1) probability regression estimate
事件概率回归估计
2) REEP
事件概率回归
1.
It employs 80 physical field data by T106 numerical model of Stated Metorological Administration and rainfall 0-1 data from Fuzhou station during 24 hours from 1 March 1999 to 40 May 2001, and compares it with REEP method.
介绍了一种气象上较少应用的 Logistic回归的原理和计算方法 ,并利用 1 999年 3月 1日至 2 0 0 1年5月 30日期间 ,国家气象局 T1 0 6模式输出的 80个物理量场及其导出场资料和福州地区降水的 0、1化资料 ,采用 Logistic回归方法 ,制作春季福州 2 4 h降水概率预报 ,并与事件概率回归方法作了比较。
2.
Based on this correlation,three stepwise regreession equations and one REEP(Regression Estimation of Event Probaility)equation have been formulated.
在此基础上分别用逐步回归方法及事件概率回归估计方法，建立方程，计算黄海热带气旋发生个数及偏离正常年份的程度，并对各种方法及预报结果进行了分析对比，效果较好。
3) Regression estimate
回归估计
1.
A comparative study of systematic sampling and regression estimate for controlling total volume was conducted.
结果显示,回归估计可充分利用抽样调查与小班调查的综合信息,提高控制二类调查蓄积量的精度,提高成果质量。
2.
Through combining the advantages of field theory with adaptive resonance theory and contraposing the characteristics of regression estimate problem, a novel neural network regression estimate algorithm FTART3 is proposed in this paper.
结合自适应谐振理论和域理论的优点 ,针对回归估计问题的特性 ,提出了一种新型神经网络回归估计算法 FTART3。
3.
the principal component analysis and regression estimate.
采用主分量分析与回归估计相结合的方法，研究近３５年来江苏沿海气温变化对北半球增暖的响应状况。
4) regression
[英][rɪ'ɡreʃn] [美][rɪ'grɛʃən]
回归估计
1.
The basic ideas of SVM for pattern recognition and regression are introduced.
基于统计学习理论的支持向量机(SVM)是一种新型的机器学习方法,描述了SVM在模式识别和回归估计中的基本思想。
2.
A support vector machine for regression is presented.
介绍机器学习的表示方式,分析和比较机器学习中经验风险最小化原则和结构风险最小化原则,引出用于回归估计的支持向量机,并用数学方式阐述其基本思想,讨论支持向量机技术发展中存在的主要问题。
3.
Support Vector Machine (SVM) for regression has recently attracted growing research interest due to its obvious advantage such as nonlinear function approximation with arbitrary accuracy, and good generalization ability, unique and globally optimal solutions.
用于回归估计的支持向量机方法以可控制的精度逼近非线性函数,具有全局最优、良好泛化能力等优越性能,得到广泛的研究。
5) Regression estimator
回归估计
1.
We give the approximation formulas of the variance of the sample regression estimator for a population mean and its saymptotically non-biased estimator in mult-stage sampling.
讨论多阶段抽样回归估计及其样本量选择问题 。
2.
Some troubles emerge when we use regression estimator in such a case:in a continuous survey research,when the prior sample and the present sample are independent and they have different elements,we can not compute the regression coefficient.
作连续调查研究抽样时经常用到回归估计。
6) regression estimation
回归估计
1.
Fuzzy regression estimation based on support vector machine;
基于支持向量机的模糊回归估计
2.
The Bounds of a Kind of Regression Estimation Problem on Sugeno Measure Space
Sugeno测度空间上的一类回归估计问题的界
3.
On the basis of the normal support vector machine for regression estimation,a new learning algorithm is presented.
本文对用于回归估计的标准支持向量机加以改进,提出了一种新的用于回归估计的支持向量机学习算法,针对各样本重要性的差异,给各个样本的惩罚系数和误差要求赋予不同权重,并利用加权支持向量回归机的理论及其算法构建水质预测模型。
补充资料：Poincaré回归映射
Poincaré回归映射
Poincare retuni map
关于所有半轨都与V相交的情况可见【A81. 上面提到的“琴真’担字回(‘cyl访drical’口姚esp解e)定义如下.考虑与(·)相关联的自治系统 又二.j(y，x)，少二1.(Al)把f的定义域中每一点(y，x)均与(y+T，x)视为相同，注意到后者形如Rx刀的一点，这里D是R”的一个子集(当(*)定义于R”上时).这时(AI)定义“柱”I:xD上的一动力系统，I:是闭区间10，:j并视其两个端点为同一点，即为一圆.上面考虑的映射T:x卜，沪(:，x)就是I，xD上的动力系统(AI)到超曲面{0}xD中的Poinc沉映射. 关于整体截面的存在性，例如可见【A21 W.2节，以及【A3].在更一般的变换群的框架中可以讨论“擎侠匆泞’(蜘回slices)，例如见【A，l·至于不可微动力系统局部截面的存在性，可见fA4」Vl.2节.在叶状结构理论中可以找到Poinca记回归映射在(叶的)和乐群之生成元中的推广.例如可见【A6) 关于Poinc乏晚回归映射在微分方程理论中的应用(周期轨道附近的性态)，例如可见【AS](所谓“Fk现uet理论”(RO明ett】切ry)).Poi附悦回归映射fpo泳习戊r比川llnap;【.oe月e加。翎，，o、。丘p撇n“e」后继映射(suce巴sor服pp雌) 一个光滑的或至少是连续的流(连续时间动力系统(flow(cont访uous tilned”lanllc:115”tem))S={S，}和一个横截于它的超曲面V的，即是一个将点u〔V映到始于。的流之正半轨道一首次再度与F相交之点的映射T(它只对于那些有再度相交点存在的v点有定义).(超曲面V称为截面(sectlon)，相交面(in-tersectillg sul毛‘e)或横截面(tmnsversal)).若dimV二l(从而{S。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条