| 题名 | 输入具有多重相关性的复杂系统的知识建模; Modeling on Multi-collinear Multi-independent Variables Knowledge System |
| 作者 | 莫登耀 |
| 答辩日期 | 2005 ; 2005 |
| 导师 | 张阿卜 |
| 关键词 | 偏最小二乘回归 减法聚类 自适应神经模糊推理系统 Partial Least-squares regress substract clustering ANFIS |
| 英文摘要 | 偏最小二乘回归分析是从应用领域中提出的一种新型的多元数据分析方法。近十几年来，它在理论和应用方面都已得到迅速的发展。偏最小二乘回归分析主要适用于多因变量对多自变量的线性回归建模，并可以有效地解决许多用普通多元线性回归无法解决的问题，诸如：克服变量多重相关性在系统建模中的不良作用以及在样本容量小于变量个数的情况下进行回归建模等。而且它还可以将回归建模、主成分分析及典型相关分析的基本功能有机地结合起来。近年来，基于神经网络和模糊逻辑的神经模糊控制得到了广泛的应用。在众多的神经模糊建模方法中，数Jang于1994年提出的ANFIS-自适应神经模糊建模方法最为突出，它的自适应性质使得它几乎可直接应用于...; Partial least-squares (PLS) regression is a novel multivariate data analysis method developed from parctical applications in real world. During recent decades, PLS regression has rapidly developed both in theory and applications. PLS regression is mainly used for modeling linear regression between multi-dependent variables and multiindependent variables. Moreover, PLS regression has many advantage...; 学位：工学硕士; 院系专业：计算机与信息工程学院自动化系_控制理论与控制工程; 学号：200231009 |
| 语种 | zh_CN |
| 出处 | http://210.34.4.13:8080/lunwen/detail.asp?serial=9786 |
| 内容类型 | 学位论文 |
| 源URL | [http://dspace.xmu.edu.cn/handle/2288/51882]  |
| 专题 | 信息技术－学位论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 莫登耀. 输入具有多重相关性的复杂系统的知识建模, Modeling on Multi-collinear Multi-independent Variables Knowledge System[D]. 2005, 2005. |
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