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SALSA：顺序近似杠杆分数算法及其在分析大规模时间序列数据中的应用
使用随机数值线性代数方法开发了一种新的高效的顺序近似杠杆分数算法 SALSA，证明其近似的准确性高概率地与真实杠杆分数的差异在 (1 + O (ε)) 之内。此外，展示了 SALSA 在理论计算复杂度和数值精确度方面超越现有近似方法，并基于
PDF6 months ago
通过追求动态时空模型进行复杂背景减除
提出了一种在较为复杂的情况下学习和维护一组动态纹理模型的背景减除方法，在多个复杂场景的实验中，表现优于其他前沿的背景减除算法。
PDF9 years ago
时间序列预测的在线学习
本文针对使用 ARMA 模型预测时间序列的问题，使用遗憾最小化的技术，开发了有效的在线学习算法，并且在不假设噪声项服从高斯分布、独立同分布等条件下进行预测，进一步展示了我们算法的性能在渐近上趋向于最佳 ARMA 模型的表现。
PDF11 years ago
利用图模型进行 ARMA 时间序列建模
本研究将经典 ARMA 时间序列模型表达成有向图形式，在此基础上将确定性关系替换为小方差的高斯分布，形成随机 ARMA（ARMA）模型，这种改进允许我们使用 EM 算法学习参数并进行预测，即使存在数据丢失。实验结果表明，移动到随机 ARMA
PDF12 years ago