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Referência 428Gu, C.; Heckman, N.; Wahba, G. A Note on Generalized Cross-validation With Replicates, Statistics & Probability Letters, vol. 14, pp. 283-287, 1992. Fonte: http://www.stat.wisc.edu/~wahba/pubs/wahba.bib Resumo: não Artigo Completo: não Palavras-Chave: validação cruzada generalizada, suavidade Comentários: não há informação suficiente. Referência 429Gu, C.; Wahba, G. Minimizing GCV/GML Scores With Multiple Smoothing Parameters Via the Newton Method, SIAM Journal on Scientific and Statistical Computing, vol. 12, pp. 383-398, 1991. Fonte: http://www.stat.wisc.edu/~wahba/pubs/wahba.bib Resumo: não Artigo Completo: não Palavras-Chave: validação cruzada generalizada, máxima verossimilhança, parâmetros de suavidade Comentários: não há informação suficiente. Referência 430 Hanke, M.; Hansen, P. Regularization methods for large-scale problems. Surveys on Mathematics for Industry, vol. 3, pp. 253-315, 1993. Fonte: ResearchIndex (CiteSeer): http://citeseer.nj.nec.com/ Resumo: não Artigo Completo: não Palavras-Chave: problema mal-condicionado, validação cruzada generalizada, convergência Comentários: este artigo aborda a teoria da regularização para problemas de larga escala. Os autores abordam a obtenção do parâmetro de regularização, estimações, etc. Este é um artigo amplamente citado na literatura. Referência 431 Kempen, G.M.P.; Vliet, L.J. The influence of the regularization parameter and the first estimate on the performance of Tikhonov regularized non-linear image restoration algorithms, Journal of Microscopy, vol. 198, no. 1, pp. 63-75, April 2000. Fonte: www.bae.unicamp.br - Probe - OvidWeb Resumo: sim Artigo Completo: sim Palavras-Chave: restauração de imagens, validação cruzada generalizada, filtro de Tikhonov-Miller, ruído de Poisson Comentários: este paper reporta estudos na influência do parâmetro de regularização e a primeira estimativa na performance de algoritmos iterativos de restauração de imagens. Eles concluem também que o método de validação cruzada generalizada é um método eficiente para determinar um valor do parâmetro de regularização próximo ao valor ótimo. Referência 432 Kustra, R.; Strother, S. Penalized discriminant analysis of [/sup 15/O]-water PET brain images with prediction error selection of smoothness and regularization hyperparameters, IEEE Transactions on Medical Imaging, Vol. 20, no. 5, pp. 376-387, May 2001. Fonte: base de dados IEEE/IEE - BAE Resumo: sim Artigo Completo: sim Palavras-Chave: validação cruzada, tomografia por emissão de pósitrons, suavidade, erros, medicina nuclear Comentários: os autores propõem uma abordagem flexível e compreensiva para análise da tomografia computadorizada por emissão de pósitrons usando uma versão penalizada da análise linear discriminante. O uso da validação cruzada possibilitou a obtenção de estimativas não polarizadas e com pequena variância do erro de predição. Referência 433 Larsen, J.; Svarer, C.; Andersen, L.N.; Hansen, L.K. Adaptive Regularization in Neural Network Modelling, preprint IMM, DTU, 1997 Fonte: ResearchIndex (CiteSeer): http://citeseer.nj.nec.com/ Resumo: sim Artigo Completo: sim Palavras-Chave: validação cruzada, erro de generalização, método do gradiente, robustez, redes neurais feedforward Comentários: este paper trata do problema da otimização dos parâmetros de regularização no modelamento de redes neurais. O esquema de otimização sugerido é uma versão estendida de um algoritmo já apresentado, através da estimação por validação cruzada e de um esquema de gradiente decrescente. Os testes foram feitos utilizando-se redes neurais do tipo feedforward. Referência 434 Lu, H.H.S.; Chen, C.M.; Yang, I.H. Cross-reference weighted least square estimates for positron emission tomography, IEEE Transactions on Medical Imaging, vol. 17, no. 1, pp. 1-8, Feb. 1998. Fonte: base de dados IEEE/IEE - BAE Resumo: sim Artigo Completo: sim Palavras-Chave: validação cruzada, tomografia por emissão de pósitrons, reconstrução de imagens, métodos de Monte Carlo Comentários: este paper propõe um novo método eficiente, referido como estimação de mínimos quadrados ponderados e referência cruzada, o qual deve integrar a informação de suavidade local incompleta para melhorar a reconstrução da tomografia por emissão de pósitrons. A validação cruzada é utilizada para uma seleção automática de dados. Referência 435 Lu, H.H.S.; Tseng, W.J. On accelerated cross-reference maximum likelihood estimates for positron emission tomography, IEEE Nuclear Science Symposium, vol. 2, pp. 1484-1488, Nov. 1997. Fonte: base de dados IEEE/IEE - BAE Resumo: sim Artigo Completo: sim Palavras-Chave: validação cruzada, tomografia por emissão de pósitrons, reconstrução de imagens, métodos de Monte Carlo, problemas mal-condicionados Comentários: os autores deste artigo investigaram abordagens novas, robustas e eficientes para extrair informação de contorno incompleta na análise de imagens obtidas através da tomografia por emissão de pósitrons. O método da validação cruzada é usado para obtenção do parâmetro de penalização. Referência 436 Martone, M. Optimally regularized channel tracking techniques for sequence estimation based on cross-validated subspace signal processing, IEEE Transactions on Communications, vol. 48, no. 1, pp. 95-105, Jan. 2000. Fonte: base de dados IEEE/IEE - BAE Resumo: sim Artigo Completo: sim Palavras-Chave: tracking, validação cruzada, algoritmo de Viterbi, estimador de canal, dilema bias-variância Comentários: este paper propõe novos métodos para estimação de seqüência de máxima verossimilhança, baseado em um algoritmo de Viterbi. No esquema proposto, o estimador de canal e o processador de Viterbi operam de maneira concorrente. A relação bias-variância é automaticamente ajustada através de estimador de validação cruzada. Referência 437 Nason, G.P. Wavelet regression by cross-validation, Tech. Report 447, Dep. of Stat., Stanford University, 1994. Fonte: playfair.stanford.edu:/pub/reports/wvcx.ps.gz Resumo: sim Artigo Completo: sim Palavras-Chave: wavelets, regressão não-paramétrica, validação cruzada, parâmetro de suavização Comentários: este paper trata do uso de wavelets para regressão. A principal proposta é introduzir e desenvolver um método de validação cruzada para selecionar um limiar de regressão de wavelets que produz boas estimativas com respeito ao erro. O limiar selecionado determina quais são os coeficientes e o parâmetro de suavidade para uma regressão não-paramétrica. Referência 438 Nelson, P.A.; Yoon, S.H. Estimation of Acoustic Source Strength by Inverse Methods: Part II, Experimental Investigation of Methods for Choosing Regularization Parameters, Journal of Sound and Vibration, vol. 233, no. 4, June 2000. Fonte: www.bae.unicamp.br - Probe - Academic Press Resumo: sim Artigo Completo: sim Palavras-Chave: problema inverso, regularização, validação cruzada, validação cruzada generalizada, ruído Yüklə 0,7 Mb. Dostları ilə paylaş:
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