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基于稀疏先验的计算机试验元建模方法研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-12页
1 绪论第12-23页
   ·计算机试验的研究背景第12-14页
   ·计算机试验的研究目的与意义第14页
   ·计算机试验的国内外研究现状第14-20页
   ·论文的主要内容第20-23页
     ·论文的主要成果及创新点第20-22页
     ·论文的组织结构第22-23页
2 计算机试验的基本理论与方法第23-38页
   ·计算机试验的设计第23-25页
     ·拉丁超立体抽样第23-24页
     ·均匀设计第24-25页
   ·基于正则化理论的计算机试验元建模第25-28页
   ·计算机试验元建模的主要研究方法第28-36页
     ·多项式响应曲面(Polynomial Response Surfaces)第28-29页
     ·空间相关模型(Spatial Correlation Models)第29-31页
     ·自适应回归样条(Adaptive Regression Splines)第31-32页
     ·径向基函数(Radial Basis Functions)第32-34页
     ·人工神经网络(Artifical Neural Network,ANN)第34-35页
     ·局部多项式回归(Local Polynomial Regression)第35-36页
   ·本章小结第36-38页
3 基于加权最小二乘估计的非凸回归元建模第38-56页
   ·引言第38-39页
   ·基于Lp(0第39-41页
   ·基于非负非凸稳健罚函数的约束最优元建模第41-50页
     ·稳健统计的M-估计介绍第42-44页
     ·非负非凸稳健罚函数第44-48页
     ·基于半二次正则化算法的数值求解第48-50页
   ·试验结果与分析第50-55页
   ·本章小节第55-56页
4 基于稀疏先验模型的快速Bayesian回归元建模第56-79页
   ·统计决策与Bayes分析中的相关理论第56-61页
     ·先验分布与后验分布第56-58页
     ·共轭先验分布与多层先验分布第58-59页
     ·Bayes分析中常用的先验分布与超先验分布第59-61页
     ·后验分布的计算第61页
   ·基于两层稀疏先验的Bayesian回归元建模第61-65页
     ·两层Bayesian稀疏建模第61-63页
     ·Bayesian估计第63-64页
     ·快速解法第64-65页
   ·基于三层稀疏先验的Bayesian回归元建模第65-68页
     ·三层Bayesian稀疏建模第65-67页
     ·快速Bayesian估计第67-68页
   ·基于正则化和罚似然框架的讨论第68-69页
   ·试验结果与分析第69-78页
   ·本章小节第78-79页
5 Gaussian Kriging模型性能分析及其改进第79-105页
   ·Gaussian Kriging模型第79-83页
     ·Gaussian Kriging预测第80-81页
     ·参数估计第81-83页
   ·Gaussian Kriging模型分析与进展第83-85页
     ·惩罚Gaussian Kriging第83-84页
     ·Blind Kriging第84-85页
   ·基于Jeffreys非信息超先验的Gaussian Kriging第85-90页
     ·非信息先验与Jeffreys准则第85-86页
     ·基于Jeffereys准则的Gaussian Kriging第86-88页
     ·基于期望最大化算法的数值求解第88-90页
   ·试验结果与分析第90-98页
   ·基于稀疏先验的Bayesian Blind Kriging第98-104页
     ·稀疏Bayesian Kriging:回归参数估计第98-100页
     ·稀疏Bayesian Kriging:相关参数估计第100-101页
     ·稀疏Bayesian Kriging:案例分析第101-104页
   ·本章小结第104-105页
6 总结与展望第105-108页
致谢第108-109页
参考文献第109-121页
附录A 攻读博士学位期间参与的研究课题第121-122页
附录B 攻读博士学位期间撰写论文的情况第122页

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