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Mets：多元事件时间的分析
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Drumhaz。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>67 Drumhaz。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。68
eeg记录中ECG和EOG信号的时间序列预测多元时间序列方法eeg记录中ECG和EOG信号的时间序列预测多元时间序列方法
可靠的脑电图（EEG）信号获取对于医疗疾病，脑机构界面（BCIS）和神经科学研究至关重要。然而，心电图（ECG）和电解图（EOG）伪像经常污染EEG记录，损害数据质量和解释性。传统的删除方法可能会扭曲脑电图信号，或需要其他传感器进行ECG和EOG获取。本研究使用多元预测方法将删除伪像作为回归任务，从EEG数据本身重建ECG和EOG信号。我们的方法在两个独立数据集上进行了严格评估，用于ECG和EOG信号，并在不同个体的未见数据上进一步验证。使用平方误差（MSE），平均绝对误差（MAE）和峰值信噪比（PSNR）评估性能。我们的方法实现了与使用实际的ECG和EOG记录的常规方法相媲美的方法，证明了使用原始EOG记录清洁清洁的脑电图和脑电图之间的PSNR为39 dB。这使我们的方法成为经济高效且非侵入性的替代方案。这些发现提出了脑电图噪声过滤研究的有希望的新方向。
heplots：在多元线性模型中可视化假设检验
Heplots包装。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>3 AddShealth。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 5采用。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>3 AddShealth。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 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根据机器学习和多元统计，修改欧洲捕鱼机队细分
考虑到由于过度捕捞而导致的过度开发股票的关键问题，建立了欧盟的数据收集框架（DCF）。在DCF中，成员国收集和分析与可持续渔业管理相关的数据。为了评估渔业的地位，有必要将捕鱼机队分为车队。但是，当前的DCF分割主要基于技术血管参数，例如容器长度和主要的渔具，通常不能准确地代表船舶的捕鱼活动。为了解决这个问题，我们开发了一种替代的车队细分方法，该方法提供了更现实的捕鱼活动概述。这种方法利用了多元统计数据，并与机器学习技术一起进行自动化。将这种方法应用于二十年的德国渔业数据，与DCF方法相比，该数据集具有较少段的数据集，DCF方法更贴近实际捕鱼策略。对当前和新型分割方案计算的生物库存健康指标的比较表明，当前方案通常会错过依靠过度开发的股票的细分市场迹象。应用的机器学习技术显示出较高的分类精度，错误分类很少见，并且仅发生在具有重叠捕获组合物的段中。由于机器学习几乎可以完美地分配给修订后的细分市场，因此我们希望成功实施该协议以供未来的车队SEG进行。此方法非常适合数据收集和分析程序，并且可以用作标准工具。因此，这种新颖的方法可以有助于改善捕鱼机队的分析和政策建议，以提供更好的渔业管理。
indmask：多元时间序列黑盒模型的归纳解释
摘要。在本文中，我们介绍了Indmask，这是一个框架，用于解释Black-Box时间序列模型的决策。存在大量用于提供机器学习模型解释的方法时，时间序列数据需要其他考虑。一个人需要考虑解释中的时间方面，并处理大量输入功能。最近的工作提出了通过在In-In-In-Time序列上产生面具来解释时间序列预测的。掩码中的每个条目对应于每个时间步骤的每个功能的重要性得分。但是，这些方法仅生成实例解释，这意味着需要对每个输入进行分别计算掩码，从而使它们不适合归纳设置，在这种情况下，需要为众多输入生成解释，并且实例解释的生成非常严重。此外，这些方法主要是在简单的复发性神经网络上评估的，通常仅适用于特定的下游任务。我们提出的框架IndMask通过利用掩码生成的参数化模型来解决这些问题。我们还超越了经常性的神经网络，并将indmask部署到变压器体系结构上，从而真正地阐明了其模型 - 不合Snostic的性质。通过对现实世界数据集和时间序列分类和预测任务的实验进一步证明了indmask的有效性。它也是有效的，并且可以与任何时间序列模型一起部署。
创建R对象的紧凑型哈希摘要
描述多元时间序列的几种机器学习算法的实现。该软件包包括允许执行聚类，分类或异常检测方法等功能。它还结合了多元时间序列数据集的集合，该数据集可用于分析新提出的算法的性能。其中一些数据集存储在github数据软件包“ ueadata1'to“ ueadata8”中。要访问这些数据包，请运行'install.package（c（'ueadata1'，'ueadata2'，'ueadata3'，'ueadata4'，'ueadata4'，'ueadata5'，'ueadata6'，ueadata6'，'uea-- data7'，ueadata8'，'ueadata8'），ueadata8'），repos =''安装需要几分钟，但我们强烈鼓励用户如果想拥有MLMTS的所有数据集，就可以这样做。来自各种领域的从业者可以从“ MLMTS”提供的一般框架中受益。
多元时间序列生成建模和预测的变异自动编码器和变压器：涡旋诱导振动的应用
本研究采用数据驱动的方法来研究物理系统振动，重点关注两个主要方面：使用变异自动编码器（VAE）生成物理数据（即数据“相似”与通过现实世界过程获得的使用变压器，以便使用体内稀疏传感器（观察者）中的信息在时间空间中连续预测柔性身体非平稳振动（2D时间序）。 VAE经过从作者进行的实验中收集的涡旋诱导振动（VIV）数据进行训练，然后负责生成类似于实验的合成VIV数据。 然后使用合成数据来训练一个变压器结构，其目标是使用稀疏观测值不断预测时间空间的振动。 针对实际实验测试了变压器（从未见过实际数据），并将其性能与对实际数据训练的相同体系结构进行了比较。 这样做，VAE的能力生成保留其培训数据内在属性的数据（即） 评估身体）。 最终提出了变压器体系结构，LSTM和DNN的预测性能之间的比较。使用变压器，以便使用体内稀疏传感器（观察者）中的信息在时间空间中连续预测柔性身体非平稳振动（2D时间序）。VAE经过从作者进行的实验中收集的涡旋诱导振动（VIV）数据进行训练，然后负责生成类似于实验的合成VIV数据。然后使用合成数据来训练一个变压器结构，其目标是使用稀疏观测值不断预测时间空间的振动。针对实际实验测试了变压器（从未见过实际数据），并将其性能与对实际数据训练的相同体系结构进行了比较。这样做，VAE的能力生成保留其培训数据内在属性的数据（即身体）。最终提出了变压器体系结构，LSTM和DNN的预测性能之间的比较。
统计503统计学习II：多变量分析
本课程涵盖了现代多元数据分析和统计学习的方法，包括其理论基础和实际应用。主题包括主要组成分析和其他缩小技术，分类（判别分析，最近的邻居分类器，逻辑回归，支持向量机器，决策树，集合方法，神经网络），聚类（K-Means，k-Means，基于层次的聚类，基于模型的方法，基于模型的方法，光谱群 - 倾向），图形的模型和某些基础模型和一些基础。目标是了解什么
朝向务实的多元时间序列建模
时间序列模型专门研究数据流中的观测和多个特征之间的相互作用之间的时间依赖性。在过去的十年中，深度学习模型（DL）模型在compoter愿景和自然语言处理中取得了前所未有的成功已稳定地渗透到时间序列任务上。从复发的神经网络到变形金刚，建筑设计方面的新进步改善了功能和性能。尽管取得了成功，但我确定了采用当前最新方法（SOTA）方法的挑战，包括处理分配变化和缺少数据，计算复杂性和可解释性。DL模型的成功通常归因于其自动发现有用数据表示的能力。多元时间序列模型涉及具有许多时间序列和时间观察的高维对象。但是，它们经常表现出强烈的时间依赖性和功能间关系。在本论文中，我建议设计DL架构和算法，以预测和异常检测任务，以利用这些依赖性来诱导满足所需属性的表述有效学习，这些属性可以（i）改善模型的性能，（II）通过促进域的良好性来改善域的稳健性，以降低量表性，以降低量准化的量表，以降低量准化。完成的工作分为三个部分，展示了七种新颖的模型类型和算法，这些算法在各种任务中实现了最新的性能，同时解决了关键的采用挑战。在第一部分中，我探讨了动态的潜在空间原理和设计潜在的时间表示，以制作可靠的异常检测和预测模型。在第二部分中，我为基于新型的非线性频率分解与小波理论的连接提供了一种新颖的可扩展且可解释的预测模型。它还具有两种扩展，用于将多元外源协变量用于高影响力结构域，包括能量和医疗保健。最后，在第三部分中，我提出了一项关于模型设计和数据特征的支持条件的大规模研究，用于在时间序列任务上的预训练模型的可传递性。
青少年大脑-心理社会关联的体素多元分析揭示了认知和精神病理学的六个潜在维度
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