基于ICA的变量因果关系推断
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 背景及研究意义 | 第14页 |
| 1.2 发展及现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 因果推断 | 第14-16页 |
| 1.2.2 ICA | 第16-17页 |
| 1.3 基于ICA的因果推断 | 第17-18页 |
| 1.4 本文结构及主要内容 | 第18-20页 |
| 第二章 ICA基本理论与算法 | 第20-28页 |
| 2.1 基本理论 | 第20-22页 |
| 2.1.1 基本模型 | 第20-21页 |
| 2.1.2 约束条件 | 第21-22页 |
| 2.1.3 ICA中的不确定性 | 第22页 |
| 2.2 常用算法 | 第22-27页 |
| 2.2.1 算法理论 | 第22-27页 |
| 2.2.2 算法描述 | 第27页 |
| 2.3 小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于ICA的时不变因果推断 | 第28-40页 |
| 3.1 时不变线性因果模型 | 第28-30页 |
| 3.2 基于ICA的VAR-LiNGAM算法 | 第30-32页 |
| 3.3 在实际情况中的应用 | 第32-38页 |
| 3.4 小结 | 第38-40页 |
| 第四章 基于ICA的时变因果推断 | 第40-58页 |
| 4.1 基本介绍 | 第40-41页 |
| 4.2 时间相依因果模型 | 第41-42页 |
| 4.3 模型估计和因果关系的确定 | 第42-47页 |
| 4.3.1 模型估计 | 第42-46页 |
| 4.3.2 因果关系的确定 | 第46-47页 |
| 4.4 实验模拟及应用 | 第47-56页 |
| 4.4.1 人工数据 | 第47-53页 |
| 4.4.2 实际数据 | 第53-56页 |
| 4.5 小结 | 第56-58页 |
| 第五章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 本文总结 | 第58页 |
| 5.2 本文内容展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 作者简介 | 第66-67页 |
