基于误差统计特性分析的优化建模方法

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1、2018届博士学位论文基于误差统计特性分析的优化建模方法作者姓名姜高霞指导教师王文剑教授学科专业计算机应用技术研究方向机器学习培养单位计算机与信息技术学院学习年限2012年9月至2018年6月二〇一八年六月山西大学2018届博士学位论文基于误差统计特性分析的优化建模方法作者姓名姜高霞指导教师王文剑教授学科专业计算机应用技术研究方向机器学习培养单位计算机与信息技术学院学习年限2012年9月至2018年6月二〇一八年六月ThesisforDoctor’sDegree,ShanxiUniversity,2018O

2、ptimizationModelingMethodsBasedonAnalyzingStatisticalCharacterofErrorsStudentNameGaoxiaJiangSupervisorProf.WenjianWangMajorComputerApplicationTechnologySpecialtyMachineLearningDepartmentSchoolofComputerandInformationTechnologyResearchDuration2012.9-2018.6J

3、une2018目录中文摘要.......................................IABSTRACT....................................III第一章引言.....................................11.1研究背景和意义...............................11.2国内外研究现状...............................21.2.1基于误差的数据质量优化方法...........

4、..........21.2.2基于误差的模型（参数）优化方法..................51.3本文的研究内容和组织结构.........................8第二章时差序列的数据分析............................112.1时差序列的研究现状.............................112.1.1时差序列的相关性分析........................112.1.2时差序列的距离度量.........................

5、.132.2时差序列的相关性分析...........................142.2.1相关系数的上下界...........................142.2.2伪相关的统计特征...........................162.2.3时差序列的相关性判别........................182.2.4实验结果与分析............................192.3时差序列的曲线排齐.............................232

6、.3.1曲线排齐优化准则及其求解算法...................242.3.2实验结果与分析............................252.4时差序列的距离度量.............................292.4.1最大平移相关距离...........................292.4.2二次距离................................332.4.3聚类结果与分析............................342.5本章

7、小结...................................38第三章区间不敏感噪声过滤............................413.1经典过滤器的形式化分析..........................413.1.1监督学习中的噪声和误差.......................413.1.2基于模型预测的过滤：假设与缺陷..................423.1.3基于集成的过滤............................433.2区间低噪声定理

8、...............................453.3区间不敏感过滤...............................523.3.1回归中的区间不敏感过滤.......................523.3.2分类问题的区间不敏感过滤......................563.3.3实验结果及分析............................583.4本章小结.