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Comentários: este paper apresenta uma investigação sobre a estimação de limitantes de funções bidimensionais a partir de conjuntos de dados amostrados onde ruído e cantos são apresentados. A abordagem é baseada na smoothing spline parcial, na qual a função limitante consiste de uma smoothing spline ordinária e uma função paramétrica que descreve as descontinuidades.Referência 277Cox, D.; Koh, E. A smoothing spline based test of model adequacy in polynomial regression, Annals of the Institute of Statistical Mathematics A, vol. 41, pp. 383-400, 1989. Fonte: www.stat.rice.edu/~dcox/CV/pub/node1.html Resumo: não Artigo Completo: não Palavras-Chave: splines suavizantes, regularização, regressão polinomial Comentários: não há informação suficiente. Referência 278 Demmler, A.; Reinsch, C. Oscillation matrices with spline smoothing, Numerische Mathematik, vol. 24, pp. 375-382, 1975. Fonte: www.stat.rice.edu/~dcox/CV/pub/node162.html Resumo: não Artigo Completo: não Palavras-Chave: suavidade, spline smoothing, regularização, matrizes de oscilação Comentários: não há informação suficiente. Referência 279 Eubank, R.L. Nonparametric Regression and Spline Smoothing, Book News, Portland, 2ª Edição, 1999. Fonte: www.amazon.com Palavras-Chave: suavidade, splines, regressão não-paramétrica Comentários: este livro faz um curso introdutório em suavização de dados, cobrindo estimadores de séries, estimadores de sementes, splines de suavização e splines de mínimos quadrados. Aborda também o assunto de regressão polinomial não-paramétrica. Referência 280 Fessler, J.A.; Macovski, A. Non-parametric tracking of shift and shape functions in medical images, Sixth Multidimensional Signal Processing Workshop, p. 46, Sept. 1989. Fonte: base de dados IEEE/IEE - BAE Resumo: sim Artigo Completo: sim Palavras-Chave: splines suavizantes, imagens médicas, regularização, critério de otimalidade Comentários: os autores apresentam um algoritmo alternativo para rastrear os parâmetros de deslocamento e forma, o qual é baseado em suavização não paramétrica de splines. Ao invés de requerer um modelo de Gauss-Markov conhecido, o algoritmo assume somente que as funções de deslocamento e forma estão variando suavemente, em um senso pré-definido. Referência 281 Fisher, T.R.; Perez, J.D. Use of spline expansions and regularization in the unfolding of data from spaceborne sensors, Proceedings of SPIE The International Society for Optical Engineering, pp. 212-225. Fonte: base de dados IEEE/IEE - BAE Resumo: sim Artigo Completo: sim Palavras-Chave: dados ruidosos, smoothing spline, B-spline, regularização Comentários: este paper apresenta resultados de uma abordagem de smoothing spline aplicada a processamento digital de sinais, na qual o espectro é expandido em um espaço de funções B-spline cúbicas e os coeficientes da expansão são determinados através de regularização.Referência 282Friedman, J.H.; Tukey, J.W. A projection pursuit algorithm for exploratory data analysis, IEEE Trans. Comput., vol. 24, pp. 1000-1006, 1974. Fonte: base de dados IEEE/IEE - BAE Resumo: sim Artigo Completo: sim Palavras-Chave: projection pursuit, regularização, análise de dados, suavidade Comentários: os autores deste paper abordam o assunto referente a “projection pursuit” e “splines suavizantes” com um enfoque na análise exploratória de dados. Este é um dos primeiros e mais clássicos artigos publicados a respeito deste assunto.Referência 283Friedman, J.H.; Stuetzle, W. Projection pursuit regression, J. of the American Statistical Association, vol. 76, pp. 817-823, 1981. Fonte: ftp://ftp.sas.com/pub/neural/FAQ.html Resumo: não Artigo Completo: não Palavras-Chave: regressão, projection pursuit, regularização, suavidade Comentários: não há informação suficiente.Referência 284Girosi, F.; Jones, M.; Poggio, T. Regularization theory and neural networks architectures. Neural Computation, vol. 7, no. 2, pp. 219-269, march 1995. Fonte: ResearchIndex (CiteSeer): http://citeseer.nj.nec.com/ Resumo: sim Artigo Completo: sim Palavras-Chave: funções de base radial, esquemas de aproximação, splines suavizantes, redes de regularização, projection pursuit Comentários: este paper mostra como as redes de regularização abarcam uma gama muito maior de esquemas de aproximação, incluindo muitos dos populares modelos aditivos gerais e algumas das redes neurais. Em particular, são introduzidas novas classes de funções de suavidade que levam a diferentes classes de funções de base. Referência 285Gu, C. Adaptive spline smoothing in non-Gaussian regression models, J. Amer. Statist. Assoc., vol. 85, pp. 801-807, 1990. Fonte: www.stat.rice.edu/~dcox/CV/pub/node162.html Resumo: não Artigo Completo: não Palavras-Chave: spline smoothing, suavidade, modelos de regressão não-Gaussianos Comentários: não há informação suficiente.Referência 286Huber, P.J. Projection Pursuit, Ann. Statist., vol. 13, no. 2, pp. 435-475, 1985. Fonte: www.stat.rice.edu/~dcox/CV/pub/node97.html Resumo: não Artigo Completo: não Palavras-Chave: projection pursuit, regularização, suavidade Yüklə 0,7 Mb. Dostları ilə paylaş:
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