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李基春;维达科维奇，布拉尼

半监督小波收缩。 （英语） Zbl 1243.62075号

计算。统计数据分析。 56，第6期，1681-1691（2012）.
摘要：为了在一般回归设置下估计可能的多元回归函数g，可以使用小波阈值作为传统非参数回归方法的替代方法。小波阈值化是小波域中的一种简单操作，它在回传时选择与g的估计值相对应的系数子集。我们提出了一种通过半监督方式选择子集来增强小波阈值的方法，其中利用了适合于小波域的邻域结构和分类函数。小波系数分为两类：有标记的，有强或弱的幅值；无标记的，具有介于幅值之间的幅值。两者都连接到相邻的系数，并且属于所有小波系数集合内的低维流形。在模型中包含系数的决定不仅取决于其大小，还取决于其邻域中标记和未标记的系数。我们讨论了该方法的理论性质，并通过仿真实例验证了其性能。

MSC公司：

62甲12 多元分析中的估计
42立方厘米 涉及小波和其他特殊系统的非三角调和分析
68T05年 人工智能中的学习和自适应系统
62G08号 非参数回归和分位数回归
65C60个 统计中的计算问题（MSC2010）

关键词：

\（K）-（NN）;歧管调整;半监督学习;小波收缩;去噪

软件：

S+小波;接收cv;WaveLab公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{K.Lee}和\textit{B.Vidakovic}，计算。统计数据分析。56，第6号，1681--1691（2012；Zbl 1243.62075）
全文： 内政部

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