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基于截断2-范数损失函数的鲁棒极限学习机

山西大学学报(自然科学版) 2022年第1期45卷 50-59页

作者：张仕光郭迪冯歌刘洁晶河南师范大学计算机与信息工程学院衡水学院教务处

在前馈神经网络学习中，极限学习机（Extreme Learning Machine,ELM）具有高效快速的优势。然而ELM采用的2-范数损失函数在许多实际应用中受异常值影响较大。文章采用截断思想，将2-范数损失函数进一步改进为能够限定最大损失为常数的截... 详细信息

在前馈神经网络学习中，极限学习机（Extreme Learning Machine,ELM）具有高效快速的优势。然而ELM采用的2-范数损失函数在许多实际应用中受异常值影响较大。文章采用截断思想，将2-范数损失函数进一步改进为能够限定最大损失为常数的截断2-范数损失函数，构建了基于截断2-范数损失函数的鲁棒ELM模型，依此来抑制噪声和异常值对模型的影响。采用拉格朗日乘子法和迭代重赋权算法对模型进行求解。最后在UCI数据集和实际风速数据集上验证所提出模型的有效性。实验结果表明，与现有回归算法相比该模型在噪声条件下表现出较大的优势，尤其是在添加了高斯噪声后的波士顿房价数据集上预测精度提高了25.42%。

关键词：神经网络极限学习机鲁棒截断损失函数迭代重赋权算法

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分块态射的广义逆

分块态射的广义逆

作者：张仕光广西民族大学

学位级别：硕士

本文研究了环上矩阵的加权Moore - Penrose逆,矩阵的加权Γ逆,态射的加权Moore - Penrose逆,态射的加权(i , , j )逆,具有核的态射的w-加权Drazin逆及其柱心幂零分解,分块态射的广义逆.具体内容如下:(1)讨论了环上矩阵A = GDH(其中G为... 详细信息

本文研究了环上矩阵的加权Moore - Penrose逆,矩阵的加权Γ逆,态射的加权Moore - Penrose逆,态射的加权(i , , j )逆,具有核的态射的w-加权Drazin逆及其柱心幂零分解,分块态射的广义逆.具体内容如下:(1)讨论了环上矩阵A = GDH(其中G为右高矩阵, H为左高矩阵)相对于M和N的加权Moore - Penrose逆,得到带有对合的有单位元的结合环R上的一类可分解矩阵的加权Moore - Penrose逆存在的充要条件及表达式.(2)研究了矩阵的加权Γ逆,得到了线性方程组APx = b的极小M范数解, M最小二乘解和极小M范数M最小二乘解.推广了矩阵Γ逆的相应结论.(3)给出了预加法范畴中具有泛分解态射的加权Moore - Penrose逆存在的充要条件及其表达式,推广了具有泛分解态射的Moore - Penrose逆的相应结果.(4)研究了预加法范畴中具有泛分解态射的加权(i , , j )逆,并给出了其存在的新的充要条件及其新的表达式,推广了具有泛分解态射的广义逆的相应结果.(5)研究了加法范畴中具有核的态射的w-加权Drazin逆及其柱心幂零分解,把具有核的态射的Drazin逆及其柱心幂零分解推广到具有核的态射的w-加权Drazin逆及其柱心幂零分解,并给出了表达式.(6)研究了Cline型分块态射,得到分块态射的Moore-Penrose逆、Drazin逆、群逆的表达式.

关键词：加权Moore-Penrose逆加权Γ逆范数预加法范畴态射加权(i,…,j)逆分块态射

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关于肾移植的常规建议

中华肾脏病杂志 1990年第6期6卷 392-393页

作者：沈清瑞张仕光中山医科大学肾脏研究所

基于异常序列剔除的多变量时间序列结构化预测

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自动化学报 2018年第4期44卷 619-634页

作者：毛文涛蒋梦雪李源张仕光河南师范大学计算机与信息工程学院新乡453007 河南省高校计算智能与数据挖掘工程技术研究中心新乡453007 西北工业大学力学与土木建筑学院西安710129

针对传统多变量时间序列预测方法未考虑变量间依赖关系从而影响预测效果的问题,提出了一种基于异常序列剔除的多变量时间序列预测算法.该算法旨在利用多维支持向量回归机(Multi-dimensional support vector regression,M-SVR)内在的结... 详细信息

针对传统多变量时间序列预测方法未考虑变量间依赖关系从而影响预测效果的问题,提出了一种基于异常序列剔除的多变量时间序列预测算法.该算法旨在利用多维支持向量回归机(Multi-dimensional support vector regression,M-SVR)内在的结构化输出特性,对选取到具有相似性的多个变量序列进行联合预测.首先,对已知序列进行基于模糊熵的层次聚类,实现对相似序列的初步划分;其次,求出类中所有序列的主曲线,根据序列到主曲线的距离计算各个序列的异常因子,从而进一步剔除聚类结果中的异常序列;最后,将选取到的相似变量序列作为输入,利用M-SVR进行预测.通过理论分析,证明本文算法在理论上存在信息损失上界与可靠度下界,从而说明本文算法的合理性与可行性.采用混沌时间序列数据与多个实际数据集进行对比实验,结果表明,与现有多个代表性方法相比,本文算法可有效挖掘多变量时间序列的内在结构信息,预测精度更高,数值稳定性更好.

关键词：时间序列聚类主曲线异常序列多维支持向量回归机

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肾移植后急性肾功能衰竭

中华肾脏病杂志 1994年第6期10卷 363-364页

作者：张仕光吴培根 510080 中山医科大学附属第一医院卫生部肾脏病临床研究重点实验室

肾移植后急性肾功能衰竭张仕光，吴培根肾移植术后急性肾功能衰竭是一种非常重要的并发症，不仅增加病人的经济负担，处理不好时会严重影响人／肾存活率。因此，必须强调预防是很重要的，如果发生急件肾功能衰竭则必须正确诊断和处理。... 详细信息

肾移植后急性肾功能衰竭张仕光，吴培根肾移植术后急性肾功能衰竭是一种非常重要的并发症，不仅增加病人的经济负担，处理不好时会严重影响人／肾存活率。因此，必须强调预防是很重要的，如果发生急件肾功能衰竭则必须正确诊断和处理。肾移植术后发生急件肾功能衰竭很常见...

关键词：急性肾功能衰竭肾存活率移植肾动脉急性肾衰热缺血时间肾毒性药物冷缺血时间肾功能恢复血浓度肾扫描

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肾移植患者的巨细胞病毒感染

中华肾脏病杂志 1996年第4期12卷 244-246页

作者：张仕光黄锋先中山医科大学附属一院肾内科

肾移植患者的巨细胞病毒感染张仕光黄锋先肾移植是治疗终末期肾功能衰竭的最好办法。临床上为了防止排异，不得不应用各种免疫抑制剂，这就难免发生过度免疫的可能，因而易发生感染。感染仍然是肾移植患者最重要的死亡原因之一。细菌感... 详细信息

肾移植患者的巨细胞病毒感染张仕光黄锋先肾移植是治疗终末期肾功能衰竭的最好办法。临床上为了防止排异，不得不应用各种免疫抑制剂，这就难免发生过度免疫的可能，因而易发生感染。感染仍然是肾移植患者最重要的死亡原因之一。细菌感染比较容易治疗，而病毒感染未因新的...

关键词：肾移植巨细胞病毒感染

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具有核的态射的w-加权Drazin逆

数学物理学报（A辑） 2009年第3期29卷 741-750页

作者：刘晓冀张仕光广西民族大学数学与计算机科学学院广西南宁530006 衡水学院数学与计算机科学系河北衡水053000

该文中,a:X→Y,w:Y→X为加法范畴￡中的态射,k_1:K_1→X是(aw)~i的核,k_2:K_2→Y是(wa)~j的核。那么下列命题等价:(1)a在￡中有w-加权Drazin逆a_(d,w);(2)λ_1:X→L_1是(aw)~i的上核,k_1λ_1和(aw)^(i+1)+λ_1(k_1λ_1)^(-1)k_1是可逆的; (3)λ_2:Y→L_2是(wa)~j的上核,k_2λ_2和(wa)^(j+1)+λ_2(k_2λ_2)^(-1)k_2是可逆的。作者又研究了具有{1}-逆的正合加法范畴中态射的w-加权Drazin逆的柱心幂零分解,证明了其存在性。作者把具有核的态射的Drazin逆及其柱心幂零分解推广到具有核的态射的w-加权Drazin逆及其柱心幂零分解,并给出了表达式。

关键词：正合加法范畴 W-加权Drazin逆柱心幂零分解

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粗糙ε-支持向量回归模型

南京大学学报（自然科学版） 2013年第5期49卷 650-654页

作者：张仕光米据生胡清华河北师范大学数学与信息科学学院石家庄050024 衡水学院数学与计算机学院衡水053000 河北省计算数学与应用重点实验室石家庄050024 天津大学计算机科学与技术学院天津300072

在ε-支持向量回归和粗糙v-支持向量回归模型的基础上,研究了新的粗糙ε-支持向量回归模型.利用固定对称边界粗糙ε-不敏感损失函数,得到粗糙ε-不敏感管,构造固定对称边界粗糙ε-支持向量回归模型;利用固定非对称边界粗糙-不敏感损失函... 详细信息

在ε-支持向量回归和粗糙v-支持向量回归模型的基础上,研究了新的粗糙ε-支持向量回归模型.利用固定对称边界粗糙ε-不敏感损失函数,得到粗糙ε-不敏感管,构造固定对称边界粗糙ε-支持向量回归模型;利用固定非对称边界粗糙-不敏感损失函数,得到粗糙εu-εd-不敏感管,构造固定非对称边界粗糙ε-支持向量回归模型.通过引进Lagrange函数和根据KKT条件,处理粗糙ε-支持向量回归模型的对偶问题.

关键词： ε-支持向量回归粗糙边界粗糙ε-支持向量回归粗糙集

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基于Beta噪声模型支持向量回归及其应用

南京大学学报（自然科学版） 2013年第4期49卷 418-424页

作者：张仕光胡清华谢宗霞米据生河北师范大学数学与信息科学学院石家庄050024 衡水学院数学与计算机学院衡水053000 天津大学计算机科学与技术学院天津300072 天津大学软件学院天津300072

大部分回归技术假设误差服从Gauss分布,并把最小化误差的平方和作为优化目标.然而,风电预报的噪声不服从Gauss分布,而是服从Beta分布.在ν-支持向量回归的基础上,本文提出一种基于不等式约束的Beta噪声支持向量回归(BN-SVR)的新模型,并... 详细信息

大部分回归技术假设误差服从Gauss分布,并把最小化误差的平方和作为优化目标.然而,风电预报的噪声不服从Gauss分布,而是服从Beta分布.在ν-支持向量回归的基础上,本文提出一种基于不等式约束的Beta噪声支持向量回归(BN-SVR)的新模型,并将其应用于短期风速预报中.实验结果说明,模型BN-SVR是有效可行的,且较经典支持向量回归模型获得更好的性能.

关键词：支持向量回归 Beta-噪声模型损失函数不等式约束风速预报