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| - 缺失数据的估计方法及应用
- 作者：游晓锋[1,2] 丁树良[1] 刘红云[... 来源期刊：江西师范大学学报：自然科学版 年卷号：2011,35(3).-325-330
- 摘要：应用EM算法的思想在双参数逻辑斯蒂克模型下对存在缺失数据的参数估计方法和恢复缺失数据的统计插补方法进行研究.蒙特卡洛模拟和实证研究结果表明,在进行统计插补恢复缺失数据时,该方法使得估计结果比较理想：联合极大似然估计与EM算法相结合,先估计参数,再填补缺失值,再估计,再填补,直到似然函数值稳定.
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- GIRT的2参数模型的参数估计——兼与IRT的比较
- 作者：蔡艳[1] 丁树良[2] 涂冬波[1] 来源期刊：江西师范大学学报：自然科学版 年卷号：2011,35(3).-319-324
- 摘要：探讨了GIRT的2参数模型参数估计的稳健性和估计精度,并探讨了GIRT与IRT下的2参数模型估计结果的一致性.研究结果发现：在小规模评估时,GIRT的2参数模型参数估计具有较强的稳健性和较好的估计精度;与IRT框架下同类模型的估计精度相比,2个模型的估计精度相近.表明GIRT模型是一种可供选择的、可行的、有效的群体...
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- 基于粘贴模型的测试优选
- 作者：王红霞[1] 叶晓慧[1] 潘佳梁[1]... 来源期刊：武汉理工大学学报：交通科学与工程版 年卷号：2011,35(2).-341-344
- 摘要：把测试优选问题映射为一个带约束的集合覆盖问题,运用DNA计算模式中的粘贴模型来求解测试优选问题.用存储复合体来表示子集,并利用粘贴运算的巨大并行性,来有效地获得满足测试目标的测试集.实验结果表明,此方法有效地减少了测试的数量,并且计算过程与测试集中列向量顺序无关,同时测试集中不含冗余测试.
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- 贝叶斯网络分类器结构与变量分布的差异性分析
- 作者：王中锋 王志海 付彬 来源期刊：北京交通大学学报：自然科学版 年卷号：2011,35(2).-32-35,47
- 摘要：为了提高鉴别式学习策略训练的贝叶斯网络分类器的分类精度,分析了贝叶斯网络结构与数据中变量分布之间的差异对贝叶斯网络分类器性能的影响,实验以网络结构的实际联合概率分布的树型近似描述为基准,删除在条件对数似然函数极大化过程中不起作用的边,生成具有同一联合概率分布的不同描述程度的网络结构.实验结果表明,只有当网络结构表现...
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- 近似最优的粗糙集连续属性离散化断点选择方法
- 作者：田树新[1,2] 吴晓平[1] 王红霞[... 来源期刊：武汉理工大学学报：交通科学与工程版 年卷号：2011,35(2).-297-300
- 摘要：针对粗糙集中连续属性的离散化问题,提出了一种基于断点选择的离散化方法.首先对条件属性进行重要性排序,选用有效的启发式规则作为获取近似最优断点的依据;然后以信息熵和决策表的相容度作为约束条件,生成离散化数据.最后采用UCI数据对此算法的性能进行了检验,并与其他算法做了对比实验.实验结果表明此算法是有效的,而且当属性值...
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