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国家自然科学基金(11071207)

作品数：7 被引量：5H指数：2
相关作者：张爱武苏仁旺李文陈克军更多>>
相关机构：盐城师范学院浙江工商大学更多>>
发文基金：国家自然科学基金江苏省自然科学基金更多>>
相关领域：理学更多>>

文献类型

  • 7篇中文期刊文章

领域

  • 7篇理学

主题

  • 5篇模糊线性回归
  • 3篇最小二乘估计
  • 3篇线性回归模型
  • 3篇模糊线性回归...
  • 2篇数据删除
  • 2篇数据删除模型
  • 2篇欧氏距离
  • 2篇Y
  • 1篇形心
  • 1篇删除
  • 1篇双线性
  • 1篇梯形模糊数
  • 1篇统计分析
  • 1篇最小二乘
  • 1篇模糊数
  • 1篇幻方
  • 1篇WEAKLY
  • 1篇COOK距离
  • 1篇DESIGN
  • 1篇参数估计

机构

  • 6篇盐城师范学院
  • 1篇浙江工商大学

作者

  • 5篇张爱武
  • 1篇陈克军
  • 1篇李文
  • 1篇苏仁旺

传媒

  • 1篇模糊系统与数...
  • 1篇数学的实践与...
  • 1篇应用数学学报
  • 1篇应用概率统计
  • 1篇周口师范学院...
  • 1篇Acta M...
  • 1篇江苏科技大学...

年份

  • 3篇2013
  • 3篇2012
  • 1篇2011
共 7 条 记 录，以下是 1-7
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排序方式：
不同距离的双线性自适应模糊回归的最小二乘比较
2013年
针对双线性自适应模糊回归模型,采用了欧氏距离、Y-K距离和D_k距离,分别讨论了该模型的最小二乘估计及相关性质,得出在这三种距离下,它们的回归系数的最小二乘估计的形式是一致的仅仅系数不相同,且它们的观测中心和插入中心、设计边宽和插入边宽的误差和为0的结论.通过实例验证了上述结论的正确性.
张爱武
关键词：模糊线性回归欧氏距离最小二乘估计
Existence of Weakly Pandiagonal Orthogonal Latin Squares
2013年
A weakly pandiagonal Latin square of order n over the number set {0, 1, . . . , n-1} is a Latin square having the property that the sum of the n numbers in each of 2n diagonals is the same. In this paper, we shall prove that a pair of orthogonal weakly pandiagonal Latin squares of order n exists if and only if n ≡ 0, 1, 3 （mod 4） and n≠3.
Yong ZHANGWen LIJian Guo LEI
基于数据删除的模糊线性回归模型的影响评价被引量：1
2012年
使用模糊数之间的Euclidean距离和Lebesgue距离的最小二乘方法,分别研究了基于数据删除的模糊线性回归模型的参数估计,并对两种距离下的参数估计进行了比较.此模型的输入为实数,输出为模糊数.构造了检验观测数据中强影响点或异常点的统计诊断量—回归方程的估计标准误差,通过对实际数据的研究,识别出其中的强影响点,表明本文所构造统计量是有效的.
张爱武
关键词：模糊线性回归模型数据删除模型
基于不同距离的模糊线性最小二乘回归的比较
2012年
针对输入为清晰数、输出和回归系数都是LR型模糊数的多元模糊线性回归模型,采用了欧氏距离、Y-K距离和DK距离,分别讨论了该模型的最小二乘估计及误差项,得出在这三种距离下,它们的回归系数的最小二乘估计是相同及在求最小二乘估计时应优先考虑欧氏距离的结论.在解决该问题的过程中,得到了求该模型最小二乘估计的一种新方法.实例验证了上述结论的正确性.
张爱武
关键词：模糊线性回归欧氏距离最小二乘估计
正规稀疏幻方的存在性被引量：2
2011年
设d
李文陈克军苏仁旺
关键词：幻方
基于形心法的模糊线性回归模型的统计分析被引量：2
2012年
使用形心法将模糊数转化清晰数,从而将模糊线性回归模型转化为传统的线性回归模型来研究,此模型输入、输出都为模糊数,回归系数为清晰数,讨论了该模型的参数估计及基于数据删除的影响分析,并通过对实例的研究及与其它模型比较,说明了该模型应用方便,具有更优的拟合性。
张爱武
关键词：模糊线性回归模型参数估计数据删除模型COOK距离
梯形模糊数的一元模糊线性回归模型的最小二乘估计
2013年
由于模糊数往往可以用梯形模糊数来逼近,因此对梯形模糊数的模糊回归模型的研究就有一定的实用价值.采用最小二乘的方法,针对应用广泛的输入为确定数、输出为梯形模糊数的一元模糊线性回归模型,讨论了该模型回归系数的最小二乘估计和误差项.当梯形模糊数退化为精确数时,该估计就是传统的最小二乘估计.数值模拟和实例研究说明了本文提出的参数估计方法的拟合度比较好.
张爱武
关键词：梯形模糊数模糊线性回归模型最小二乘估计
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