多只股票之间的变化关联进行分析预测,造成了股票走势的预测准确率不高,时效性不强的缺点.本文提出协同微粒群的股票关联规则挖掘方法,对股票属性数据进行特殊的预处理.将PSO粒子群优化的高度智能搜索技术与关联挖掘优点结合进行股票的关联预测,将粒子群划分为不同功能的粒子群进行关联分析.实验仿真结果证明,本文的算法较传统的关联规则挖据算法和PSO粒子群优化算法在准确率与挖掘速率上有很大的提高,能有效反应股票的实时变化,对实际的股票预测有很强的指导意义.; 杨泽民王文军郭显娥; 关键词：粒子群优化

数据挖掘中关联弱化问题的解决方法分析被引量：3: 2013年; 当前的支持向量机和均值聚类等数据挖掘算法中,几乎都是依靠数据之间的关联性来完成数据匹配。一旦数据库中含有大量的冗余数据,将造成数据之间的相关性降低,关联性被破坏,导致传统的数据挖掘算法效率降低。为了避免上述缺陷,提出了一种弱化关联规则修补挖掘算法。利用弱聚类方法,在数据选择过程中,不将所有的元素都进行初始分类处理,只计算某一元素属于某一个类别的概率,确定多个弱聚类中心,计算不同数据之间的弱聚类关联性,从而实现关联规则较弱的冗余环境下准确的数据挖掘。实验结果表明,这种算法能够有效提高海量冗余环境下的数据挖掘效率,取得了令人满意的效果。; 杨泽民郭显娥王文军; 关键词：数据挖掘关联规则

纵向数据半参数Beta回归模型的影响分析: 2012年; 本将随机效应当作是缺失数据,基于Q函数和EM算法并利用P-样条拟合非参数部分,得到了纵向数据半参数Beta回归模型估计方法.基于数据删除模型,我们得到了模型参数部分的广义Cook距离以及非参数部分的广义DFIT.此外,本文还研究了在四种不同扰动情形下模型的局部影响分析,得到了相应的影响矩阵.最后,我们通过两个数值实例验证了所得诊断统计量的有效性.; 赵为华李泽安徐相建; 关键词：纵向数据半参数 EM算法

数据挖掘中关联规则算法的研究被引量：29: 2013年; 近些年来,计算机技术迅猛发展带动信息技术的兴起,数据挖掘技术被广泛地应用到各个领域当中。这个新兴的领域为数据挖掘技术提供了最为活跃的算法,即关联规则算法,其能够对于大量的数据和信息进行处理,通过将繁琐的项集从数据库中找出来,经过整理之后,将项集之间的关联关系建立起来,从中挖掘出有价值的数据信息,以在一定程度上满足不同领域的需要。本文针对数据挖掘中关联规则算法进行研究。; 杨泽民; 关键词：数据挖掘关联规则算法 APRIORI算法

基于Qt的ATM机系统的分析与设计被引量：2: 2014年; ATM机作为一种高度精确的机电一体化设备,为人们提供了方便高效的金融服务,也减轻了银行工作人员的压力,提高了银行的工作效率。本文就基于Qt的ATM机系统的可行性、用户与管理员的需求做了详细的分析,以此为基础构架了具体的功能,把系统的每一个功能模块化,使ATM系统完成了对用户的身份认证、现金存款、现金取款、本行或异行转账、余额查询、修改密码等基本的功能。; 曹素娥杨泽民

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