徐倩
- 作品数：2 被引量：1H指数：1
- 供职机构：武汉理工大学理学院更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家自然科学基金教育部人文社会科学研究基金更多>>
- 相关领域：社会学经济管理自动化与计算机技术更多>>
- D近邻加权方法在WSVR中的应用研究
- 2018年
- 根据每个样本在整个样本空间中所处位置的分布来计算不同的权重值,可以更好地度量样本的局部性质。K近邻加权算法的有效性极大程度上依赖于参数K,但是对参数K的选取有很大的主观性。针对这一缺点,对改进的K近邻算法(dependent nearest neighbor,DNN)算法,提出一种基于D近邻点的DNN加权样本方法,并将这种新的加权方法推广到权重支持向量回归机(weighted support vector regression,WSVR)中。UCI公用数据集和股票指数数据实验结果显示,所提方法具有更高的拟合精度和更小的误差,验证了DNN-WSVR方法的可行性和有效性。
- 王传美张冰贺素香徐倩
- 关键词：局部信息
- 动态网络自相关模型及其估计被引量：1
- 2015年
- 网络自相关模型是研究个体与社会网络联系的典型模型,而目前关于网络自相关模型的研究还比较匮乏,动态网络自相关模型的研究还未见文献。结合时间序列分析方法,将网络自相关模型进行拓展研究,提出了动态网络自相关模型。给出了该时序模型平稳性的条件、模型定阶和参数估计方法。
- 王传美霍康徐倩欧卓玲
- 关键词：一致性有效性
