2) cyclic subspace regression
循环子空间回归
1.
A new approach, radial basis functions-cyclic subspace regression (RBF-CSR), was proposed based on the analyzing radial basis functions-patial least squares (RBF-PLS).
径向基循环子空间回归(RBFCSR)网络,保留了径向基偏最小二乘(RBFPLS)网络的优点,且可在更广的范围内选择最优模型,但仍存在着参数难以确定,计算量大等问题。
2.
Radial basis function-cyclic subspace regression (RBF-CSR) approach is a rapid one-step modeling method, escaping the difficulty of ANN architecture design.
径向基函数循环子空间回归(RBFCSR)是一种有效的非线性网络模型,以高斯条为基函数,性能更优,但其参数多,且难以选定,将显著影响模型性能。
3.
The radial basis function networks (RBFN) was combined with the cyclic subspace regression (CSR) in this paper, and a modeling approach by RBFN-CSR was designed.
本文将径向基函数网络(RBFN)与循环子空间回归(CSR)相结合,设计了RBFN-CSR建模方法。
4) Multi-Cyclic subspace Regression
多元循环子空间回归
5) offspring-parent regression
亲子间回归
6) Spatial Regression Model
空间回归模型
补充资料：亏子空间
亏子空间
eficiency subspace ^ defect subspace, defective subspace
亏子空间【山反妇娜田加，ce或山免以s而p暇，山丘尤tivesubspaCe;八e中eKTooe no皿n一oeTpaoeT.1，算子的 算子A，二A一又I的值域兀二{y=(A一又I)x:x任D，}的正交补D，，其中A是定义于Hilbert空间H中的线性流形D，上的线性算子，而几是A的一个正则值(正则点).这里，一个算子A的正则值(比孚血r从司ueofanoperator)理解为参数又的一个值，使方程(A一又I)x二y对任何y有唯一的解，而算子(A一又I)”是有界的，即A的预解式(~l-瓤)(A一又I)一‘有界.当又变化时，亏子空间D*也随着变化，但是对属于A的全部正则值构成的开集的一个连通分支的一切之，亏子空间D*的维数是相同的. 如果A是一个具有稠密定义域几的对称算子，它的正则值的连通分支是上半及下半平面.在这一情形下，D*一{x任D矛:A’二一Ix}，其中A’是A的伴随算子，而亏量叭二djln只及。一dimD一，均称为算子A的(正的及负的)亏指数(由反记ncy indi-渭of an opemtor).此外 D，·=D，OD:①D_，，即D，·是D，，D‘，D_，的直和.因而，如果n十=作_=O，那么算子A是自共扼的;否则，一个对称算子的亏子空间便刻画了它偏离一个自共扼算子的程度. 亏子空间在构造对称算子到极大算子或自共扼算子(超极大算子)的扩张中起着重要作用.[种比，工圆粼出阴摹丁即牛脚粤LI七g切以J仙‘Ulano拌rator)的定义不十分正确而应理解如下.值又是A的一个正则值，如果存在正数介=k(劝>O，使得对一切x6几，}(A一久I)x]})kl{xj}成立.在这种情形下，A一又I的核仅由零向量组成，且A一又I的象是闭的(但不必等于整个空间).王声望译
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参考词条