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缺损评分矩阵的论文排名
传统的竞赛评判由于受各种已知或者未知因素的影响,经常会导致数据缺损的情况出现.本文从分析评委的判分与选手的真实排名存在一个高度的线性相关入手,采用了线性回归的方法填补了缺损的数据,使之成为一个完整的数据集,再采用群组特征根法对数学建模竞赛的论文进行排序,最后用计算机模拟验证这种算法较缺损数据简单求和的算法优秀.
作 者: 易昆南 梁霞 易芳 YI Kun-nan LIANG Xia YI Fang 作者单位: 易昆南,梁霞,YI Kun-nan,LIANG Xia(中南大学,数学科学与计算技术学院,湖南,长沙,410075)易芳,YI Fang(中南大学,湘雅医院,湖南,长沙,4100383)
刊 名: 铁道科学与工程学报 ISTIC PKU 英文刊名: JOURNAL OF RAILWAY SCIENCE AND ENGINEERING 年,卷(期): 2008 5(3) 分类号: O223 关键词: 缺损数据 回归插补 群组特征根法【缺损评分矩阵的论文排名】相关文章:
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