期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
摘要
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到66篇文章
< 1 2 … 4 >
每页显示 20 50 100
已选0条
引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于Huber损失函数的稳健随机森林模型及应用 认领 引用 被引量：1
1
作者 蔡超 胡成翔 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2026年第5期47-53,共7页
随着人工智能技术的发展,随机森林模型在众多领域中得到了快速发展和广泛应用。但在处理实际问题时,传统的随机森林模型易受厚尾数据、异常值等因素影响,导致估计出现偏差。鉴于此,文章提出基于Huber损失函数的稳健随机森林模型,并给出... 随着人工智能技术的发展,随机森林模型在众多领域中得到了快速发展和广泛应用。但在处理实际问题时,传统的随机森林模型易受厚尾数据、异常值等因素影响,导致估计出现偏差。鉴于此,文章提出基于Huber损失函数的稳健随机森林模型,并给出了估计算法、变量重要性测度方法及偏相依关系测度方法。该模型利用Huber损失函数的优势,在处理具有偏态分布或异常值的数据时具有更好的稳健性,且能更好地降低极端异常值对模型估计的不良影响。数值模拟结果表明:在处理具有偏态分布或异常值的数据时,基于Huber损失函数的稳健随机森林模型在预测性能上显著优于均值回归森林模型和中位数回归森林模型。将基于Huber损失函数的稳健随机森林模型应用于中国县域数字金融与农民收入数据集中,结果表明,所提方法比传统的随机森林模型具有更好的稳健性和更强的预测能力。 展开更多
关键词 随机森林模型 Huber损失函数 预测误差 稳健性
暂未订购 下载PDF
面向胶囊机器人的Huber加权抗干扰磁定位方法 认领 引用 被引量：1
2
作者 林宇飞 苏诗荐 戴厚德 《微纳电子技术》 CAS 2025年第6期83-92,共10页
胶囊机器人因其无创、无痛等特点在胃肠道疾病诊疗中展现出广阔的应用前景,基于永磁场的定位技术凭借其高精度与适应性,在胶囊的体内定位应用中备受关注。然而,复杂手术环境中普遍存在的铁磁物质及外来磁源,会引发硬铁、软铁效应,严重... 胶囊机器人因其无创、无痛等特点在胃肠道疾病诊疗中展现出广阔的应用前景,基于永磁场的定位技术凭借其高精度与适应性,在胶囊的体内定位应用中备受关注。然而,复杂手术环境中普遍存在的铁磁物质及外来磁源,会引发硬铁、软铁效应,严重影响定位精度。为此,提出了一种融合Huber加权算法与动态初值策略的磁定位方法。首先,通过Huber核函数对可能受干扰的传感器测量值进行差异化处理,削减异常测量数据的权重;其次,通过动态初值策略降低算法对初值的敏感度。这些改进措施使算法在硬铁、软铁及其复合干扰等多种场景下,能够有效抑制异常测量导致的定位误差。实验结果表明,该方法在不同强度和类型干扰下均能获得稳定且高精度的定位结果,优化后定位误差均可控制在2 mm以内。与标准Levenberg-Marquardt(LM)算法相比,本方法的定位精度最高提升约56.69%,为复杂磁场环境下实现高精度且具有强鲁棒性的磁定位提供了一种可行方案。 展开更多
关键词 永磁定位 Huber核函数 胶囊机器人 磁传感器阵列 抗干扰
暂未订购 下载PDF
Multi-information fusion algorithm for temperature prediction based on MP-Huber Kalman filter 认领 引用
3
作者 XU Wanjin LI Jiying LU Yandong 《Journal of Measurement Science and Instrumentation》 CAS CSCD 2025年第2期236-244,共9页
In order to reduce the error judgment of outliers in vehicle temperature prediction and improve the accuracy of single-station processor prediction data,a Kalman filter multi-information fusion algorithm based on opti... In order to reduce the error judgment of outliers in vehicle temperature prediction and improve the accuracy of single-station processor prediction data,a Kalman filter multi-information fusion algorithm based on optimized P-Huber weight function was proposed.The algorithm took Kalman filter(KF)as the whole frame,and established the decision threshold based on the confidence level of Chi-square distribution.At the same time,the abnormal error judgment value was constructed by Mahalanobis distance function,and the three segments of Huber weight function were formed.It could improve the accuracy of the interval judgment of outliers,and give a reasonable weight,so as to improve the tracking accuracy of the algorithm.The data values of four important locations in the vehicle obtained after optimized filtering were processed by information fusion.According to theoretical analysis,compared with Kalman filtering algorithm,the proposed algorithm could accurately track the actual temperature in the case of abnormal error,and multi-station data fusion processing could improve the overall fault tolerance of the system.The results showed that the proposed algorithm effectively reduced the interference of abnormal errors on filtering,and the synthetic value of fusion processing was more stable and critical. 展开更多
关键词 Huber weight function Mahalanobis distance Kalman filter mulit-information fusion temperature prediction
暂未订购 下载PDF
基于Huber损失函数的改进型数据融合算法 认领 引用
4
作者 徐瑞昆 马娟 《舰船电子对抗》 2025年第4期74-78,84,共5页
针对传统数据融合算法对离群值和噪声存在鲁棒性不足的问题,提出了一种基于Huber损失函数的改进型数据融合方法。通过构建混合范数优化模型,引入Huber损失函数评估传感器可靠性,推导出具有抗离群值特性的动态权重解析解。建立包含离群... 针对传统数据融合算法对离群值和噪声存在鲁棒性不足的问题,提出了一种基于Huber损失函数的改进型数据融合方法。通过构建混合范数优化模型,引入Huber损失函数评估传感器可靠性,推导出具有抗离群值特性的动态权重解析解。建立包含离群值的雷达观测模型,设计了基于Huber损失函数的动态加权数据融合算法。仿真结果验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 Huber损失函数 动态加权融合 鲁棒估计 多雷达跟踪 离群值抑制
暂未订购 下载PDF
基于PyConv-Transformer的锂离子电池剩余寿命预测 认领 引用
5
作者 吴忠强 吴江浩 《计量学报》 CSCD 北大核心 2026年第1期102-110,共9页
锂离子电池的剩余使用寿命(RUL)是电池健康管理的重要参数。电池在实际使用过程中会出现容量再生现象,而且在电池数据采集过程中,通常难以避免噪声干扰,影响数据质量。针对以上问题提出一种基于Transformer结合金字塔卷积网络的电池RUL... 锂离子电池的剩余使用寿命(RUL)是电池健康管理的重要参数。电池在实际使用过程中会出现容量再生现象,而且在电池数据采集过程中,通常难以避免噪声干扰,影响数据质量。针对以上问题提出一种基于Transformer结合金字塔卷积网络的电池RUL预测模型,选取容量作为健康因子,利用金字塔卷积网络中不同大小的卷积核提取容量序列的特征信息,利用Transformer中的多头注意力机制进一步学习序列的时序特征。采用加权Huber损失函数,提高模型的鲁棒性;采用Dropout技术,提高模型的泛化能力,防止训练过程中出现过拟合。将所提预测模型在NASA和CALCE数据集上实验,并与其他模型比较。实验结果表明,所提模型的预测精度更高,在NASA和CALCE数据集上的相对误差分别为0.008 6、0.019 3;平均绝对误差分别为0.011 5、0.012 6;均方根误差分别为0.017 3、0.018 9。 展开更多
关键词 电学计量 剩余使用寿命 锂电池容量 金字塔卷积网络 Transformer 加权Huber损失函数 Dropout
暂未订购 下载PDF
成分数据的稳健回归及变量选择 认领 引用
6
作者 丁先文 许子楠 李岳川 《数理统计与管理》 CSSCI 北大核心 2026年第4期695-704,共10页
成分数据在环境科学、生物医学和计量经济学等领域具有广泛应用。针对成分数据的定和约束特性,本文构建了基于加性对数比变换的约束线性回归模型,并创新性地引入Huber损失函数实现模型参数的稳健估计。在参数具有稀疏性特征的情况下,提... 成分数据在环境科学、生物医学和计量经济学等领域具有广泛应用。针对成分数据的定和约束特性,本文构建了基于加性对数比变换的约束线性回归模型,并创新性地引入Huber损失函数实现模型参数的稳健估计。在参数具有稀疏性特征的情况下,提出了一种基于Huber损失的自适应Lasso变量选择方法,有效解决稳健稀疏估计问题。同时,通过影响函数理论系统论证了所提估计量的稳健性。在一定的正则条件下,本文证明了参数估计的渐近正态性,并建立了自适应Lasso估计的Oracle性质。模拟研究表明,相较于传统方法,所提出的方法在重尾分布下展现出较好的稳健性和有效性。此外,基于fat数据集的实证分析进一步验证了该方法的稳健性和实用性。 展开更多
关键词 成分数据 Huber损失 稳健估计 渐近正态性 Oracle性质
暂未订购 下载PDF
基于分层自适应加权融合和小波零偏补偿的MEMS陀螺阵列精度提升方法 认领 引用
7
作者 屈奔 刘宇 +7 位作者 宋睿敏 黄江峰 胡友维 韩成辉 卢林健 陈广平 周俊 欧毅 《压电与声光》 CAS 北大核心 2026年第2期328-335,共8页
针对微机电系统(MEMS)陀螺阵列精度不足的问题,提出了一种分层自适应加权融合与小波零偏补偿相结合的MEMS陀螺阵列精度提升方法。首先按序号将陀螺阵列等分分组,构建组内与组间两层加权融合结构:依据角速率随机游走(RRW)确定组内固定权... 针对微机电系统(MEMS)陀螺阵列精度不足的问题,提出了一种分层自适应加权融合与小波零偏补偿相结合的MEMS陀螺阵列精度提升方法。首先按序号将陀螺阵列等分分组,构建组内与组间两层加权融合结构:依据角速率随机游走(RRW)确定组内固定权值,加权实现组内融合;根据组内融合生成的虚拟陀螺零偏不稳定性(BI)确定组间融合初始权值,结合Huber权函数逐帧自适应修正权值,加权实现组间融合。再利用小波变换对零偏进行估计与补偿,以9个MEMS陀螺组成的阵列进行实验验证。实验结果表明,本文算法使陀螺阵列的RRW噪声平均降低67.74%、BI噪声平均降低67.00%,均优于均值滤波;融合结果经小波零偏补偿后,均方根误差(RMSE)较均值滤波平均降低46.64%。 展开更多
关键词 微机电系统(MEMS)陀螺阵列 分层融合 自适应加权 Huber权函数 小波零偏补偿 精度提升
暂未订购 下载PDF
DEM建模的多面函数Huber抗差算法 认领 引用 被引量：20
8
作者 陈传法 刘凤英 +3 位作者 闫长青 戴洪磊 郭金运 刘国林 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期803-809,共7页
为了抑制采样点中粗差对数字高程模型(digital elevation model,DEM)建模的影响,以较高精度的多面函数(multi-quadric,MQ)为基函数,由改进Huber损失函数和权重惩罚项组成目标函数,发展了MQ抗差插值算法(MQ-H)。通过优化MQ-H目标函数,采... 为了抑制采样点中粗差对数字高程模型(digital elevation model,DEM)建模的影响,以较高精度的多面函数(multi-quadric,MQ)为基函数,由改进Huber损失函数和权重惩罚项组成目标函数,发展了MQ抗差插值算法(MQ-H)。通过优化MQ-H目标函数,采样点权重计算最终转换为方程组求解。以数学曲面为研究对象,将MQ-H计算结果与传统MQ及最小绝对偏差MQ(MQ-L)进行比较,结果表明:当采样误差服从正态分布时,MQ-H计算精度与传统MQ相当,而远高于MQ-L;当采样误差服从拉普拉斯分布时,MQ-H计算精度略高于MQ-L及传统MQ;当采样点被粗差污染时,MQ-H计算精度远高于传统MQ及MQ-L。在实例分析中,以无人遥测飞艇立体像对获取的地面离散高程点为基础数据,基于MQ-H构建测区DEM,并将计算结果与传统插值算法,如反距离加权(inverse distance weighting,IDW)、普通克里金(ordinary Kriging,OK)和专业DEM插值软件ANUDEM(Australian National University DEM)进行比较,结果表明,传统插值方法在不同程度上受采样点中异常值或偶然误差影响,而MQ-H受异常值影响较小,且能准确捕捉到地形细节信息。 展开更多
关键词 抗差 多面函数 精度 DEM Huber损失函数
暂未订购 下载PDF
基于灰狼算法优化BP的设施葡萄光合速率预测模型 认领 引用
9
作者 叶飞 李华龙 +6 位作者 李淼 张军华 程彬彬 金梦 宣磊 刘先旺 麻之润 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第10期215-223,共9页
为探究设施葡萄环境特征与光合速率间的相关性,实现多环境特征耦合下的设施葡萄光合速率精准预测,该研究提出一种基于灰狼算法优化BP的设施葡萄光合速率预测模型(grey wolf optimizer-back propagation,GWO-BP)。首先采集2024年6—9月... 为探究设施葡萄环境特征与光合速率间的相关性,实现多环境特征耦合下的设施葡萄光合速率精准预测,该研究提出一种基于灰狼算法优化BP的设施葡萄光合速率预测模型(grey wolf optimizer-back propagation,GWO-BP)。首先采集2024年6—9月妮娜皇后葡萄光合作用数据,然后利用随机森林基尼重要性和最大信息系数筛选出影响光合速率的二氧化碳浓度、空气温度、空气湿度和光合有效辐射关键特征,构建结构为4-12-1的BP模型,使用泽维尔均匀初始化和零初始化算法分别对BP模型的权值和阈值进行初始化,并引入自适应矩估计(adaptive moment estimation,ADAM)算法动态调整学习率,最后通过灰狼算法(grey wolf optimizer,GWO)优化其初始权值和阈值。试验对比分析BP、支持向量回归(support vector regression,SVR)、随机森林(random forest,RF)、极限学习机(extreme learning machine,ELM)4种模型,确定效果最佳的基础模型,然后对比分析GWO-BP模型与基础模型。结果表明BP模型为最佳基础模型,在验证集和测试集的决定系数(R2)分别为0.832和0.834,性能优于其他3种模型;而GWO-BP模型相较于BP模型,其验证集R2提升至0.920,均方根误差下降31.2%,平均绝对误差下降25.1%;GWO-BP模型相较于BP模型,其测试集R2提升至0.918,均方根误差下降29.8%,平均绝对误差下降22.5%,Huber损失函数由0.01降低到0.006以下,有效避免BP模型易陷入局部最优的问题,灰狼算法提升BP模型的全局搜索能力和收敛稳定性,使GWO-BP模型在极端值区间的预测性能更优。该模型为准确捕捉设施葡萄光合速率与多环境特征的耦合关系,实现设施葡萄光合速率精准预测提供可靠的技术手段。 展开更多
关键词 设施葡萄 光合速率 BP神经网络 灰狼算法 自适应矩估计算法 Huber损失函数
暂未订购 下载PDF
基于MLE自适应UKF算法在Levy噪声下速度估计研究 认领 引用
10
作者 张睿涵 杨光永 +2 位作者 吴立煌 高钏棋 徐天奇 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2026年第2期121-126,共6页
针对多普勒测速仪在水下作业易受Levy噪声干扰,导致速度估计精度显著下降的问题,提出一种基于极大似然估计(maximum likelihood estimation,MLE)的自适应无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)方法。该方法在UKF的基础上结合滑... 针对多普勒测速仪在水下作业易受Levy噪声干扰,导致速度估计精度显著下降的问题,提出一种基于极大似然估计(maximum likelihood estimation,MLE)的自适应无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)方法。该方法在UKF的基础上结合滑动窗口机制,以实现局部经验MLE对噪声协方差的在线估计;并利用Huber代价函数对残差进行非线性加权,增强系统对异常值的鲁棒性。仿真结果表明:在Levy噪声环境下,所提方法相比于UKF算法,X与Y方向速度估计误差分别降低65.3%和64.7%,显著提升了估计精度和抗干扰能力。 展开更多
关键词 多普勒测速仪 Levy噪声 极大似然估计 滑动窗口机制 无迹卡尔曼滤波 速度估计 Huber代价函数
暂未订购 下载PDF
基于增广Huber正则化稀疏低秩矩阵的旋转机械微弱故障诊断 认领 引用 被引量：5
11
作者 李庆 胡炜 +1 位作者 彭二飞 LIANG Steven Y 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第15期4579-4588,共10页
在多重故障相互耦合和强烈背景噪声下,提取大型旋转机械中的复合微弱故障特征是一个难点,针对这一问题,提出一种新的基于增广Huber正则化稀疏低秩矩阵(augmented Huber regularized sparse low-rank-matrix,AHR-SLM)的旋转机械故障特征... 在多重故障相互耦合和强烈背景噪声下,提取大型旋转机械中的复合微弱故障特征是一个难点,针对这一问题,提出一种新的基于增广Huber正则化稀疏低秩矩阵(augmented Huber regularized sparse low-rank-matrix,AHR-SLM)的旋转机械故障特征提取方法,以大型减速机齿轮箱复合微弱诊断为例。该方法借助于非凸罚正则化稀疏低秩矩阵的思想,通过引入增广Huber罚函数代替传统最小化L1-norm融合套索算法,建立正则化目标成本函数,推导所建立模型的严格凸性,同时讨论模型严格凸性前提下的模型参数最优取值问题,并利用前向–后向算法对所建立模型进行求解。仿真算例与大型减速机齿轮箱微弱故障诊断实例表明:该方法不仅能提取隐藏在强烈外界噪声中的复合微弱故障特征,而且改善传统最小化L1-norm融合套索算法在提取微弱故障冲击时产生的稀疏系数低估与故障频率丢失问题,以及变分模态分解与快速谱峭度图特征提取算法产生的能量衰减与故障频率丢失问题。 展开更多
关键词 复合微弱故障 增广Huber函数 非凸罚正则化 稀疏低秩矩阵 齿轮箱
暂未订购 下载PDF
Bayesian prestack seismic inversion with a self-adaptive Huber-Markov random-field edge protection scheme 认领 引用 被引量：5
12
作者 Tian Yu-Kun Zhou Hui +2 位作者 Chen Han-Ming Zou Ya-Ming Guan Shou-Jun 《Applied Geophysics》 SCIE CSCD 2013年第4期453-460,512,共8页
Seismic inversion is a highly ill-posed problem,due to many factors such as the limited seismic frequency bandwidth and inappropriate forward modeling.To obtain a unique solution,some smoothing constraints,e.g.,the Ti... Seismic inversion is a highly ill-posed problem,due to many factors such as the limited seismic frequency bandwidth and inappropriate forward modeling.To obtain a unique solution,some smoothing constraints,e.g.,the Tikhonov regularization are usually applied.The Tikhonov method can maintain a global smooth solution,but cause a fuzzy structure edge.In this paper we use Huber-Markov random-field edge protection method in the procedure of inverting three parameters,P-velocity,S-velocity and density.The method can avoid blurring the structure edge and resist noise.For the parameter to be inverted,the Huber-Markov random-field constructs a neighborhood system,which further acts as the vertical and lateral constraints.We use a quadratic Huber edge penalty function within the layer to suppress noise and a linear one on the edges to avoid a fuzzy result.The effectiveness of our method is proved by inverting the synthetic data without and with noises.The relationship between the adopted constraints and the inversion results is analyzed as well. 展开更多
关键词 Huber edge punishment function markov random-field bayesian framework prestack inversion
暂未订购 下载PDF
联合Huber核函数与可切换约束算法改进的视觉惯性SLAM方法 认领 引用 被引量：7
13
作者 赵前程 田俊英 伍济钢 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第4期375-380,共6页
针对目前VINS-Fusion双目视觉及惯性同步定位与建图(SLAM)在后端优化时存在误匹配而导致系统定位精度低、鲁棒性差的问题,提出了一种联合Huber核函数与可切换约束算法改进的双目视觉及惯性SLAM方法。在VINS-Fusion双目视觉与惯性SLAM框... 针对目前VINS-Fusion双目视觉及惯性同步定位与建图(SLAM)在后端优化时存在误匹配而导致系统定位精度低、鲁棒性差的问题,提出了一种联合Huber核函数与可切换约束算法改进的双目视觉及惯性SLAM方法。在VINS-Fusion双目视觉与惯性SLAM框架的基础上,利用Huber核函数的权值重新构建并求解状态优化中IMU残差的代价函数,降低优化中过大的误差项;同时使用可切换约束算法控制环路闭合因子实现动态协方差矩阵的缩放,剔除闭环检测的异常值实现准确的后端收敛。利用不同场景的公开数据集EuRoc中进行了对比验证实验,结果表明联合改进方法的和方差降低了2.416 m,系统精度和鲁棒性都有所提高;同时在实际场景中的实验也验证了改进方法的可行性。 展开更多
关键词 同步定位与建图 双目视觉 惯性测量单元 Huber核函数 可切换约束算法
暂未订购 下载PDF
增量式Huber-支持向量回归机算法研究 认领 引用 被引量：3
14
作者 周晓剑 肖丹 付裕 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2022年第8期137-142,共6页
传统的面向支持向量回归的一次性建模算法中样本增加时,均需从头开始学习,而增量式算法可以充分利用上一阶段的学习成果。SVR的增量算法通常基于ε-不敏感损失函数,该损失函数对大的异常值比较敏感,而Huber损失函数对异常值敏感度低。... 传统的面向支持向量回归的一次性建模算法中样本增加时,均需从头开始学习,而增量式算法可以充分利用上一阶段的学习成果。SVR的增量算法通常基于ε-不敏感损失函数,该损失函数对大的异常值比较敏感,而Huber损失函数对异常值敏感度低。所以在有噪声的情况下,Huber损失函数是比ε-不敏感损失函数更好的选择,在现实情况当中。基于此,本文提出了一种基于Huber损失函数的增量式Huber-SVR算法,该算法能够持续地将新样本信息集成到已经构建好的模型中,而不是重新建模。与增量式ε-SVR算法和增量式RBF算法相比,在对真实数据进行预测建模时,增量式Huber-SVR算法具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 增量算法 支持向量回归机 Huber损失函数
暂未订购 下载PDF
基于Huber损失的稳健张量回归及其应用 认领 引用 被引量：2
15
作者 李传权 马海强 +1 位作者 刘小惠 刘育孜 《数理统计与管理》 CSSCI 北大核心 2024年第4期571-586,共16页
随着科学技术的进步,张量数据及相关方法在众多领域中得到了快速的发展和广泛的运用。一系列基于CP(CANDECOMP/PARAFAC)分解的张量回归也逐渐被提出,但是在实际问题中,传统的张量回归方法易受厚尾数据、异常值等因素影响,从而造成系数... 随着科学技术的进步,张量数据及相关方法在众多领域中得到了快速的发展和广泛的运用。一系列基于CP(CANDECOMP/PARAFAC)分解的张量回归也逐渐被提出,但是在实际问题中,传统的张量回归方法易受厚尾数据、异常值等因素影响,从而造成系数估计的偏差。鉴于此,本文提出基于Huber损失的稳健张量回归以及其稀疏形式,并构造了稳健块松弛算法及其稀疏算法,对其进行优化求解。同时,本文证明了稳健张量回归中估计系数的相合性和渐近正态性,也给出了稀疏形式下回归系数的误差界。最后,模拟实验和京津冀地区PM2.5数据均证实本文所提的方法比传统的张量回归具有更好的稳健性和更加精确的预测能力。 展开更多
关键词 Huber损失函数 稳健性 CP分解 张量回归 PM2.5
暂未订购 下载PDF
Huber加权的频率稳定度非相关差分抗差估计方法 认领 引用 被引量：1
16
作者 龚航 朱祥维 +2 位作者 刘增军 李井源 孙广富 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第5期26-31,共6页
计算原子钟频率稳定度时,钟差观测异常会导致Allan方差出现较大的估计偏差。建立Allan方差的差分估计模型,根据钟差的差分序列统计特性分析了相关差分估计的噪声识别与白化等计算复杂度问题;针对上述难点提出一种基于Huber权函数的非相... 计算原子钟频率稳定度时,钟差观测异常会导致Allan方差出现较大的估计偏差。建立Allan方差的差分估计模型,根据钟差的差分序列统计特性分析了相关差分估计的噪声识别与白化等计算复杂度问题;针对上述难点提出一种基于Huber权函数的非相关差分抗差估计方法,建立一种非相关差分序列的构造方法,有效避免了复杂的噪声识别及白化计算;给出Allan方差的非相关差分抗差估计的推导,并对抗差过程引入的误差累积给出了一种抵消方法;给出完整的抗差估计方案,并利用实测数据进行了实验验证。实验结果表明本方法对相位单点跳变、相位阶跃跳变具有显著的抗差能力,抗差估计可使异常引入的相对偏差由近200%降至10%以内。 展开更多
关键词 频率稳定度 Alla方差 抗差估计 非相关差分 Huber权函数
暂未订购 下载PDF
Huber-支持向量回归机在线算法研究 认领 引用 被引量：2
17
作者 周晓剑 肖丹 付裕 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2021年第20期10-14,共5页
当数据规模逐渐扩大以及数据不断更新时,将传统的基于支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)的一次性建模算法用于数据的分析处理,均需要从头开始建模,而在线学习算法可以很好地解决这一问题。文章在ε-SVR在线算法的基础上,... 当数据规模逐渐扩大以及数据不断更新时,将传统的基于支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)的一次性建模算法用于数据的分析处理,均需要从头开始建模,而在线学习算法可以很好地解决这一问题。文章在ε-SVR在线算法的基础上,提出了一种新的Huber-SVR在线算法,采用定长的滚动窗口策略对样本进行训练,在增加一个新样本的同时删除一个旧样本,从而满足样本更新的需求,实现模型的在线学习。仿真结果表明了该在线算法的有效性,与ε-SVR在线算法相比,该算法在回归预测方面的预测误差率较低,对真实数据有较好的拟合效果。 展开更多
关键词 在线算法 Huber-支持向量回归机 Huber损失函数
暂未订购 下载PDF
Huber损失下线性模型的序列相关检验 认领 引用 被引量：2
18
作者 谭祥勇 胡天英 刘锋 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2023年第8期342-347,共6页
金融数据分析中经常发现数据具有厚尾或非对称特征,这给模型相关性检验带来了许多困扰。针对厚尾和非对称分布的序列相关性检验问题,结合秩相关系数和Huber损失,提出了HubT、CCT检验统计量,并在原假设下得到了检验统计量的渐近分布。通... 金融数据分析中经常发现数据具有厚尾或非对称特征,这给模型相关性检验带来了许多困扰。针对厚尾和非对称分布的序列相关性检验问题,结合秩相关系数和Huber损失,提出了HubT、CCT检验统计量,并在原假设下得到了检验统计量的渐近分布。通过数值模拟说明新构建的统计量能在厚尾和非对称分布的序列中有良好的表现。 展开更多
关键词 线性模型 Huber损失函数 厚尾误差 序列相关性检验
暂未订购 下载PDF
基于质心引导策略的激光雷达与相机联合标定方法 认领 引用
19
作者 刘超山 冉腾 +1 位作者 何丽 陶庆 《科学技术与工程》 EI 北大核心 2026年第14期6085-6095,共11页
相机与激光雷达外参标定是实现多模态数据高精度融合的前提条件。现有基于目标的标定方法因缺乏显著几何特征而影响标定精度,因此,提出了一种基于质心引导策略的激光雷达与相机联合外参标定方法。设计了一种具有质心约束的多特征点标定... 相机与激光雷达外参标定是实现多模态数据高精度融合的前提条件。现有基于目标的标定方法因缺乏显著几何特征而影响标定精度,因此,提出了一种基于质心引导策略的激光雷达与相机联合外参标定方法。设计了一种具有质心约束的多特征点标定目标,结合标定目标几何参数,分别从点云与图像数据中获取特征点坐标信息;并且,将Huber损失函数引入拟牛顿法以进一步优化联合外参;最后,在真实场景中进行3D目标检测验证本文方法的有效性。提出了质心引导策略,通过改进拟牛顿算法优化外参矩阵的方法,比4组特征点标定方法平均重投影误差减小8.4%,对比试验表明,改进拟牛顿优化算法对于联合外参精度提升可产生有益效果。 展开更多
关键词 高精度融合 质心引导策略 3D目标检测 Huber损失函数 拟牛顿法
暂未订购 下载PDF
大数据背景下基于Huber回归模型的分布式优化方法研究 认领 引用 被引量：11
20
作者 潘莹丽 刘展 朱千慧子 《数理统计与管理》 CSSCI 北大核心 2022年第4期633-646,共14页
随着高科技的快速发展,大规模数据的涌入给现有的统计方法和理论带来新的挑战。大数据很容易被异常值污染,可能包含具有厚尾分布的变量,使得许多常规方法不再适用。为了消除异常值和厚尾变量的影响,本文以大数据为背景,采用Huber回归方... 随着高科技的快速发展,大规模数据的涌入给现有的统计方法和理论带来新的挑战。大数据很容易被异常值污染,可能包含具有厚尾分布的变量,使得许多常规方法不再适用。为了消除异常值和厚尾变量的影响,本文以大数据为背景,采用Huber回归方法,用于鲁棒的估计和推断,为了达到仅使用局部样本就可有效评估全局损失函数的目的,本文构造出全局损失函数的一个交互有效的替代损失函数,将基于全局损失函数的优化转化为基于替代似然函数的优化。为了对Huber回归模型中的参数进行估计,本文设计Proximal-ADMM算法,并结合分布式优化的思想有效解决大规模数据导致的计算成本昂贵和机器之间交互复杂度过高的问题。 展开更多
关键词 大数据 Huber回归 交互有效的替代损失函数 Proximal-ADMM算法 分布式优化
暂未订购 下载PDF
已选0条
引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 2 … 4 下一页 到第 页
在线咨询 使用帮助 返回顶部 意见反馈