线性模型中的加权混合几乎无偏两参数估计

主要讨论了随机约束线性模型的有偏估计问题,提出了一种新的加权混合几乎无偏两参数估计.证明了加权混合几乎无偏两参数估计在二次偏差的准则下优于加权混合两参数估计,并给出了在均方误差矩阵准则下新估计优于其他相关估计的充要条件.

结合加权混合模型和马尔可夫随机场的光学遥感影像分割

针对遥感影像分割中存在的统计建模不准确,以及分割精度和效率低的问题,提出一种结合加权混合模型和马尔可夫随机场的光学遥感影像分割算法.考虑到遥感影像内像素强度统计分布具有复杂的特性,以多个高斯分布加权作为模型组份,采用加权高斯混合模型构建影像统计模型,克服传统高斯混合模型以单一高斯分布作为模型组份而导致建模不准确的问题;然后利用类属先验概率构建平滑因子,在马尔可夫随机场中将其引入吉布斯分布以建模组份权重的概率分布,该分布结构简单、易于实现;最后采用最大条件期望方法求解最优模型参数,而组份权重分布的结构有利于推导出其解析式,降低算法的计算量.选取Cartosat和Worldview影像进行分割实验,与模糊C均值、高斯混合模型和学生t混合模型分割算法进行对比.结果表明,所提算法可更加准确地建模遥感影像非对称和重尾等复杂统计分布,平均总分割精度分别高于对比算法16.44%,16.00%和16.17%.

一种基于加权混合回归模型的ARDS中医疗效评价方法探讨

急性呼吸窘迫综合征(ARDS)是一种临床常见危重症,中医辨证治疗在参与该病的救治中显示了肯定的疗效,但因缺少合理的评价方法,其效果被部分掩盖和质疑,严重影响了中医药在该类难治性疾病救治中的应用。以患者个体化诊治信息的获取和利用为切入点,采用多个脏腑证候信息加权组合的方法提取辨证信息,结合对应的治疗及评价信息,架构符合中医个体化诊疗特征的从辨证论治到治疗效果的函数映射模型,提出一种以加权混合回归模型为数据基础的矩阵分析方法,用以判断中医辨治与临床疗效之间的因果关联,探讨建立一种中医辨证治疗ARDS的疗效评价方法。

加权混合估计中权值的确定方法

综合了大地测量中各种异方差多源观测模型和联合平差方法,说明了混合估计方法可以用于测量数据融合,平衡附加信息和样本信息对参数估计的影响。通过求取权值使参数估计的协方差阵的迹最小的方法,给出了一个权的最优选择方法。本文扩展了已有的加权混合估计方法,使得新方法中的权不受验前单位权方差的限制,能有效应用于大地测量数据处理。

基于加权混合特征的话者识别算法

用多窗谱估计和伽马通滤波改进经典的梅尔倒谱特征(MFCC)的识别性能,并与delta特征相结合,提出了一种基于加权参数设置策略的混合特征话者识别算法.该算法解决了梅尔倒谱系数方差过大、听觉特征不明显及话者识别算法特征单一的问题.仿真结果表明:与MFCC和线性预测的提取方法相比,该算法鲁棒性能更优,对不同噪声环境的适应性更好.

随机约束条件下一种新的加权混合两参数估计

为解决线性模型的多重共线性问题,文章通过结合几乎无偏Liu算子T_(d)与岭算子W_(k),提出了随机约束条件下一种新的加权混合两参数估计β_(MWMTPE),并在均方误差准则下,把新估计与已有的加权混合估计β_(WME)、加权混合岭估计β_(WMRE)、加权混合Liu估计β_(WMLE)、加权混合几乎无偏Liu估计β_(WAULE)进行了比较,给出了新估计优于其他估计的充分必要条件。最后,通过具体数据实例对理论结果进行了验证,结果表明在合适的参数取值条件下,新估计优于其他几个加权混合估计。

BTT导弹加权混合灵敏度函数频域整形

在频域不确定性系统的混合灵敏度H∞控制中,加权函数的选择一般比较困难。依据闭环系统性能指标、动态解耦要求以及控制约束条件,提出加权函数频域整形的公式化构造方法,得出加权函数的一般构造形式,在此基础上优化加权函数中变量参数,确定出满足H∞控制设计要求的加权函数。为验证所述方法的有效性,在某型BTT导弹俯仰/偏航耦合通道模型上对抗干扰性和目标跟踪特性进行了仿真。结果表明该加权函数频域整形方法不仅能使H∞控制同时兼顾时域和频域指标,结构简单,且具有一般的构造形式。

一类参数不确定大迟延对象的加权混合灵敏度H_∞控制

讨论一类具有参数不确定性大迟延对象的混合灵敏度H∞控制方法。通过选取适合的不确定性权函数、性能权函数和控制权函数,实现系统的鲁棒性能设计。仿真结果表明,采用本方法设计的控制器,使系统具有良好的鲁棒性能和较强的抗干扰性能,并能实现控制输出限幅。

回归系数的加权混合估计与最小二乘估计的相对效率

本文研究随机约束下线性回归模型中,回归系数的加权混合估计与最小二乘估计的相对效率,并且给出了相对效率的上下界限.最后我们给出了一个例子来验证我们的理论结果.

DGMM加权混合滤波RSSI室内定位算法

针对典型的接收信号强度指示(RSSI)测距定位精度较低且不稳定的问题,提出一种基于狄克逊检验法高斯均值中值(DGMM)加权混合滤波RSSI的高斯牛顿定位算法。采用狄克逊检验法剔除观测信号异常值,接着对近似高斯分布的信号值进行加权混合滤波处理,最后利用高斯牛顿迭代求解目标点坐标。实验结果表明,经过DGMM加权混合滤波处理RSSI后,定位的平均点位误差为1.523 m,定位精度优于单一滤波且更稳定。

基于加权混合元Voronoi图的机坪移交区域划分方法

对于机坪管制移交区域的确定,国内尚且没有相应的理论与方法,该文在对机坪塔台和空管塔台工作负荷分析的基础上,提出基于加权混合元Voronoi图的机坪移交区域划分模型,并且对Voronoi图的栅格生成算法进行研究。在VC++6.0平台上利用栅格生成算法成功实现Voronoi图分割,最后通过某机场的地面网络结构图和机场交通密度分布进行算例分析,确定了机坪移交区域,符合生产单位对机坪移交区域确定的要求。方法具有独特性,可以为国内机坪管制移交工作的开展提供合理的参考。

基于CSI和加权混合回归的室内定位方法

近年来,Wi-Fi感知凭借低成本、非接触、不受光照影响、隐私性好等优势,成为人机交互的新兴研究方向。为了提高室内定位技术的精度,提出了一种基于信道状态信息(Channel State Information,CSI)的加权混合回归(Weighted Mixed Regression,WMR)室内定位算法WMR_SKR。该方法分为离线训练和在线预测两个阶段。离线阶段单独训练支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)和K近邻回归(K-Nearest Neighbor Regression,KNR)模型,并获得最优的权重分配,建立加权混合回归模型WMR_SKR。在线阶段通过WMR_SKR模型实时预测目标的位置。实验结果表明,本文的WMR_SKR模型在视距环境中82%的概率下定位精度能够达到1 m,非视距环境中80.6%的概率下达到1.5 m,且平均误差和标准误差均小于1.5 m。WMR_SKR模型有效融合了SVR和KNR的优点,提高了室内定位技术的性能。

回归系数的加权混合估计与最小二乘估计的3种相对效率

研究了具有随机约束的线性回归模型中回归系数的加权混合估计与最小二乘估计的相对效率的问题,给出了相对效率的3种定义.利用矩阵理论给出3种相对效率的上下界,并且得到了各相对效率之间的关系.最后给出例子来验证理论.

带随机约束的奇异线性模型的加权混合两参数估计

针对奇异线性模型的复共线性,通过结合加权混合估计和新的两参数估计算子,提出了奇异线性模型的一种新的加权混合两参数估计,在均方误差矩阵意义下讨论了其优良性,并进行了数据模拟,从而把这类有偏估计推广到奇异线性模型的情形.

部分线性变系数模型的加权混合几乎无偏岭估计

文章研究随机线性约束条件下部分线性变系数模型的参数估计问题。为了克服多重共线性,融合Profile最小二乘估计、几乎无偏岭估计和加权混合估计构造了回归模型参数分量新的加权混合几乎无偏岭估计,并在均方误差矩阵准则下给出新估计量优于加权混合估计和几乎无偏岭估计的充要条件,最后通过数值模拟验证了所提出估计量的有限样本性质。

基于三维Voronoi图划分的加权混合回归定位算法

随着无线通信技术和感知技术的发展,基于无线传感器网络的各种技术应运而生,这些技术被广泛应用在智慧农业、智慧交通、消防救援等领域。节点定位技术是无线传感器网络的基础技术之一,位置信息是感知数据的一部分,它决定了下一步要采取的具体措施。由于三维空间定位环境的复杂性,将平面上的定位方法应用在三维空间会有一定的局限性。针对以上问题,研究了基于三维空间Voronoi图的加权混合回归定位算法WMR-SKR。该定位算法分为离线训练和在线测试两个阶段。根据网络中的锚节点对定位空间进行三维Voronoi图划分,离线训练阶段将锚节点和Voronoi cell顶点的坐标组成的序列作为训练集进行训练。在线测试阶段通过训练好的定位模型对网络中未知节点的坐标进行预测。仿真实验结果表明,所提算法可有效降低三维空间中的节点定位误差,同时有效提高节点定位速度。

一类变系数空间滞后的混合地理加权回归模型

为解决因变量空间滞后存在的局域性问题,对现有常系数空间滞后的混合地理加权回归模型作了具有更广泛形式的拓展,提出一类变系数空间滞后的混合地理加权回归(MGWR-VSLR)模型。MGWR-VSLR模型实现了空间相关性与空间异质性融合,涵盖了绝大多数地理加权回归的模型形式,基于重构参数化方法和似然比检验分别给出模型的系数估计方法与显著性检验以及选取变系数的判别检验。在蒙特卡罗模拟与实际应用中,MGWR-VSLR模型均表现出优异的因变量拟合与预测能力。MGWR-VSLR模型的提出为定量化研究空间效应问题设定适宜的模型形式提供了支撑依据。

基于前景理论和混合加权距离的区间值毕达哥拉斯模糊多属性决策

针对现有的毕达哥拉斯模糊评价通常会忽视决策者的主观偏好和风险规避的问题,引入前景理论来反映决策者的主观感受,同时将毕达哥拉斯模糊数改进为区间值毕达哥拉斯模糊数,以避免决策者无法使用准确数值进行评价的情况,并引用基于均衡视角的权重修正系数,防止仅考虑决策者的主观偏好而造成的权重确定的偏差。在此基础上,将区间值毕达哥拉斯混合加权距离引入TOPSIS,以实现对多样性信息的有序集结。最后,通过实例分析和比较分析,对方法的有效性进行验证。

异方差混合地理加权回归模型的正交投影估计

文章针对误差项存在空间异方差的混合地理加权回归模型,提出了一种新的估计方法。该方法将正交投影、局部线性估计和广义最小二乘估计的思想相结合,能够单独对模型中的常数系数、系数函数和方差函数进行估计。通过数值模拟对所提方法的性能进行验证。模拟结果表明,所提方法比现有的再加权估计方法更具优势。最后,基于城镇居民文化消费水平及其影响因素的实证分析验证了所提方法的实用性。

基于AHP-熵权TOPSIS混合加权法和均匀设计法优化何首乌九蒸九制炮制工艺

目的 基于AHP-熵权TOPSIS混合加权法和均匀设计法优化何首乌九蒸九制炮制工艺。方法 以闷润时间、蒸制时间、蒸制次数为考察因素,以5-羟甲基糠醛、二苯乙烯苷、大黄素、大黄素甲醚、何首乌多糖含量为评价指标,采用AHP-熵权TOPSIS混合加权法确定各指标权重系数,结合均匀设计法优选何首乌九蒸九制炮制工艺。结果 优化的何首乌九蒸九制工艺为闷润时间1 h、蒸制时间6 h、蒸制次数9次。验证试验的平均综合评分为94.85分(RSD=2.80%,n=3),与预测值(99.74分)的相对误差为-4.90%。结论 优化的炮制工艺稳定、可行,为九蒸九制何首乌的规范化生产及应用提供参考和依据。