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覃红: 作品数：47 被引量：77H指数：6; 供职机构：华中师范大学数学与统计学学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金教育部“新世纪优秀人才支持计划”国家教育部博士点基金更多>>; 相关领域：理学自动化与计算机技术社会学经济管理更多>>

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倍扩设计的构造及其均匀性: 2019年; 均匀设计作为一种空间填充设计,由于具有灵活的试验次数和模型稳健性被广泛运用到各个领域.倍扩方法在构造具有优良性质的二水平部分因析设计中起着非常重要的作用.本文将二水平设计的倍扩构造方法推广至四水平,二、四混水平设计,分别提出了四水平和二、四混水平倍扩设计的新概念,在可卷厶2-偏差意义下研究了二水平,四水平,二四混水平倍扩设计与其初始设计均匀性之间的关系.同时获得这些倍扩设计的可卷L2-偏差的新下界,这些下界为评价倍扩设计的均匀性提供一个基准.最后讨论了倍扩设计的均匀性.; 李洪毅覃红覃红; 关键词：均匀设计下界

最小低阶Lee矩混杂准则及其应用被引量：1: 2016年; 众所周知,有多种准则可以用于比较和评价部分因析设计的优劣,在这些准则中,最小低阶矩混杂准则既简单明了,又计算量较小.但是,该准则中的各阶矩是基于任意两次试验之间的Hamming距离来定义的,由此导致了该准则具有一定的局限性.本文用Lee距离代替Hamming距离来定义新的矩,在此基础上提出了最小低阶Lee矩混杂准则,并用它来比较高水平部分因析设计的优劣.同时,本文通过建立最小低阶Lee矩混杂准则与其他设计筛选准则之间的解析关系,来验证这一新准则的统计合理性.; 邹娜覃红; 关键词：均匀性

多元协方差阵扰动模型岭估计的影响分析被引量：1: 2010年; 本文研究了多元线性回归模型岭估计的影响分析问题。利用最小二乘估计方法,获得了多元协方差阵扰动模型与原模型参数阵之间的岭估计的一些关系式,给出了度量影响人小的基于岭估计的广义Cook距离。; 张尚立覃红; 关键词：多元线性回归模型岭估计广义COOK距离

共同均值矩阵参数的所有E-可容许和G-可容许线性估计: 1998年; 对于一般多元线性模型，讨论了共同均值矩阵参数的线性组合函数ＳＸΘ的线性估计在一切估计类中的Ｅ－可容许性和Ｇ－可容许性问题，分别得到了∑ｍｉ＝１ＡｉＹｉ是ＳＸΘ的Ｅ－可容许估计和Ｇ－可容许估计的充要条件．; 彭俊好覃红吴茗; 关键词：多元线性模型线性估计

正规s^(n-p)部分因子设计最优区组和折叠反转方案: 2013年; 讨论了同时应用区组方案和折叠反转技巧时在sn-p正规部分因子设计中选择最优设计的问题,其中s是一个素数或素数幂.以分区组sn-p正规部分因子设计折叠反转的一般结构为基础,给出了组合区组设计的处理和区组裂区字长型的定义.该文证明了,对于已分区组的初始设计,它的组合区组设计的处理和区组裂区字长型与区组折叠反转方案无关.对于一个未分区组的初始设计,其组合区组设计定义的区组和折叠反转方案有最小混杂的充分必要条件是在不考虑区组方案时折叠反转方案有最小混杂,在不考虑折叠反转方案时区组方案有最小混杂.; 雷轶菊覃红

折叠反转设计的中心化L_2偏差值的一些下界被引量：6: 2010年; 在二水平因子跟随试验中,折叠反转技术是一种非常典型的方法和技巧.这种技术通过折叠反转初始设计的一个或多个因子的水平符号,可以获得一个具有很好统计推断性质的新设计(称为折叠反转设计).初始设计与其折叠反转设计组合在一起所形成的新设计称为组合设计.该文在完全折叠反转方案和部分折叠反转方案下分别得到了组合设计在中心化L_2偏差下的一些下界.所得到的这些下界可以作为寻找最优折叠反转方案的一个标准,因此,该文的结果给出了用均匀性准则来寻找最优折叠反转方案的理论依据,进一步说明了均匀性在因子设计中的有用性.; 雷轶菊覃红邹娜; 关键词：均匀性

(s^r)×s^n正规部分因子设计折叠反转的性质被引量：1: 2011年; 该文讨论了(s^r)×s^n正规部分因子设计折叠反转的问题,其中r(≥2)是一个整数,s是一个素数或素数幂.给出了(s^r)×s^n正规部分因子设计的折叠反转方案的一般结构,分别在未分区组和分区组的情形下给出了初始设计与扩大设计间的联系,把s水平正规部分因子设计的折叠反转的相关结果推广到(s^r)×s^n正规部分因子设计的情形.; 雷轶菊欧祖军覃红

黑箱优化导向的序贯均匀设计: 2022年; 在试验设计中,序贯均匀设计(sequential uniform design)是一种基于区域压缩思想的序贯空间填充设计,又可称为序贯数论优化方法(简记为SNTO),常被实际工作者用来寻求黑箱优化问题的全局最优值。该算法的核心思想是在每阶段的压缩子区域内迭代散布低偏差序列,如数论格子点(number-theoretic net),均匀设计(uniform design)等。原始的SNTO算法存在两个缺点:1)它是一种纯粹的区域压缩搜索算法,搜索过程中未使用任何统计代理模型信息,只关注试验点本身的信息;2)迭代过程中,非最优试验点的信息被完全丢弃,未被充分利用。本文引入序贯自适应试验设计思想,帮助SNTO算法更好的确定区域压缩中心,并称改进后的算法为EI-SNTO方法。该算法通过建立高斯过程代理模型,采用期望提高准则(expected Improvement,EI)和重要性抽样来帮助选择和更新试验点。一些经典的优化检验函数模拟结果验证了EI-SNTO算法的优化性能,同时本文还展示了该算法在机器学习模型(包括支持向量机和人工神经网络)超参数优化中的优良表现。; 覃红覃红宁建辉

对称因子设计的均匀性和正交性之间的关系: 本文主要讨论了部分因子设计中的均匀性,离散偏差被用来作为均匀性的测度.对于对称部分因子设计,我们研究了正交性和均匀性之间的联系,并且发现这些准则有很好的一致性.通过对均匀性地研究,为我们合理的解释正交性原则提供了更有力的...; 李丹罗幼喜覃红; 关键词：正交性均匀性均匀设计; 文献传递