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先验信息和局部线性结构ELO模型及其实例应用

摘要第3-4页
abstract第4页
第1章 排名领域概述第7-9页
第2章 相关算法介绍第9-18页
    2.1 梅西法第9-10页
    2.2 科利法第10-11页
    2.3 基纳法第11-14页
    2.4 最优化比分算法第14-17页
    2.5 本章总结第17-18页
第3章 埃洛算法的参数分析和迭代加速第18-36页
    3.1 两个原假设第18-22页
        3.1.1 正态假设模型第18-20页
        3.1.2 逻辑斯蒂函数模型第20-22页
    3.2 埃洛算法的特性第22-23页
        3.2.1 定常和值第22-23页
        3.2.2 迭代公式中的强弱因素第23页
    3.3 迭代公式中的参数:K与ξ第23-25页
        3.3.1 放大系数:K第23-24页
        3.3.2 逻辑斯蒂参数:ξ第24-25页
    3.4 模拟与实验第25-28页
        3.4.1 正态分布第26-27页
        3.4.2 均匀分布与指数分布第27-28页
    3.5 K因子的选取:贪婪法第28-30页
        3.5.1 肯德尔测度τ第28-29页
        3.5.2 参数K的选取第29-30页
    3.6 迭代加速的方法第30-36页
第4章 先验信息的埃洛算法及其应用实例第36-44页
    4.1 μij的改进:先验信息的加入第36-38页
    4.2 K因子的改进:从常数到W(t)第38页
    4.3 NBA赛制介绍与数据结构第38-40页
    4.4 NBA-2016赛季数据数值实验结果第40-43页
        4.4.1 参数选取第41页
        4.4.2 排名结果第41-42页
        4.4.3 预测率的比较第42-43页
    4.5 本章总结第43-44页
第5章 局部线性结构的埃洛算法及其应用实例第44-52页
    5.1 偏序和全序第44-45页
    5.2 Spearman等级相关系数第45-47页
    5.3 埃洛算法的推广第47-51页
        5.3.1 局部线性结构的埃洛算法第47-49页
        5.3.2 复合线性结构的埃洛算法第49-50页
        5.3.3 NBA-2016赛季数据数值实验结果第50-51页
    5.4 本章总结第51-52页
第6章 总结第52-54页
    6.1 本文工作总结第52-53页
    6.2 未来研究展望第53-54页
插图索引第54-55页
表格索引第55-56页
参考文献第56-58页
致谢第58-60页
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果第60页

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