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功能主成分分析综述。 (英语) Zbl 1443.62176号

摘要:数据收集和存储的进步极大地增加了功能数据的存在,功能数据的图形表示为曲线、图像或形状。作为统计学的一个新领域,函数数据分析从函数分析、广义线性模型、多元数据分析、非参数统计、回归模型等领域扩展了现有的方法和理论。从方法论和实践的角度,本文综述了功能主成分分析及其在解释性分析、建模和预测以及功能数据分类中的应用。

MSC公司:

62H25个 因子分析和主成分;对应分析
62G08号 非参数回归和分位数回归
62-08 统计问题的计算方法
6220国集团 非参数推理的渐近性质
62H30型 分类和区分;聚类分析(统计方面)
62兰特 功能数据分析
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全文: 内政部

参考文献:

[1] 阿加瓦尔,CC;辛内堡,A;Keim,DA;Bussche,J(编辑);维亚努,V(编辑),《关于高维空间中距离度量的惊人行为》,420-434,(2001),伦敦·Zbl 1047.68038号
[2] 阿奎莱拉,AM;Gutiérrez,R;Valderrama,MJ,使用B样条函数的随机过程PCA中估计量的近似,Commun。统计模拟。计算。,25, 671-690, (1996) ·Zbl 0937.62602号
[3] Akhiezer,N.I.,Glazman,I.M.:希尔伯特空间中的线性算子理论,第一卷,皮特曼高级出版计划,波士顿(1981)·Zbl 0467.47001号
[4] Aneiros-Pérez,G;Vieu,P,《非参数时间序列预测:半函数部分线性建模》,《多元分析杂志》。,99, 834-857, (2008) ·兹比尔1133.62075
[5] Arabie,P.,Hubert,L.:营销研究中的聚类分析。在:高级营销研究方法。布莱克威尔商业出版社,剑桥,第160-189页(1994年)
[6] 荒木,Y;Konishi,S;川野,S;Matsui,H,通过正则高斯基展开的函数回归建模,Ann.Inst.Stat.Math。,61, 811-833, (2009) ·兹比尔1332.62237
[7] 阿斯顿,JAD;Chiou,J-M;Evans,J,使用功能主成分混合效应模型进行语言音高分析,J.R.Stat.Soc.(C系列),59,297-317,(2010)
[8] 巴厘岛,JL;Boente,G;德州泰勒;Wang,J-L,《稳健函数主成分:投影寻踪方法》,Ann.Stat.,39,2852-2882,(2011)·Zbl 1246.62145号
[9] 巴蒂亚,N;姚明,Q;Ziegelmann,F,《识别曲线时间序列的有限维性》,《Ann.Stat.》,38,3352-3386,(2010)·Zbl 1204.62152号
[10] Bellman,R.E.:《自适应控制过程:导览》。普林斯顿大学出版社,普林斯顿(1961)·Zbl 0103.12901号
[11] 本科,M;哈德勒,W;Cizek,P(编辑);Härdle,W(编辑);Weron,R(编辑),《共同函数隐含波动率分析》,115-134,(2005),柏林
[12] 本科,M;哈德勒,W;Kneip,A,《常用功能主成分》,《Ann.Stat.》,37,1-34,(2009)·Zbl 1169.62057号
[13] Besse,P,PCA稳定性和维度选择,统计概率。莱特。,13, 405-410, (1992) ·Zbl 0743.62046号
[14] Boente,G;罗德里格斯,D;Sued,M,函数比例和公共主成分模型下的推断,J.Multivariate Anal。,101, 464-475, (2010) ·Zbl 1178.62065号
[15] Bosq,D.:函数空间中的线性过程:理论与应用。施普林格,纽约(2000年)·Zbl 0962.60004号
[16] Bouveyron,C;Jacques,J,《特定群功能子空间中基于模型的时间序列聚类》,《高级数据分析》。分类。,5, 281-300, (2011) ·Zbl 1274.62416号
[17] 卡多特,H;Faivre,右;Goulard,M,《利用粗分辨率遥感数据的时间演变预测土地利用的功能方法》,J.Appl。《统计》,第30卷,第1185-1199页,(2003年)·Zbl 1117.62496号
[18] 卡多特,H;费拉蒂,F;马斯,A;Sarda,P,函数线性模型中的假设检验,Scand。《统计杂志》,30,241-255,(2003)·兹比尔1034.62037
[19] 卡多特,H;费拉蒂,F;Sarda,P,函数线性模型,统计概率。Lett,45,11-22,(1999)·Zbl 0962.62081号
[20] 卡多特,H;马斯,A;函数线性回归模型中的Sarda,P,CLT,Probab。理论关联。菲尔德,138,325-361,(2007)·兹比尔1113.60025
[21] 卡斯特罗,PE;WH劳顿;Sylvestre,EA,连续样本曲线过程的主要变化模式,技术计量学,28,329-337,(1986)·Zbl 0615.62074号
[22] Cattell,RB,因子数的筛选测试,多元行为。第1245-276号决议(1966年)
[23] Chiou,J-M;Müller,H-G,《将风险率建模为队列生命表分析和死亡率预测的功能数据》,美国统计协会,104,572-585,(2009)
[24] Chiou,J-M;米勒,H-G;Wang,J-L,具有平滑随机效应的函数拟似然回归模型,J.R.Stat.Soc.Ser。B、 65、405-423(2003)·Zbl 1065.62065号
[25] Chiou,J-M;穆勒,H-G;王,J-L;Carey,JR,纵向数据的函数乘数效应模型,应用于雌性medflies的生殖史,中国统计局,13,1119-1133,(2003)·Zbl 1034.62097号
[26] 邱,J-M;穆勒,H-G;Wang,J-L,功能反应模型,中国统计局,14659-677,(2004)
[27] 科菲,N;AJ哈里森;多诺霍,OA;Hayes,K,《通用功能主成分分析:分析人体运动数据的新方法》,human Mov。科学。,30, 1144-1166, (2011)
[28] 克雷尼西亚努,CM;体育场,A-M;Di,C-Z,广义多级函数回归,美国统计协会,1041550-1561,(2009)·Zbl 1205.62099号
[29] Cuesta-Albertos,J.A.,Nieto-Reyes,A.:功能分类和随机Tukey深度。实际问题。收录:Borgelt,C.,Rodriguez,G.G.,Trutschnig,W.,Lubiano,M.A.,Gil,M.,Grzegorzewski,P.,Hryniewicz,O.(编辑)《数据分析中的软计算与统计方法结合》。智能与软计算进展,第77卷。柏林施普林格出版社,第123-130页(2010年)
[30] Cuevas,A;费布雷罗,M;Fraiman,R,《线性函数回归:固定设计和函数响应的案例》,加拿大。《统计杂志》,30,285-300,(2002)·Zbl 1012.62039号
[31] Cuevas,A;费布雷罗,M;Fraiman,R,通过基于投影的深度概念对功能数据进行稳健估计和分类,计算。统计,22,481-496,(2007)·Zbl 1195.62032号
[32] Cuevas,A;Fraiman,R,《深度测量和双重统计》。一种处理一般数据的方法,J.Multivariate Anal。,100, 753-766, (2009) ·Zbl 1163.62039号
[33] Dauxois,J;Pousse,A;罗曼,Y,向量随机函数主成分分析的渐近理论:统计推断的一些应用,《多元分析杂志》。,12, 136-154, (1982) ·Zbl 0539.62064号
[34] Davidian,M;Lin,X;Wang,J-L,引言:纵向和功能数据分析中的新问题,中国统计局,14,613-614,(2004)
[35] Delaigle,A;Hall,P,《实现功能数据的近乎完美分类》,J.R.Stat.Soc.Ser。B、 74267-286(2012)·Zbl 1411.62164号
[36] Delaigle,A;霍尔,P;Bathia,N,功能数据的组件分类和聚类,Biometrika,99,299-313,(2012)·Zbl 1244.62090号
[37] Di,C-Z;克雷尼西亚努,CM;Caffo,理学学士;旁遮普,NM,多层函数主成分分析,Ann.Appl。统计,3458-488,(2009)·兹比尔1160.62061
[38] 艾尔斯,PHC;Marx,BD,《使用(B)样条和惩罚进行灵活平滑》(讨论),《统计科学》。,11, 89-121, (1996) ·Zbl 0955.62562号
[39] Fan,Y.,James,G.:函数加性回归。南加州大学工作文件。http://www-bcf.usc.edu/gareth/research/FAR.pdf (2013)
[40] Faraway,JJ,功能反应的回归分析,技术计量学,39,254-261,(1997)·Zbl 0891.62027号
[41] Febrero-Bande,M;González-Manteiga,W;Ferraty,F(编辑),功能数据的广义加性模型,(2011),海德堡
[42] Fengler,MR;哈德勒,WK;Villa,C,《隐含波动率的动态:一种常见的主成分方法》,《Rev.Deriv.Res.》,第6期,第179-202页,(2003年)·Zbl 1059.91038号
[43] 费拉蒂,F;戈亚,A;Salinelli,E;维尤,P;Ferraty,F(编辑),函数加性回归的最新进展,97-102,(2011),海德堡·Zbl 1367.62117号
[44] Ferraty,F.,Romain,Y.(编辑):《牛津函数数据分析手册》。牛津大学出版社,牛津(2011)·Zbl 1284.62001号
[45] Ferraty,F.,Vieu,P.:非参数函数数据分析:理论与实践。施普林格,纽约(2006)·Zbl 1119.62046号
[46] 福茨,N;Jank,W,《使用虚拟股票市场的功能形状分析对电影进行预发布需求预测》,Mark.Sci。,29, 568-579, (2010)
[47] R·弗雷曼;Muniz,G,功能数据的修剪方法,TEST,10,419-440,(2001)·Zbl 1016.62026号
[48] Geenens,G,非参数函数回归中的维数诅咒及相关问题,统计调查。,5, 30-43, (2011) ·Zbl 1274.62283号
[49] Gervini,D,使用中值和球形主成分的稳健函数估计,Biometrika,9587-600,(2008)·Zbl 1437.62469号
[50] Gervini,D,《一般功能数据的离群检测和修剪估计》,《中国统计》,221639-1660,(2012)·Zbl 1253.62019年6月
[51] 格伦丁宁,RH;赫伯特,RA,使用平滑主成分进行形状分类,模式识别。莱特。,24, 2021-2030, (2003)
[52] González-Manteiga,W;Vieu,P,功能数据统计(编辑),计算。统计数据分析。,51, 4788-4792, (2007) ·Zbl 1162.62338号
[53] Green,P.J.,Silverman,B.W.:非参数回归和广义线性模型:粗糙度惩罚方法。查普曼和霍尔,伦敦(1994)·Zbl 0832.62032号
[54] Hall,P.:功能数据的主成分分析:方法论、理论和讨论。收录:《牛津函数数据分析手册》。牛津大学出版社,牛津,第210-234页(2011年)
[55] 霍尔,P;Horowitz,JL,《函数线性回归的方法和收敛速度》,《Ann.Stat.》,35,70-91,(2007)·Zbl 1114.62048号
[56] 霍尔,P;Hosseini Nasab,M,关于功能主成分分析的性质,J.R.Stat.Soc.Ser。B、 68、109-126(2006)·Zbl 1141.62048号
[57] 霍尔,P;穆勒,H-G;Wang,J-L,功能和纵向数据分析的主成分方法的特性,Ann.Stat.,341493-1517,(2006)·Zbl 1113.62073号
[58] 霍尔,P;波斯基特,DS;Presnell,B,《信号识别的功能数据分析方法》,《技术计量学》,第43期,第1-9页,(2001年)·兹比尔1072.62686
[59] 霍尔,P;Vial,C,《评估功能数据的有限维度》,J.R.Stat.Soc.(B系列),68,689-705,(2006)·Zbl 1110.62085号
[60] Harezlak,J;科尔,BA;新墨西哥州莱尔德;马加里,SR;Christiani,DC,函数回归问题的惩罚解决方案,计算。统计数据分析。,51, 4911-4925, (2007) ·Zbl 1162.62335号
[61] 哈蒂根,JA;Wong,MA,Algorithm AS 136:a K-means聚类算法,J.R.Stat.Soc.Ser。C、 28100-108(1979)·Zbl 0447.62062号
[62] 哈斯蒂,T;Buja,A;Tibshirani,R,Penized discriminant analysis,Ann.Stat.,23,73-102,(1995)·Zbl 0821.62031号
[63] Hlubinka,D;Prchal,L,从统计角度看大气辐射的变化,计算。统计数据分析。,51, 4926-4941, (2007) ·Zbl 1162.62442号
[64] Hoerl,AE,岭分析在回归问题中的应用,化学。工程进度。,58, 54-59, (1962)
[65] Horváth,L.,Kokoszka,P.:函数数据的推断与应用。施普林格,纽约(2012)·Zbl 1279.62017号
[66] Horváth,L.,Reeder,R.:函数二次回归的显著性检验。犹他大学工作文件。http://arxiv.org/pdf/1105.0014v1.pdf (2011) ·Zbl 1457.62134号
[67] 黄,D-S;Zheng,C-H,利用基因表达数据进行肿瘤分类的独立成分分析惩罚判别法,生物信息学,221855-1862,(2006)
[68] 人类死亡率数据库。加利福尼亚大学伯克利分校(美国)和马克斯·普朗克人口研究所(德国)。http://www.directory.org/。访问日期:2012年3月8日
[69] RJ Hyndman,《计算和制图最高密度区域》,《美国统计》,第50卷,第120-126页,(1996年)
[70] Hyndman,R.J.、Koehler,A.B.、Ord,J.K.、Snyder,R.D.:指数平滑预测:状态空间方法。柏林施普林格出版社(2008)·Zbl 1211.62165号
[71] RJ Hyndman;Shang,HL,预测功能时间序列(含讨论),韩国统计学会期刊,38,199-221,(2009)·Zbl 1293.62267号
[72] RJ Hyndman;Shang、HL、Rainbow图、bagplots和功能数据箱线图,J.Compute。图表。统计,19,29-45,(2010)
[73] 海因曼,RJ;Ullah,MS,死亡率和生育率的稳健预测:功能数据方法,计算。统计数据分析。,514942-4956,(2007年)·Zbl 1162.62434号
[74] 伊利安,JB;Prosser,JI;贝克,吉隆坡;Rangel-Castro,JI,《功能主成分数据分析:分析微生物群落指纹的新方法》,J.Microbiol。方法,79,89-95,(2009)
[75] James,GM,带功能预测因子的广义线性模型,J.R.Stat.Soc.Ser。B、 64,411-432,(2002)·Zbl 1090.62070号
[76] James,总经理;Hastie,TJ,不规则采样曲线的函数线性判别分析,J.R.Stat.Soc.Ser。B、 63533-550(2001)·Zbl 0989.62036号
[77] James,总经理;哈斯蒂,TJ;Sugar,CA,稀疏功能数据的主成分模型,Biometrika,87,587-602,(2000)·Zbl 0962.62056号
[78] 詹姆斯,总经理;Silverman,BW,功能自适应模型估计,美国统计协会,100565-576,(2005)·Zbl 1117.62364号
[79] James,总经理;Sugar,CA,稀疏采样功能数据的聚类,美国统计协会,98,397-408,(2003)·Zbl 1041.62052号
[80] Jank,W;Yahav,I,在线拍卖中的电子忠诚网络,Ann.App。统计,4151-178,(2010)·兹比尔1189.62184
[81] MC琼斯;Rice,JA,《展示大型相似曲线集合的重要特征》,《美国统计》,46,140-145,(1992)
[82] Karhunen,K,Zur spektraltheorie stochamischer prozesse,《费尼卡科学院年鉴》,37,1-37,(1946)·Zbl 0063.03144号
[83] 卡亚诺,M;Konishi,S,通过正则基展开的稀疏函数主成分分析及其应用,Commun。统计模拟。计算。,39, 1318-1333, (2010)
[84] 克雷默,N;Boulesteix,A-L;Tutz,G,Penized偏最小二乘法及其在B样条变换和函数数据中的应用,化学计量学。智力。实验室系统,94,60-69,(2008)
[85] Lee,H.-J.(2004),功能数据分析:分类和回归。德克萨斯农工大学博士论文。http://repository.tamu.edu/handle/1969.1/2805
[86] 北洛坎托雷;马龙,JS;辛普森,DG;北的黎波里;张,JT;Cohen,KL,功能数据的稳健主成分分析,TEST,8,1-73,(1999)·Zbl 0980.62049号
[87] Loève,M,Fonctions aléatoires a decomposition orthogonale exponentielle,《科学评论》,84,159-162,(1946)·Zbl 0063.03611号
[88] 洛佩兹·平塔多,S;Romo,J,基于深度的功能数据推理,计算。统计数据分析。,51, 4957-4968, (2007) ·Zbl 1162.62359号
[89] 洛佩兹·平塔多,S;Romo,J,《关于函数数据深度的概念》,《美国法律总汇汇编》,104,718-734,(2009)·Zbl 1388.62139号
[90] Mas,A,希尔伯特线性过程协方差算子的弱收敛性,Stoch。过程。申请。,99, 117-135, (2002) ·Zbl 1059.60026号
[91] Mas,A,局部功能主成分分析,复杂分析。操作。理论,2135-167,(2008)·Zbl 1152.60032号
[92] 马斯,A;Pumo,B,ARHD模型,J.Stat.计划。推理,137538-553,(2007)·Zbl 1103.62088号
[93] 马斯,A;Pumo,B,带导数的函数线性回归,J.Nonparametr。统计,21,19-40,(2009)·Zbl 1154.62049号
[94] 松井,H;荒木,Y;Konishi,S,函数数据的多元回归建模,数据科学杂志。,6, 313-331, (2008)
[95] 穆勒,H-G;Stadtmüller,U,广义泛函线性模型,Ann.Stat.,33774-805,(2005)·Zbl 1068.62048号
[96] 穆勒,H-G;Yao,F,功能梯度的加性建模,Biometrika,97,791-805,(2010)·Zbl 1204.62069号
[97] 穆勒,H;姚,F,功能加性模型,美国统计协会,103,1534-1544,(2008)·Zbl 1286.62040号
[98] 佩祖利,S;Silverman,BW,功能数据平滑主成分分析的一些特性,计算。统计,8,1-16,(1993)·Zbl 0775.62146号
[99] 波斯基特,DS;Sengarapillai,A,功能数据分析中的描述长度和维度缩减,计算。统计数据分析。,58, 98-113, (2013) ·Zbl 1365.62225号
[100] 普雷达,C;Saporta,G,随机过程的PLS回归,计算机。统计数据分析。,48, 149-158, (2005) ·Zbl 1429.62224号
[101] 普雷达,C;萨波尔塔,G;Lévéder,C,PLS功能数据分类,计算。统计,22223-235,(2007)·Zbl 1196.62086号
[102] Ramsay,JO,《作用中的单调回归样条》,Stat.Sci。,3, 425-441, (1988)
[103] JO Ramsay,《笔迹变化的功能成分》,《美国统计协会期刊》,第95期,第9-15页,(2000年)
[104] JO拉姆齐;CJ Dalzell,《功能数据分析的一些工具》(含讨论),J.R.Stat.Soc.Ser。B、 53539-572(1991)·Zbl 0800.62314号
[105] Ramsay,J.O.,Silverman,B.W.:功能数据分析。施普林格,纽约(1997)·Zbl 0882.6202号
[106] Ramsay,J.O.,Silverman,B.W.:应用功能数据分析:方法和案例研究。斯普林格,纽约(2002)·Zbl 1011.62002号
[107] Ramsay,J.O.,Silverman,B.W.:功能数据分析,第2版。施普林格,纽约(2005)·Zbl 1079.62006号
[108] Rao,CR,生长曲线比较的一些统计方法,生物统计学,14,1-17,(1958)·Zbl 0079.35704号
[109] 莱斯,PT;Ogden,RT,《函数主成分回归和函数偏最小二乘法》,美国统计协会,102,984-996,(2007)·Zbl 1469.62237号
[110] Rice,JA,《功能和纵向数据分析:平滑的观点》,《中国统计》,第14期,第631-647页,(2004年)·Zbl 1073.62033号
[111] 赖斯,JA;Silverman,BW,《当数据为曲线时,非参数估计均值和协方差结构》,J.R.Stat.Soc.Ser。B、 53、233-243(1991)·Zbl 0800.62214号
[112] 赖斯,J;Wu,C,非等采样噪声曲线的非参数混合效应模型,生物统计学,57253-259,(2001)·兹比尔1209.62061
[113] Rossi,F.,Conan-Guez,B.,El Golli,A.:使用SOM算法聚类功能数据。摘自:欧洲人工神经网络研讨会,第305-312页(2004年)
[114] 罗素,PJ;车辙,I;Tukey,JW,The bagplot:a bivariate boxplot,《美国统计》,53,382-387,(1999)
[115] Scott,D.W.:《多变量密度估计:理论、实践和可视化》。威利,纽约(1992)·Zbl 0850.62006号
[116] 尚,HL;RJ,Hyndman,动态更新非参数时间序列预测,数学。计算。模拟。,81, 1310-1324, (2011) ·兹比尔1215.62098
[117] Shen,H,关于平滑曲线时间序列的建模和预测,技术计量学,51,227-238,(2009)
[118] Shibata,R,回归变量的最佳选择,Biometrika,68,45-54,(1981)·Zbl 0464.62054号
[119] Silverman,BW,通过选择范数进行平滑的函数主成分分析,Ann.Stat.,24,1-24,(1996)·Zbl 0853.62044号
[120] 宋,JJ;邓,W;Lee,H-J;Kwon,D,使用功能数据分析对时序基因表达数据进行最佳分类,计算。生物化学。,32, 426-432, (2008) ·Zbl 1158.62085号
[121] 苏德,A;詹姆斯,总经理;Tellis,GJ,《函数回归:预测新产品市场渗透率的新模型》,Mark.Sci。,28, 36-51, (2009)
[122] Suyundykov,R.,Puechmorel,S.,Ferre,L.:使用小波在Sobolev空间中通过PCA进行多元函数数据聚类。图卢兹大学技术报告。http://hal.inria.fr/docs/00/49/47/02/PDF/p41.PDF (2010)
[123] Tarpey,T,《线性变换和(k)均值聚类算法:聚类曲线的应用》,《美国统计》,61,34-40,(2007)
[124] Tran,N.M.:函数主成分分析的理论性质介绍。墨尔本大学荣誉论文。http://www.stat.berkeley.edu/tran/pub/honesthesis.pdf (2008)
[125] Tu,I-P;陈,H;陈,X,特征向量变异图,中国统计局,191741-1754,(2009)·Zbl 1176.62062号
[126] 塔克,LR,通过因子分析确定功能关系的参数,《心理测量学》,23,19-23,(1958)·Zbl 0086.13404号
[127] 图基,JW;James,RD(编辑),《数学与数据图像》,第2期,523-531,(1974),温哥华·Zbl 0347.6202号
[128] MJ Valderrama,建模功能数据概述(编辑),计算。《法律总汇》,22333-334,(2007)
[129] Wahba,G.:观测数据的样条模型。费城工业和应用数学学会(1990年)·Zbl 0813.62001号
[130] 魏德曼,J.:希尔伯特空间中的线性算子。施普林格,纽约(1980)·Zbl 0434.47001号
[131] Yamamoto,M,低维子空间中函数数据的聚类,高级数据分析。分类。,6, 219-247, (2012) ·Zbl 1254.62077号
[132] 姚,F;Fu,Y;Lee,TCM,功能混合物回归,生物统计学,12,341-353,(2011)·Zbl 1437.62665号
[133] 姚,F;Lee,TCM,功能主成分分析的惩罚样条模型,J.R.Stat.Soc.Ser。B、 68,3-25,(2006)·Zbl 1141.62050号
[134] 姚,F;Müller,H-G,函数二次回归,生物统计学,97,49-64,(2010)·Zbl 1183.62113号
[135] 姚明,F;穆勒,H-G;Wang,J-L,稀疏纵向数据的功能数据分析,美国统计协会,100577-590,(2005)·Zbl 1117.62451号
[136] 姚,F;穆勒,H-G;Wang,J-L,纵向数据的函数线性回归分析,Ann.Stat.,332873-2903,(2005)·Zbl 1084.62096号
[137] 周,L;黄,JZ;Carroll,RJ,使用主成分对成对稀疏功能数据进行联合建模,Biometrika,95,601-619,(2008)·Zbl 1437.62676号
[138] 齐普尼科夫,V;咖啡,B;Yousem,DM;Davatzikos,C;施瓦茨,理学学士;Crainiceanu,C,高维数据的多级函数主成分分析,J.Compute。图表。统计,20852-873,(2011)
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