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[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
王春慧 江京 李海洋 许敏鹏 印二威 明东
基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)的脑-机接口(BCI)系统具有高速、大指令集等优点,其信息传输率(ITR)的进一步提升对系统走向实际应用具有重要意义。该文采用包含35名被试的公开数据集,使用任务相关成分分析的分类模型识别脑电图数据中的SSVEP成分,进而运用基于Bayes估计的动态自适应策略评估分类结果的置信度。实验结果表明:动态自适应策略所得到的平均ITR(230b/min)比传统的静态自适应策略(204b/min)提升了12.7%,基于Bayes的动态自适应策略可以进一步提升SSVEP-BCI的性能。
[期刊] 统计与决策
[作者]
秦晔玲 朱建平
自适应Lasso回归算法是近年来统计选元的一个新兴方法,具备良好的统计性质。在当今社会资产数量众多的金融投资市场中,资产选择的传统方法Markowitz均值方差模型虽然简单,但不稳定,且容易产生空头头寸。自适应Lasso算法基于变量选择的基本概念,针对资产组合构建而提出,以指数跟踪为目的,构造复制效果良好的稀疏股票投资组合,并进一步对指数的未来趋势做出预测。文章以中国深沪300指数的指数跟踪为例进行分析,结果表明自适应Lasso算法在资产选择和预测中都有良好的效果。
关键词：
资产选择 自适应Lasso 指数跟踪
[期刊] 中国远程教育
[作者]
黎孟雄 郭鹏飞 黎知秋
为了提高远程学习的效率和质量,文章在分析情绪识别及其技术现状的基础上,探索性地提出了利用键盘和鼠标等常规I/O设备来感知在线学习者的情绪状况并自适应调整教学策略和学习资源内容,详细阐述了情绪特征的定性方法和定量算法,并设计了情绪识别模块嵌入连云港市教育局远程培训系统,在选修课"信息技术与课程整合"的网络教学中进行了实际应用,应用情况验证了上述远程教学自适应调节策略的可行性和有效性。
关键词：
远程教学 情绪识别 自适应调节
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
姜凤利 张宇 王慧
粒子群优化算法在农村电网无功优化领域已有广泛应用,但算法存在不足,易陷入局部极值。算法中粒子更新方式和惯性权重是影响搜索能力的关键因素,提出了一种基于引导策略的自适应粒子群算法(adaptive particle swarm optimization algorithm with guiding strategy,GSAPSO),该算法在种群中引入4种粒子,即主体粒子、双中心粒子、协同粒子和混沌粒子对粒子位置更新进行引导来克服算法的随机性,从而提高搜索效率;为进一步克服粒子群优化算法进化后期易陷入早熟收敛
关键词：
电力系统 无功优化 粒子群算法 惯性权重
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
王海宇
针对自适应EWMA控制图的多目标优化设计问题，提出了一种基于三次函数的自适应EWMA图构造方法，以控制图的统计特性和经济特性同时作为目标函数建立了自适应EWMA图的多目标优化设计模型，并基于TOPSIS方法给出了针对一个偏移区间的优化设计步骤。最后，将自适应EWMA控制图多目标优化设计方案与已有的自适应EWMA图统计性优化设计和EWMA图经济统计优化设计分别在统计特性和经济特性上进行比较，结果表明本文提出的优化设计方法在这两方面都具有良好的性能。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
王海宇
针对自适应EWMA控制图的多目标优化设计问题，提出了一种基于三次函数的自适应EWMA图构造方法，以控制图的统计特性和经济特性同时作为目标函数建立了自适应EWMA图的多目标优化设计模型，并基于TOPSIS方法给出了针对一个偏移区间的优化设计步骤。最后，将自适应EWMA控制图多目标优化设计方案与已有的自适应EWMA图统计性优化设计和EWMA图经济统计优化设计分别在统计特性和经济特性上进行比较，结果表明本文提出的优化设计方法在这两方面都具有良好的性能。
[期刊] 统计与决策
[作者]
何培 姬永刚 姚越眉
文章将自适应Lasso变量选择方法扩展到变系数向量自回归模型(TVP-VAR)中。利用所提出方法对2005—2014年航空煤油价格与民航货邮与旅客周转量月度数据进行分析,并与其他四种方法进行了比较,结果显示:与常系数VAR模型相比,变系数VAR模型能够显著提高模型的拟合与预测精度。提出的自适应Lasso变系数模型一致优于Belmonte,Koop和Korobolis(2014)提出的Lasso变系数模型。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
陈明非 刘艳秋 孙琦 宋洋
针对无人系统配送的稳定性，考虑多式联运过程中存在的货运质量变化的情况，以无人车间配送系统满足市场需求的比率度量系统服务效率，构建了由一个生产部门和多个货运部门组成的无人车间配送系统，货运部门之间进行多式联运，将无人系统的库存补货点和联运响应点作为决策变量，以实现多式联运系统的总成本最小化。根据问题和模型的特点设计模拟退火（SA）算法进行求解。数值研究结果验证了模型在成本优化方面的显著性和自适应策略的有效性。研究结果表明，在同等服务效率和同等商品残次率条件下，无人系统允许载人系统参与辅助的多式联运的库存控制方案要优于不允许多式联运库存方案。同时发现，在协同响应方面，所提出的无人系统自适应补货和响应控制策略的系统总成本优于实时更新策略。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
左国玉 李宓 郑榜贵
轨迹规划是机械臂运动控制的关键环节，通过向控制器提供时间最短且稳定的参考轨迹，能够减少机械臂的运动时间以及关节振动。针对多自由度机械臂的时间、冲击最优轨迹规划问题，提出了一种基于改进多目标粒子群算法（improved adaptive multi-objective particle swarm optimization， IAMOPSO）的机械臂轨迹规划方法。首先，利用5次B样条曲线对给定的关节路径点进行插值，获得位置、速度以及加速度等物理量连续的运动轨迹；然后，建立以机械臂的运动时间和关节冲击为优化目标的数学模型，将机械臂的关节运动学约束作为优化问题的约束条件；最后，为提高非支配解集的多样性同时避免局部极值的可能性，采用变异算子、自适应权重以及动态学习因子的混合策略改进多目标粒子群算法，再优化求解目标函数，并利用归一化函数选取平均最优解。实验结果表明，使用5次B样条曲线插值能够满足机械臂关节轨迹平滑以及连续性要求，基于IAMOPSO算法的最优轨迹规划方法能获得收敛性较好的Pareto前沿面，依据平均最优准则所选取的时间、冲击最优轨迹，能有效提高机械臂的作业效率与稳定性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
何云飞 杨联强
传统LOESS方法的带宽随着数据在协变量方向上的稠密性而变化,因而它比局部多项式回归有更优的拟合效果。但该方法没有考虑数据在因变量方向上的变化特征,因而对具有不同波动特征的数据,其拟合效果有待提升。文章在LOESS方法的基础上,考虑构造观测数据在因变量方向上变化特征的权重,并嵌入到加权最小二乘拟合中,给出了具有更好自适应性的LOESS方法。模型估计的计算复杂度没有提升,模拟及实际应用显示新方法相比于传统LOESS方法有更好的拟合效果。
关键词：
LOESS 带宽 局部权重 自适应
[期刊] 统计研究
[作者]
陈骥 苏为华 曾守桢
针对群组评价在分配评价个体权重时,由于忽视群组意见分歧以及不考虑个体评价尺度的"非稳定性"而导致的个体权重固化现象,本文提出了基于自适应变权的群组评价方法。首先,阐述了群组变权的理论依据与基本思路,从个体与群组意见分歧的角度,设计了基于意见偏差的变权机制;其次,以"满意的群组相对一致性水平"为控制条件,设计了群组变权的自适应机制,在不调整群组评价量化数据的基础上,进行个体权重的自适应变权分配与变权综合;最后,应用实际案例演示了该方法的过程,并通过调整不同的学习率取值,对比其动态变动特征以分析其可用性。
关键词：
群组评价 变权 自适应调整 相对一致性
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
孙燕
不同于常见的模型估计和检验研究,本文重点关注计量模型设定中的变量选择问题,提出了随机效应Logit计量模型的自适应Lasso变量选择方法,同步完成变量选择和参数估计。由于模型中随机效应的存在加大了变量选择难度,本文将随机效应视为缺失数据,采用EM算法结合Gauss-Hermite数值积分法,根据Newton-Raphson迭代法建立模型参数的自适应Lasso。蒙特卡罗仿真模拟实验结果表明,该变量选择方法在有限样本下的表现良好。最后又将该方法运用于个体健康影响因素的分析中。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
郑建国 陈克明 蔡万刚
为提高已有多目标进化算法在求解复杂多目标优化问题上的收敛性和解集分布性,提出一种基于种群自适应调整的多目标差分进化算法。该算法设计一个种群扩增策略,它在决策空间生成一些新个体帮助搜索更优的非支配解;设计了一个种群收缩策略,它依据对非支配解集的贡献程度淘汰较差的个体以减少计算负荷,并预留一些空间给新的带有种群多样性的扰动个体;引入精英学习策略,防止算法陷入局部收敛。通过典型的多目标优化函数对算法进行测试验证,结果表明所提算法相对于其他算法具有明显的优势,其性能优越,能够在保证良好收敛性的同时,使获得的Par
[期刊] 运筹与管理
[作者]
郑建国 陈克明 蔡万刚
为提高已有多目标进化算法在求解复杂多目标优化问题上的收敛性和解集分布性,提出一种基于种群自适应调整的多目标差分进化算法。该算法设计一个种群扩增策略,它在决策空间生成一些新个体帮助搜索更优的非支配解;设计了一个种群收缩策略,它依据对非支配解集的贡献程度淘汰较差的个体以减少计算负荷,并预留一些空间给新的带有种群多样性的扰动个体;引入精英学习策略,防止算法陷入局部收敛。通过典型的多目标优化函数对算法进行测试验证,结果表明所提算法相对于其他算法具有明显的优势,其性能优越,能够在保证良好收敛性的同时,使获得的Pareto最优解集具有更均匀的分布性和更广的覆盖范围,尤其适合于高维复杂多目标优化问题的求解。
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱素玲
文章介绍了两种组合预测方法,分别是基于均方误差损失的S-AFTER和基于平均绝对误差损失的L1-AFTER。AFTER方法的目的是使预测结果趋于最优预测模型的结果,因此称之为自适应AFTER组合预测模型;L1-AFTER方法有效的解决了组合预测中的孤立点(outlier)问题,并通过实证分析说明了自适应AF-TER方法的有效性。
关键词：
AFTER 稳健组合预测 模型选择
文献操作()
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文献计量分析
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