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主动脉弓在体动态变形分析
目的建立动态观察主动脉在体变形数据分析模型.方法数字图像处理系统以24帧/秒的速度对实验兔主动脉进行动态实时采集.应用多项式对主动脉的边界进行函数表达,并用小二乘拟合方法拟合得到主动脉的边界,应用计算机软件自动跟踪、处理、测量,从而确定每一张图片上主动脉弓的边界,并进行测量.
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基于SVM的动态建模新方法
为了提高传感器系统的动态特性,本文提出了一种基于支持向量机(SVM)的传感器动态建模新方法.由于支持向量机是基于统计学习理论的新一代机器学习技术,它有效地解决了小样本学习问题,因此本方法建模对实验样本数量没有特殊的要求.后,仿真实验结果也证明了该动态建模方法在小样本情况下特别有效.
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用GAM程序拟合光滑样条非参数回归
回归分析模型包括参数回归、半参数回归和非参数回归.参数回归其回归形式已知,只是其中参数待定.参数回归的大优点在于回归结果可以外延,但缺点也很明显,它的假定条件过于严格,在不少情况下回归模型经常会受到限制而不适用.非参数回归与参数回归恰好相反,其回归函数形式不定,可适用于任意分布的资料,拟合效果一般优于参数模型,但其结果外延困难,且操作复杂.由于非参数回归具有较强的适用性,且对模型的假定不严,因而其应用有着较为广阔的前景.鉴于国内医药卫生统计领域关于非参数回归的研究和应用较少.本文简要介绍了光滑样条非参数回归,并采用SAS 8.1中的GAM程序给出光滑样条非参数回归的拟合方法.