导读:本文包含了离群值论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:在线贯序超限学习机,离群值,鲁棒性,Tikhonov正则化
离群值论文文献综述
郭威,汤克明,于建江[1]（2019）在《抗离群值的鲁棒正则化贯序超限学习机》一文中研究指出针对离群值环境下的在线学习问题,提出一种鲁棒正则化贯序超限学习机(Robust regularized online sequential extreme learning machine,RR-OSELM)。RR-OSELM以增量学习新样本的方式实现在线学习,并在学习过程中基于样本的先验误差进行逆向加权计算以降低学习模型对于离群值的敏感性;同时RR-OSELM通过融合使用Tikhonov正则化技术进一步增强了其在实际应用中的稳定性。实验结果表明,RR-OSELM具有较同类算法更好的鲁棒性和实用性,对于离群值环境下的在线建模与预测问题是积极有效的。(本文来源于《南京航空航天大学学报》期刊2019年05期）
闫春,解冰心[2]（2018）在《考虑离群值的对数正态模型及其预测分布的蒙特卡洛法实现》一文中研究指出在非寿险业务中,对未决赔款准备金进行预测分布有着重要的意义,而流量叁角形中离群值的存在,会影响未决赔款准备金预测的准确性。在流量叁角形中引入离群值,运用基于正态分布的一元离群值检测的孤立点挖掘算法挖掘离群值,考虑不同位置下离群值的不同修正办法。将蒙特卡洛法应用于未决赔款准备金评估的对数正态模型中,通过数值算例加以实证分析,得到了未决赔款准备金的预测分布。(本文来源于《统计与信息论坛》期刊2018年09期）
朱嘉欣,包雨恬,黎朝[3]（2018）在《数据离群值的检验及处理方法讨论》一文中研究指出由目前普遍使用的分析化学教材中与离群值相关的内容出发,对其进行对比和分析,说明数据离群值检验的意义和重要性。对几种常见的离群值判定方法进行了列举和比较,并对已确认为异常值的数据的处理方法也进行了对比和讨论。各种检验和处理方法各有其优势和劣势,根据实际情况选择不同方法或多种方法配合使用,能够更好地实现对离群值的检验和处理。(本文来源于《大学化学》期刊2018年08期）
王欢欢,宋丹丹,葛莹,李庆海[4]（2018）在《JMP软件在农业科研数据统计中的应用实例——以畜牧试验为例的离群值分析》一文中研究指出试验设计与数据统计在农业科研中具有非常重要的作用。目前数据统计分析中常用的软件有SPSS、SAS、JMP、S-plus、Rapid-miner等,其中SAS、S-plus软件具有强大的编程功能,应用者需具备较好的统计专业背景知识。JMP软件是SAS(全球最大的统计软件公司)推出的一款交互式可视化统计分析软件。JMP的算法源于SAS,它强调以统计方法的实际应用为导向,特别注重交互性、可视化,因(本文来源于《杭州农业与科技》期刊2018年04期）
王玉,王静,刘力力,陈镕,韩鸿璨[5]（2018）在《生物等效性研究中离群值的一般考虑》一文中研究指出生物等效性(BE)研究是评价同一药物不同制剂间差异及仿制药与原研制剂间可替换性的重要方法。对于试验过程中出现的离群值,要进行全面科学地评估,充分分析离群值产生的原因,而不是随意剔除数据。不合理剔除离群值,可能导致原本不等效的制剂得出相反的结论,从而给公众用药安全带来风险。(本文来源于《中国临床药理学杂志》期刊2018年15期）
黄圣铨,黄羿夏,林新欣[6]（2018）在《回弹法钻芯修正偏差量离群值Grubbs检验》一文中研究指出当采用钻芯法修正回弹法检测结果时,如对芯样试件抗压强度值与对应回弹法测区强度换算值的偏差存在疑问时,可采用格拉布斯(Grubbs)检验法对偏差量离群值进行判断。本文通过实例分析,验证该方法的正确性、严谨性。(本文来源于《福建建设科技》期刊2018年04期）
汪国斌,许后磊,赵志勇,王子成[7]（2018）在《莱因达准则在安全监测数据离群值判别的应用优化》一文中研究指出目前,莱茵达准则是最常用的一种安全监测数据离群值判别方法。但和其它方法一样,均基于统计学原理,在使用过程中均不可避免的存在误判。通过分析造成误判的主要原因:安全监测成果并非总是围绕平均值上下波动,并制定相应的改进,成功提高该方法的判别准确率。(本文来源于《云南水力发电》期刊2018年02期）
王青青[8]（2018）在《面向智能考勤应用的离群值检测算法研究》一文中研究指出信息化时代的到来,对于企业和高校而言,日常的考勤管理不能再靠纯粹的人工监督方式,使用计算机进行考勤管理不仅极大程度地节约了时间成本,而且还能更好的实现全面化的督促作用,同时对出勤率的提高也取得了一定的成效。随着考勤方式日渐呈多样化和智能化趋势,智能手机日新月异的变化让更多的人将研究对象转向了手机客户端。本文在Web App的服务模式基础上,设计一款基于百度地图API和离群值检测的考勤系统,主要利用智能手机的移动定位功能来确定考勤人员的地理位置,获取手机的Mac地址来防止代签情况的发生,并将考勤信息在数据库中进行加密处理,防止信息的泄露。基于实际项目需求,本考勤系统主要应用于高校课堂环境。论文主要工作如下:(1)对一维离群值检测算法研究。分析研究了传统的一维离群值检测算法,综合稳健性需求及分布类型宽容度需求,选用稳健四分位检测法作为一维离群值检测算法。针对稳健四分位检测算法受数据中间跨度影响较大的问题,通过对数据列进行极值过滤而尽可能消除这一影响,进而得到改进后的基于稳健四分位检测的极值互差过滤算法。(2)对二维离群值检测算法研究。为避免坐标对距离值的贡献无区分度,使用马氏距离代替传统的欧式距离。并在一维离群值检测算法的基础上提出了综合距离和统计检测的鲁棒马氏距离二维离群值检测算法,用于二维离群数据的检测。(3)在以上算法设计的基础上,开发了一套智能考勤系统应用于当前高校课堂环境中。该系统使用百度地图API获取学生的地理位置信息并同时获取移动设备的Mac地址防止代签,并采用DES加密算法将学生考勤经纬度数据存进数据库里。最后经实验验证了算法的有效性和实用性。(本文来源于《合肥工业大学》期刊2018-04-01）
艾小娟[9]（2018）在《一种处理内置离群值投资风险准备金的方法》一文中研究指出引入一种处理内置离群值投资风险准备金的经济分析方法。文章将此方法用于金融投资出现重大不确定性事件的风险损失准备金的估计与预测中。研究表明,改进了的链梯法能够平滑风险赔付,稳定创业投资生态,避免市场非理性行为的发生。(本文来源于《统计与决策》期刊2018年06期）
牛全华[10]（2017）在《用Excel判断正态样本离群值》一文中研究指出测量结果中离群的异常值是由测量结果中粗大误差引起的。通常是由测量过程中不可重复的突发事件所致。一般是源于测量过程中的电子噪声或机械噪声、测量条件的突然改变、操作人员在读数和书写方面的疏忽,以及错误地使用测量设备等。如果在测量结果中混有离群的异常值,必然会歪曲测量结果,剔除离群值将使测量结果更符合客观事实。(本文来源于《中国计量》期刊2017年12期）
离群值论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在非寿险业务中,对未决赔款准备金进行预测分布有着重要的意义,而流量叁角形中离群值的存在,会影响未决赔款准备金预测的准确性。在流量叁角形中引入离群值,运用基于正态分布的一元离群值检测的孤立点挖掘算法挖掘离群值,考虑不同位置下离群值的不同修正办法。将蒙特卡洛法应用于未决赔款准备金评估的对数正态模型中,通过数值算例加以实证分析,得到了未决赔款准备金的预测分布。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
离群值论文参考文献
[1].郭威,汤克明,于建江.抗离群值的鲁棒正则化贯序超限学习机[J].南京航空航天大学学报.2019
[2].闫春,解冰心.考虑离群值的对数正态模型及其预测分布的蒙特卡洛法实现[J].统计与信息论坛.2018
[3].朱嘉欣,包雨恬,黎朝.数据离群值的检验及处理方法讨论[J].大学化学.2018
[4].王欢欢,宋丹丹,葛莹,李庆海.JMP软件在农业科研数据统计中的应用实例——以畜牧试验为例的离群值分析[J].杭州农业与科技.2018
[5].王玉,王静,刘力力,陈镕,韩鸿璨.生物等效性研究中离群值的一般考虑[J].中国临床药理学杂志.2018
[6].黄圣铨,黄羿夏,林新欣.回弹法钻芯修正偏差量离群值Grubbs检验[J].福建建设科技.2018
[7].汪国斌,许后磊,赵志勇,王子成.莱因达准则在安全监测数据离群值判别的应用优化[J].云南水力发电.2018
[8].王青青.面向智能考勤应用的离群值检测算法研究[D].合肥工业大学.2018
[9].艾小娟.一种处理内置离群值投资风险准备金的方法[J].统计与决策.2018
[10].牛全华.用Excel判断正态样本离群值[J].中国计量.2017
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