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SOME INTEGRAL MEAN ESTIMATES FOR POLYNOMIALS 被引量:1
1
作者 A. Aziz W. M. Shah 《Analysis in Theory and Applications》 2007年第2期101-111,共11页
In this paper we establish L^q inequalities for polynomials, which in particular yields interesting generalizations of some Zygmund-type inequalities.
关键词 POLYNOMIAL Bernstein's inequality L^q mean estimate zero
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Strong Consistency of Kernel Regression Estimate 被引量:1
2
作者 Wenquan Cui Meng Wei 《Open Journal of Statistics》 2013年第3期179-182,共4页
In this paper, regression function estimation from independent and identically distributed data is considered. We establish strong pointwise consistency of the famous Nadaraya-Watson estimator under weaker conditions ... In this paper, regression function estimation from independent and identically distributed data is considered. We establish strong pointwise consistency of the famous Nadaraya-Watson estimator under weaker conditions which permit to apply kernels with unbounded support and even not integrable ones and provide a general approach for constructing strongly consistent kernel estimates of regression functions. 展开更多
关键词 KERNEL Regression ESTIMATOR Bandwidth STRONG POINTWISE consistency
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基于SVD-K-means算法的软扩频信号伪码序列盲估计 被引量:1
3
作者 张慧芝 张天骐 +1 位作者 方蓉 罗庆予 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期326-333,共8页
针对通信中软扩频信号伪码序列盲估计困难的问题,提出一种奇异值分解(singular value decomposition,SVD)和K-means聚类相结合的方法。该方法先对接收信号按照一倍伪码周期进行不重叠分段构造数据矩阵。其次对数据矩阵和相似性矩阵分别... 针对通信中软扩频信号伪码序列盲估计困难的问题,提出一种奇异值分解(singular value decomposition,SVD)和K-means聚类相结合的方法。该方法先对接收信号按照一倍伪码周期进行不重叠分段构造数据矩阵。其次对数据矩阵和相似性矩阵分别进行SVD完成对伪码序列集合规模数的估计、数据降噪、粗分类以及初始聚类中心的选取。最后通过K-means算法优化分类结果,得到伪码序列的估计值。该算法在聚类之前事先确定聚类数目,大大减少了迭代次数。同时实验结果表明,该算法在信息码元分组小于5 bit,信噪比大于-10 dB时可以准确估计出软扩频信号的伪码序列,性能较同类算法有所提升。 展开更多
关键词 软扩频信号 盲估计 奇异值分解 K-meanS
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Integral Mean Estimates for Polynomials Whose Zeros are within a Circle
4
作者 Yash Paul Wali Mohammad Shah Gulshan Singh 《Applied Mathematics》 2011年第1期141-144,共4页
Let be a polynomial of degree n having all its zeros in , then for each , , with , Aziz and Ahemad (1996) proved that In this paper, we extend the above inequality to the class of polynomials , having all its zeros in... Let be a polynomial of degree n having all its zeros in , then for each , , with , Aziz and Ahemad (1996) proved that In this paper, we extend the above inequality to the class of polynomials , having all its zeros in , and obtain a generalization as well as refinement of the above result. 展开更多
关键词 Derivative of a POLYNOMIAL Integral mean estimateS Complex Domain INEQUALITIES
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Strong Consistency for the Kernal Estimates of the Random Window Width of the Density Function and its Derivatives Under Φ-Mixing Samples
5
作者 樊家琨 《Chinese Quarterly Journal of Mathematics》 CSCD 1993年第3期52-56,共5页
In the paper,we study the strong uniform consistency for the kernal estimates of random window w■th of density function and its derivatives under the condition that the sequence{X_n}of the ■ are the identically Φ-m... In the paper,we study the strong uniform consistency for the kernal estimates of random window w■th of density function and its derivatives under the condition that the sequence{X_n}of the ■ are the identically Φ-mixing random variabks. 展开更多
关键词 Φ-mixing sample probability density function random window width kemal estimate strng uniform consistency
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基于参数化角编码的量子K-means算法
6
作者 冯微军 郭躬德 林崧 《量子电子学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期113-124,共12页
结合K-means算法和角编码技术,提出了一种无需量子随机存储(QRAM)的量子K-means算法。该算法利用量子操作的并行性,仅需对数数量的时间复杂度就能完成数据的加载;并且通过对输入数据进行参数预处理操作,确定数据分量的参数阈值,解决了... 结合K-means算法和角编码技术,提出了一种无需量子随机存储(QRAM)的量子K-means算法。该算法利用量子操作的并行性,仅需对数数量的时间复杂度就能完成数据的加载;并且通过对输入数据进行参数预处理操作,确定数据分量的参数阈值,解决了样本不同特征尺度差异的问题。该算法由编码数据、相似度度量、量子最小值搜索和质心迭代更新四个主要步骤组成,细致描述了这些步骤所涉及的算子和线路构建,并对关键线路进行了仿真模拟。实验结果和经典预测结果一致,验证了所提量子K-means算法的可靠性。此外,理论分析表明所提出算法相比于经典算法在运行时间上有平方级加速。 展开更多
关键词 量子光学 量子K-means算法 角编码 量子相位估计 多量子比特交换测试
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Modified filter for mean elements estimation with state jumping
7
作者 YU Yanjun YUE Chengfei +2 位作者 LI Huayi WU Yunhua CHEN Xueqin 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE CSCD 2024年第4期999-1012,共14页
To investigate the real-time mean orbital elements(MOEs)estimation problem under the influence of state jumping caused by non-fatal spacecraft collision or protective orbit trans-fer,a modified augmented square-root u... To investigate the real-time mean orbital elements(MOEs)estimation problem under the influence of state jumping caused by non-fatal spacecraft collision or protective orbit trans-fer,a modified augmented square-root unscented Kalman filter(MASUKF)is proposed.The MASUKF is composed of sigma points calculation,time update,modified state jumping detec-tion,and measurement update.Compared with the filters used in the existing literature on MOEs estimation,it has three main characteristics.Firstly,the state vector is augmented from six to nine by the added thrust acceleration terms,which makes the fil-ter additionally give the state-jumping-thrust-acceleration esti-mation.Secondly,the normalized innovation is used for state jumping detection to set detection threshold concisely and make the filter detect various state jumping with low latency.Thirdly,when sate jumping is detected,the covariance matrix inflation will be done,and then an extra time update process will be con-ducted at this time instance before measurement update.In this way,the relatively large estimation error at the detection moment can significantly decrease.Finally,typical simulations are per-formed to illustrated the effectiveness of the method. 展开更多
关键词 unscented Kalman filter mean orbital elements(MOEs)estimation state jumping detection nonlinear system
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调和分数Ornstein-Uhlenbeck金融模型的参数估计
8
作者 王继霞 王琳 李浩然 《河南师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2025年第1期75-81,共7页
为了描述金融资产价格过程的长相依性和自相似性,首先构建由调和分数布朗运动驱动的分数Ornstein-Uhlenbeck(O-U)模型.由于调和分数布朗运动是分数布朗运动的推广,故所构建的模型具有更广泛的应用.然后基于离散观测样本,利用最小二乘方... 为了描述金融资产价格过程的长相依性和自相似性,首先构建由调和分数布朗运动驱动的分数Ornstein-Uhlenbeck(O-U)模型.由于调和分数布朗运动是分数布朗运动的推广,故所构建的模型具有更广泛的应用.然后基于离散观测样本,利用最小二乘方法,得到模型漂移参数的估计量,并证明了估计量的相合性和渐近分布.最后,通过模拟展示了所得估计量的有限样本性质,模拟结果显示估计量的值拟合参数真值的效果较好. 展开更多
关键词 最小二乘估计 调和分数布朗运动 ORNSTEIN-UHLENBECK过程 相合性 渐近分布
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基于Mean Shift聚类的边缘检测方法 被引量:8
9
作者 宋新 罗军 +1 位作者 王鲁平 沈振康 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2007年第1期366-368,共3页
噪声图像中的边缘检测是图像处理中一项很困难的任务。基于Mean Shift的图像平滑能够有效地去除图像中的高斯噪声,同时保持图像的边缘,然后通过ADM掩模算法检测边缘。经过实验证明,能够很好地提取图像的边缘,与其他经典方法相比具有比... 噪声图像中的边缘检测是图像处理中一项很困难的任务。基于Mean Shift的图像平滑能够有效地去除图像中的高斯噪声,同时保持图像的边缘,然后通过ADM掩模算法检测边缘。经过实验证明,能够很好地提取图像的边缘,与其他经典方法相比具有比较好的效果。 展开更多
关键词 边缘检测 mean SHIFT 核密度估计 ADM
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结合卡尔曼滤波和Mean Shift的抗遮挡跟踪算法 被引量:15
10
作者 章学静 陈禾 杨静 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第10期1056-1061,共6页
针对卡尔曼滤波和Mean Shift算法结合后对严重遮挡和遮挡后复出失效且实时性差的问题,提出一种基于卡尔曼滤波和Mean Shift动态结合的改进算法.通过在算法中加入Bhattacharyya系数进行遮挡程度判断,并根据遮挡系数的阈值选择使用卡尔曼... 针对卡尔曼滤波和Mean Shift算法结合后对严重遮挡和遮挡后复出失效且实时性差的问题,提出一种基于卡尔曼滤波和Mean Shift动态结合的改进算法.通过在算法中加入Bhattacharyya系数进行遮挡程度判断,并根据遮挡系数的阈值选择使用卡尔曼滤波或线性预测法更新Mean Shift迭代起点.实验结果表明,该方法能成功实现大范围连续遮挡和目标复出情况下红外目标的跟踪,并且迭代次数和跟踪时间分别减少了9.68%和17.58%,提高了跟踪的鲁棒性和实时性. 展开更多
关键词 卡尔曼滤波 mean SHIFT算法 遮挡判断 线性预测 实时性
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一种K-means改进算法的软扩频信号伪码序列盲估计 被引量:17
11
作者 张天骐 杨强 +1 位作者 宋玉龙 熊梅 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第1期226-234,共9页
针对软扩频信号因采用了编码技术使得伪码序列难以估计的问题,该文提出一种基于K-means聚类改进的软扩频信号伪码序列盲估计方法。该方法首先以单倍伪码周期的窗长对接收信号进行数据分段以构造观测数据矩阵,其次利用相似测度的理论从... 针对软扩频信号因采用了编码技术使得伪码序列难以估计的问题,该文提出一种基于K-means聚类改进的软扩频信号伪码序列盲估计方法。该方法首先以单倍伪码周期的窗长对接收信号进行数据分段以构造观测数据矩阵,其次利用相似测度的理论从观测数据中寻找出K-means算法最优的初始聚类中心点,然后通过搜索平均轮廓系数(Silhouette Coefficient,SC)最大的绝对值以完成伪码集合规模数的估计,最后找到估计的伪码集合规模数所对应的聚类中心点集合,进一步完成对软扩频信号伪码序列的盲估计。通过仿真实验表明,在伪码序列估计错误概率低于0.1的情况下,该文方法比未改进方法提高信噪比约4 dB;而且在同一条件下,该文方法对信号的盲解扩性能优于未改进的方法。 展开更多
关键词 软扩频信号 伪码序列 K-meanS聚类 盲估计
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一种基于广度优先搜索的K-means初始化算法 被引量:7
12
作者 张忠平 王爱杰 陈丽萍 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第27期159-161,共3页
K-means算法是在现实应用中非常广泛的聚类算法,K-means算法对初始中心的选择非常敏感,对已存在的有代表性的初始算法进行了研究,提出了一种基于广度优先搜索的K-means初始化算法。该算法综合考虑了密度与距离因素,选择初始点。分析表... K-means算法是在现实应用中非常广泛的聚类算法,K-means算法对初始中心的选择非常敏感,对已存在的有代表性的初始算法进行了研究,提出了一种基于广度优先搜索的K-means初始化算法。该算法综合考虑了密度与距离因素,选择初始点。分析表明该算法选择的初始点非常接近期望的中心点。 展开更多
关键词 K-meanS算法 广度优先搜索 密度估计 初始化
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基于Mean Shift点法向量分类的目标三维姿态估计 被引量:2
13
作者 张欣 李思宁(指导) +3 位作者 孙剑峰 姜鹏 刘迪 王鹏辉 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2020年第S02期248-254,共7页
目标三维姿态信息在目标运动分析、目标识别和目标跟踪等领域的应用越来越广泛。现有的OPDVA算法采用基于距离的K-means算法对点法向量进行分类后确定目标坐标系MCS的正方向,求取目标三维姿态角。针对点法向量分类效果不理想的情况,提... 目标三维姿态信息在目标运动分析、目标识别和目标跟踪等领域的应用越来越广泛。现有的OPDVA算法采用基于距离的K-means算法对点法向量进行分类后确定目标坐标系MCS的正方向,求取目标三维姿态角。针对点法向量分类效果不理想的情况,提出了基于Mean Shift点法向量分类的目标三维姿态估计算法(PEMSPNC)。该算法利用不依赖初始参数设定、基于密度聚类的Mean Shift算法,对密度分布不同的不同平面点法向量分类,寻找密度最大处点法向量做为每类代表法向量确定MCS的正方向,然后计算目标姿态角,并根据目标姿态估计结果计算目标尺寸。采用矩形拟合法、OPDVA和PEMSPNC算法分别对仿真和实测目标距离像进行实验。实验结果表明:采用PEMSPNC算法得到的姿态估计结果误差最小,相比于OPDVA算法,平均误差降低了0.4434°,且对实测数据有较好的处理结果。 展开更多
关键词 激光雷达 mean Shift算法 姿态估计 几何尺寸估计
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基于Mean Shift算法跟踪视频中运动目标 被引量:7
14
作者 何志勇 蔡乐才 许继家 《郑州大学学报(理学版)》 CAS 北大核心 2010年第1期38-40,48,共4页
针对Mean Shift算法在视频中跟踪目标与背景的像素差值不明显时跟踪效果不佳,提出了Mean Shift改进算法.实验表明,该算法能有效、准确地跟踪视频中的运动目标,计算量小,可以满足实时性要求高的场合.
关键词 视频跟踪 mean SHIFT算法 Epanechnikov核 密度估计
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面向机动目标的设定时间多约束协同制导律
15
作者 李鹤宇 王建斌 +1 位作者 张锐 宋峰 《自动化学报》 北大核心 2025年第1期104-116,共13页
针对三维空间中多航天器协同捕获机动目标问题,提出一种具有终端角度约束和时间一致性约束的设定时间协同制导律,将视线(Line-of-sight,LOS)角误差和齐射攻击的收敛时间作为一个可提前设定的参数,实现对收敛时间进行设置.构建三维场景... 针对三维空间中多航天器协同捕获机动目标问题,提出一种具有终端角度约束和时间一致性约束的设定时间协同制导律,将视线(Line-of-sight,LOS)角误差和齐射攻击的收敛时间作为一个可提前设定的参数,实现对收敛时间进行设置.构建三维场景航天器−目标运动学模型,在沿视线方向将同时攻击问题转化为一致性问题,提出一种分布式协同制导律,设定时间内使得多个航天器剩余飞行时间相等;在垂直视线方向利用滑模控制方法对制导律进行设计,使得每个航天器的视线角在设定时间内达到期望值.上述制导律中,设计了一种设定时间扩展状态观测器(Predefined-time extended state observer,PTESO)对未知的目标加速度进行估计.数值仿真结果验证了方法的有效性. 展开更多
关键词 航天器 协同制导律 设定时间收敛 状态估计 时间一致性
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Mean Shift算法的收敛性分析 被引量:48
16
作者 文志强 蔡自兴 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第2期205-212,共8页
作为迭代算法,Mean Shift的收敛性研究是应用的基础,而Comaniciu和李乡儒分别证明了Mean Shift的收敛性,但证明过程存在错误.首先指出了Comaniciu和李乡儒的证明过程存在错误;然后,从数学上重新证明了Mean Shift算法的局部收敛性,并指... 作为迭代算法,Mean Shift的收敛性研究是应用的基础,而Comaniciu和李乡儒分别证明了Mean Shift的收敛性,但证明过程存在错误.首先指出了Comaniciu和李乡儒的证明过程存在错误;然后,从数学上重新证明了Mean Shift算法的局部收敛性,并指出其收敛到局部极大值的条件;最后,从几何上举反例分析了Mean Shift的收敛性,并进行了深入比较和讨论.这为Mean Shift算法的深入研究及应用奠定了基础. 展开更多
关键词 mean SHIFT算法 收敛性 核函数 核密度估计 梯度上升方法
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从句子图到篇章图——基于抽象语义表示的篇章级共指标注体系研究
17
作者 张艺璇 李斌 许智星 《外语学刊》 北大核心 2025年第1期19-28,共10页
篇章级共指关系是语言学和计算语言学的研究难点之一。本文在梳理共指理论研究与趋势的基础上,回顾共指语料库的构建与自动解析方法,指出共指语料的构建主要存在以下两个问题:共指关系的标注较为粗疏,也基本不考虑与句子语义结构本身的... 篇章级共指关系是语言学和计算语言学的研究难点之一。本文在梳理共指理论研究与趋势的基础上,回顾共指语料库的构建与自动解析方法,指出共指语料的构建主要存在以下两个问题:共指关系的标注较为粗疏,也基本不考虑与句子语义结构本身的关系。本文在句子级语义标注体系(中文抽象语义表示)的基础上,设计篇章共指的标注体系,以“概念同一性”为基本原则,从词形的异同和概念的表述角度区分9种篇章共指关系,标注了500个篇章的共指信息。与已完整标注的52种句内语义关系相结合,构建出带有篇章共指信息的篇章抽象语义图库。该语料库选自CTB新闻语料,体裁涵盖经济、体育及生活类,规模为6237句,16万词例。该语料库的构建为篇章级语义分析提供了新框架与数据资源。 展开更多
关键词 篇章共指 抽象语义表示 概念同一性 篇章语义结构 语料库 中文信息处理
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Mean shift方法在图像处理中的研究与应用 被引量:9
18
作者 陈兆学 赵晓静 聂生东 《中国医学物理学杂志》 CSCD 2010年第6期2244-2249,2306,共7页
目的:Mean shift方法在模式检测、聚类、图像分割、图像滤波以及目标实时跟踪等方面的应用非常广泛。本文主要对Mean shift基本方法进行理论分析并对其在图像处理与模式识别领域的应用进行综述和展望。方法:首先根据非参数密度估计理论... 目的:Mean shift方法在模式检测、聚类、图像分割、图像滤波以及目标实时跟踪等方面的应用非常广泛。本文主要对Mean shift基本方法进行理论分析并对其在图像处理与模式识别领域的应用进行综述和展望。方法:首先根据非参数密度估计理论推导Mean shift方法的一般公式与表达形式,并对算法的基本步骤和收敛性进行了分析和论述;然后对核函数的选择以及窗口带宽矩阵的计算等关键技术进行讨论。结果:在综述mean shift基本原理基础上对该方法的特点、发展及应用进行了展望。结论:Mean shift算法具有计算简单、收敛速度快和对噪声的鲁棒性强等优点。作为一种高效的非参统计迭代算法,Mean shift方法在很多领域都得到了广泛的应用,未来还会在图像处理和模式识别领域得到更大的发展及应用。由于该算法的计算复杂度严重依赖于Mean shift公式中核函数的选择和带宽矩阵的计算,该方法对于多变量、多模态数据的处理速度和效果尤其有待提高。因此,该算法未来的主要研究方向为对多模态和多变量数据的快速处理方法研究。 展开更多
关键词 mean SHIFT 非参概率密度估计 核函数 带宽矩阵
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基于鲁棒M估计和Mean Shift聚类的动态背景下运动目标检测 被引量:6
19
作者 徐诚 黄大庆 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第1期136-141,共6页
针对动态背景下运动目标的检测问题,提出了一种基于鲁棒M估计和Mean Shift聚类的目标检测新方法。首先,在考虑全局光照变化的情况下,构建鲁棒M估计器估计全局运动,以实现最小化相邻2帧图像中所有像素亮度的绝对残差和,根据M估计得到像... 针对动态背景下运动目标的检测问题,提出了一种基于鲁棒M估计和Mean Shift聚类的目标检测新方法。首先,在考虑全局光照变化的情况下,构建鲁棒M估计器估计全局运动,以实现最小化相邻2帧图像中所有像素亮度的绝对残差和,根据M估计得到像素点权值,提取出代表局部运动信息的离群点;在离群点中均匀抽取网格点,然后利用Mean Shift聚类算法实现不同运动点的分割;根据聚类的结果生成凸包,准确分割出运动目标区域。实验结果表明,该方法能检测出动态背景下的多个运动目标区域,多目标检测准确度到达95%以上,并且只需两帧图像就可以准确检测并锁定运动目标,满足实时处理的要求,具有一定的工程意义. 展开更多
关键词 运动目标检测 动态背景 鲁棒M估计 mean Shift聚类 凸包
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基于Parzen窗估计的核k-means聚类方法 被引量:1
20
作者 秦亮 张文广 +1 位作者 周绍磊 史贤俊 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第S1期217-219,共3页
在核k-means聚类中随机选取的初始聚类中心容易造成算法失效。为此,提出一种基于密度估计的聚类中心确定方法。通过kd-tree的思想选择概率密度较大且相互分离的点作为初始聚类中心,使用小波核函数描述非线性映射。在人工数据集和真实数... 在核k-means聚类中随机选取的初始聚类中心容易造成算法失效。为此,提出一种基于密度估计的聚类中心确定方法。通过kd-tree的思想选择概率密度较大且相互分离的点作为初始聚类中心,使用小波核函数描述非线性映射。在人工数据集和真实数据集上进行实验,结果表明,该方法错误率较低。 展开更多
关键词 聚类 核k-means 密度估计 小波函数 核函数
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