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线性回归模型中基于GMD算法的两阶段组Lasso多变点估计
1
作者 安子祯 董翠玲 《新疆师范大学学报(自然科学版)》 2025年第4期1-9,共9页
利用变量选择方法估计和检测变点是目前流行且有效的方法。文章提出了一种基于GMD算法的两阶段组Lasso多变点估计方法,该方法可以同时估计出线性回归模型中多变点的位置和数量。数值模拟结果显示,与基于GMD算法未分段的组Lasso、未分段... 利用变量选择方法估计和检测变点是目前流行且有效的方法。文章提出了一种基于GMD算法的两阶段组Lasso多变点估计方法,该方法可以同时估计出线性回归模型中多变点的位置和数量。数值模拟结果显示,与基于GMD算法未分段的组Lasso、未分段的自适应Lasso和未分段的Lasso三种变量选择算法的多变点估计方法相比,基于GMD算法的两阶段组Lasso多变点估计方法在估计精度和计算速度两方面均有显著优势。 展开更多
关键词 变量选择 组Lasso gmd算法 线性回归模型 多变点
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基于表单译码的软GMD算法
2
作者 徐朝军 王新梅 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第3期452-456,共5页
提出了一种基于Koetter Vardy算法的软GMD算法,根据每个内插点子集的可靠度,进行连续纠错删译码.仿真结果表明,与Koetter Vardy算法相比,在译码性能相同的条件下,对于长度为15的RS码,则降低了90%～98.5%;对于RS(255,239)码,软GMD算法的... 提出了一种基于Koetter Vardy算法的软GMD算法,根据每个内插点子集的可靠度,进行连续纠错删译码.仿真结果表明,与Koetter Vardy算法相比,在译码性能相同的条件下,对于长度为15的RS码,则降低了90%～98.5%;对于RS(255,239)码,软GMD算法的复杂度降低了约46%. 展开更多
关键词 REED-SOLOMON码 表单译码 Koetter-Vardy算法 gmd算法 软gmd算法
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基于稀疏Group Lasso惩罚的分位数回归
3
作者 张蕊 阎爱玲 《数值计算与计算机应用》 2024年第2期174-188,共15页
在高维数据分析中,惩罚分位数回归是进行变量选择和参数估计的有效方法.在实际应用中,变量常以分组形式呈现,为同时实现组间稀疏性和组内稀疏性,本文研究了带稀疏Group Lasso惩罚的分位数回归模型.为解决目标函数的非光滑性带来的计算挑... 在高维数据分析中,惩罚分位数回归是进行变量选择和参数估计的有效方法.在实际应用中,变量常以分组形式呈现,为同时实现组间稀疏性和组内稀疏性,本文研究了带稀疏Group Lasso惩罚的分位数回归模型.为解决目标函数的非光滑性带来的计算挑战,利用分位数Huber函数近似分位数损失函数,得到稀疏Group Lasso惩罚分位数Huber回归模型(SGLQHR).基于Groupwise Majorization Descent(GMD)算法提出了一种快速、有效算法求解该模型,并建立算法收敛性.数值实验和实例分析验证了该算法的有效性. 展开更多
关键词 分位数回归 稀疏Group Lasso 分位数Huber函数 gmd算法
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