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1)  nonparametric regression function
非参数回归函数
1.
Strong consistency of partitioning estimation of the nonparametric regression function under α-mixing sequences;
α混合下非参数回归函数基于分割估计的强相合性
2.
Empirical likelihood confidence intervals for nonparametric regression functions under depandent samples
相依样本下非参数回归函数的经验似然置信区间
3.
Asymptotic normality of partitioning estimates for the nonparametric regression function under censored samples
截尾样本下非参数回归函数基于分割估计的渐近正态性
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2)  nonparametric function
非参数回归函数
1.
A wavelet method is proposed to detect jumps in a nonparametric function which is observed with Strong mixing sequence noise.
利用小波方法对噪声为混合序列的非参数回归函数的跳跃点进行检测。
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3)  nonparametric autoregressive function
非参数自回归函数
1.
A global finite element estimation for nonparametric autoregressive functions is considered in this paper,due primarily to the fact that local smoothing methods fail to offer a parsimonious explicit expression of the fitted model and in order to fit and predict easily.
针对局部方法不能给出所拟合模型的简单的显式表达式,而且拟合和预报的计算量较大,本文考虑一种估计非参数自回归函数的全局有限元方法。
4)  the weight estimate in nonparametric regression
非参数回归权函数估计
5)  non-parametric regression
非参数回归
1.
Aiming at curve fitting question, a method of non-parametric regression with penalty term to determine adaptively the fitting function of a group of data is presented, emphasing on the problem of determining the regular parameter of the method, including subjective back-and-forth method and cross validating method.
针对曲线拟合问题,提出了用带惩罚项的自适应非参数回归方法来确定一组数据的拟合函数,并主要讨论了此方法中正则化参数的确定问题,其中包括凭主观选择法和交叉验证法以及通过非线性函数方程来确定正则化参数。
2.
By taking the model on non-parametric regression into image denoising,the arithmetic based on this method has been presented.
将数值分析中的非参数回归模型应用于图像去噪处理,推导了基于该方法的算法模型。
3.
Focusing on the problem of inventory forecast of inventory control strategy in the Distribution center(R,S) ,non-parametric regression method is applied to fit for the inventory,which is compared with the least squares method and non-parametric k neighboring rule is used to predict the inventory.
以物流配送中心库存管理策略(R,S)中库存量预测的问题为研究对象,提出应用非参数回归方法对库存量进行拟合,用该方法与最小二乘法比较。
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6)  Nonparametric regression
非参数回归
1.
Improved K nearest neighbor nonparametric regression and its application in short-term traffic flow forecasting;
改进的K近邻非参数回归在短时交通流量预测中的应用
2.
An algorithm for nonparametric regression with penalized splines;
非参数回归的罚样条算法
3.
Neural network ensemble model for rainfall forecasting based on nonparametric regression;
基于非参数回归的神经网络集成降水预报模型
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补充资料：单叶函数的参数表示


单叶函数的参数表示
alent functions parametric representation of urn-

　　单叶函数的参数表示1 parametric rePrese川tat咖of画、val以丘.rd佣s;napaMeTP“叨ecKOe npe八cTal明e““el 实现平面域到典型域(例如具有同心裂纹的圆盘)的共形映射的单叶函数(u州川enti切犯tion)的一种表示;通常以如下方式出现.选定单参数区域族Q‘，O(t0很小.当参数t连续变化时，可由此引出一些微分方程.最著名的是l为脚讹r方程(助wner eqUa石on)与L加汇哈r一Ky中apeB方程.在离散的情形—对格域Q:和自然数t—从f。到了r+‘，。=l，的转换由递推公式给出.这些公式与方程通常源于sch场arz公式(见tll)及其推广(见〔21).参数表示的另一个具有同样重要性的源泉是关于上述提到的区域族的Green函数G:(:，“‘)(“，z‘任Q，)的Hadamard变分(见[31，!4]).对于椭圆微分方程，Hada在团心方法亦称为不变嵌入法(Tnethod of mvariant如bedding)(见【5」).下面就最简单的(离散)情形展示参数表示、H往da几四rd变分及不变嵌入之间的联系， 设Q是复整数的一个集合(格域(btticedo-翅in))且设Green函数g。(:，:‘)是关于Q上所有实值函数“(z)组成的类R。上的D州c比t一伪u幽、泛函(Djric比t一伪u乡as ftm ctional) I Ir(。)二29(:‘)+艺艺p*(。)iv*。(z)l’ k，02‘Qo的一个极端点，此处 Q。二{“:z，:一l，:一i，Z一l一i‘Q}， V。g(z)=g(z)一g(:一l一i)， V，g(:)“g(:一l)一g(:一i)， p*(0)三1，p*(t+l)“p*(t)+Nj;:，N是自然数，占;是Kfoneeker记号，心‘二(k，，::)，t二0，…。T一1，是某个数偶集合;毛:，二:=1，…，T}是Q:的边界，k‘=o或1.寻求泛函I，(g)的极值是一个二次规划问题.对于t和t+1的解的比较给出不变嵌人(HadaJ爪ard变分)基本公式(bas元for-m往巨of川、，ariantjmbedding(Hadamard城tr以泳刀1)): G，+l(:，z‘)二 一G!‘一”一告v*G!‘一，v*G!‘一”， (2)其中e，=N一’一v*，v*，G，(z。，z，)>o，记号v*，表示关于该Green函数第二变量的微分算子(1).已知G。(:，:‘)即可从(2)式逐步(递推)得到所有的函数G。
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参考词条