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INAR模型的条件最小密度功效散度估计及应用
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作者 杨凯 孙明昱 赵志文 《吉林师范大学学报(自然科学版)》 2024年第4期34-45,共12页
为了克服极大似然估计对异常值的敏感性,提出了一种条件最小密度功效散度估计,研究了该估计的渐近性质,包括强相合性和渐近正态性.通过数值模拟研究了该估计的估计效果.通过对季度地震数据的拟合与预测,证明了当数据集中存在异常值时,... 为了克服极大似然估计对异常值的敏感性,提出了一种条件最小密度功效散度估计,研究了该估计的渐近性质,包括强相合性和渐近正态性.通过数值模拟研究了该估计的估计效果.通过对季度地震数据的拟合与预测,证明了当数据集中存在异常值时,条件最小密度功效散度估计的参数估计结果比极大似然估计的结果更加准确. 展开更多
关键词 整数值时间序列 整数值自回归模型 最小密度功效散度估计 稳健估计
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具有约束条件的最小φ散度估计
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作者 刘常胜 张晓果 《黑龙江科技信息》 2009年第28期39-39,148,共2页
在多项抽样分布和对数线性模型下,给出了在一般约束条件下,未知参数的最小F散度约束估计,并证明了该估计的渐进正态性。
关键词 约束估计 最小F 估计 渐近正态性
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基于核密度估计的MAPSK调制信号识别 被引量:1
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作者 龙章勇 商晨 +2 位作者 兰海翔 袁咏仪 刘苏扬 《广西大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2020年第6期1423-1428,共6页
针对多进制幅相键控(MAPSK)调制信号中核密度估计的误差大,识别效率相对较低等问题,提出了一种基于核密度估计的MAPSK调制识别算法。分析对比主要模块调制码率恢复、基于核密度估计的幅度特征提取和基于K-L散度的分类识别器等算法。在... 针对多进制幅相键控(MAPSK)调制信号中核密度估计的误差大,识别效率相对较低等问题,提出了一种基于核密度估计的MAPSK调制识别算法。分析对比主要模块调制码率恢复、基于核密度估计的幅度特征提取和基于K-L散度的分类识别器等算法。在调制模式QPSK、16-APSK、32-APSK和64-APSK条件下进行仿真,实验表明:调制阶数越高其识别效率越高,反之QPSK的识别效率最低。与其他算法相比,本算法计算复杂度低;定时误差不敏感,算法鲁棒性好。 展开更多
关键词 密度估计 MAPSK 调制识别 K-L
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基于信息散度的过程故障检测与诊断 被引量:3
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作者 曹玉苹 田学民 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第7期1315-1320,共6页
为了充分利用卡尔曼滤波新息中的非高斯故障特征,提出一种基于信息散度的非线性过程故障检测与诊断方法.通过unscented卡尔曼滤波产生新息序列,利用核密度估计方法计算概率分布.在此基础上建立信息散度统计量,监控过程的运行状态.一旦... 为了充分利用卡尔曼滤波新息中的非高斯故障特征,提出一种基于信息散度的非线性过程故障检测与诊断方法.通过unscented卡尔曼滤波产生新息序列,利用核密度估计方法计算概率分布.在此基础上建立信息散度统计量,监控过程的运行状态.一旦检测到故障后,引入对称信息散度计算待诊断过程与故障库中各类故障之间的距离,判断故障类型.在连续搅拌反应器上的仿真结果表明,提出的方法能够及时检测到故障的发生,正确判断故障类型. 展开更多
关键词 故障检测与诊断 信息 密度估计 UNSCENTED卡尔曼滤波
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对数线性模型下基于Φ-散度测度的均值滑动检验
5
作者 金应华 向思源 《广东工业大学学报》 CAS 2018年第4期32-36,44,共6页
研究了对数线性模型的均值滑动检验.基于Φ-散度和最小Φ-散度估计提出了3类检验统计量,它们是似然比检验统计量和Pearson检验统计量的推广.研究了这3类统计量的渐近分布,并用此理论结果分析了一组实际数据.最后通过模拟研究表明,在小... 研究了对数线性模型的均值滑动检验.基于Φ-散度和最小Φ-散度估计提出了3类检验统计量,它们是似然比检验统计量和Pearson检验统计量的推广.研究了这3类统计量的渐近分布,并用此理论结果分析了一组实际数据.最后通过模拟研究表明,在小样本量下,这3类统计量中有比似然比检验统计量和Pearson检验统计量表现更好的统计量. 展开更多
关键词 对数线性模型 Φ- 最小Φ-估计 均值滑动检验
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基于广义帕累托分布稳健估计法的沪市VaR预测 被引量:2
6
作者 吴亮 邓明 《首都经济贸易大学学报》 北大核心 2013年第4期35-43,共9页
针对金融收益序列的"高峰、厚尾"特征,本文将ARMA-GARCH模型和POT模型结合起来度量上证综指的VaR,用广义帕累托分布(GPD)对POT模型的超额阈值进行拟合得到VaR。考虑到GPD参数的极大似然估计非稳健性,本文使用了GPD参数的三种... 针对金融收益序列的"高峰、厚尾"特征,本文将ARMA-GARCH模型和POT模型结合起来度量上证综指的VaR,用广义帕累托分布(GPD)对POT模型的超额阈值进行拟合得到VaR。考虑到GPD参数的极大似然估计非稳健性,本文使用了GPD参数的三种稳健估计法:最小密度功效散度、中位数和似然矩估计。动态回溯检验结果表明,使用稳健方法拟合GPD,可以得到更为稳健、精准的VaR度量,并得到GPD稳健估计优劣性的比较结果。 展开更多
关键词 VAR 广义帕累托分布 最小密度功效 中位数 似然矩
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基于故障可诊断性的齿轮箱传感器优化布置 被引量:4
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作者 彭珍瑞 刘臻 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第4期155-163,共9页
针对目前在优化传感器布置时对齿轮箱可能发生的故障信号是否能被识别与分离研究较少的情况,将故障可诊断性应用于齿轮箱传感器优化布置中,并运用奇异值比值、故障可诊断性、平均加速度幅值三个评价准则构成的综合指标评价不同布置方案... 针对目前在优化传感器布置时对齿轮箱可能发生的故障信号是否能被识别与分离研究较少的情况,将故障可诊断性应用于齿轮箱传感器优化布置中,并运用奇异值比值、故障可诊断性、平均加速度幅值三个评价准则构成的综合指标评价不同布置方案,最终确定最优传感器布置方案。对齿轮箱进行模态分析,提取模态振型;再运用K均值聚类算法根据自由度在重要模态中振型的动力相似性进行分类;利用有效独立平均加速度幅值法初选测点;在这些节点位置处测得可能出现的故障信号,对其进行快速傅里叶变换,得到相应故障的频谱图,利用核密度估计求取对应故障的密度函数,再利用K-L散度判断各位置处的故障可诊断性;运用综合指标评价,确定最优方案。通过ZDH10型齿轮箱故障诊断试验台验证了所提方法的可行性。 展开更多
关键词 齿轮箱 传感器优化布置 K均值聚类 密度估计 K-L 故障可诊断性
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一种基于相对熵的雷达测距估计方法
8
作者 鞠美玉 徐大专 许欢 《数据采集与处理》 2024年第6期1326-1332,共7页
最大后验(Maximum a posteriori,MAP)是最常用的参数估计方法。然而,MAP方法主要关注后验分布最大峰值的位置,没有充分利用后验分布的完整信息。本文基于相对熵,提出了一种最小散度(Minimum divergence,MD)雷达测距估计方法。首先推导... 最大后验(Maximum a posteriori,MAP)是最常用的参数估计方法。然而,MAP方法主要关注后验分布最大峰值的位置,没有充分利用后验分布的完整信息。本文基于相对熵,提出了一种最小散度(Minimum divergence,MD)雷达测距估计方法。首先推导参数的后验分布,然后构造一个与其相似的分布,通过寻找二者散度的最小值得到估计值。仿真结果表明,在雷达测距场景下,MD算法的性能与MAP算法相比,获得了约1 dB的增益,具有较好的估计性能。 展开更多
关键词 参数估计 最小 最大后验 雷达测距
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基于信息几何的高超声速飞行器搜索方法 被引量:2
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作者 罗艺 谭贤四 +1 位作者 王红 曲智国 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第6期1520-1529,共10页
由于地面雷达受视距限制无法对高超声速飞行器进行连续观测,针对高超声速飞行器飞出雷达视距盲区后难以搜索的问题,提出了一种基于信息几何的雷达搜索方法.本文利用非参数概率密度估计法对高超声速飞行器的出现位置的概率密度进行估计,... 由于地面雷达受视距限制无法对高超声速飞行器进行连续观测,针对高超声速飞行器飞出雷达视距盲区后难以搜索的问题,提出了一种基于信息几何的雷达搜索方法.本文利用非参数概率密度估计法对高超声速飞行器的出现位置的概率密度进行估计,并将估计的位置概率密度作为雷达搜索的引导信息;根据引导信息确定搜索区域,以区域覆盖率最大化作为优化目标在搜索区域内进行波位编排;基于信息几何理论,将搜索策略建模为统计流形,利用KL (Kullback-Leibler)散度来度量搜索策略与引导信息之间的差异,通过最小化KL散度获得最优搜索策略.通过仿真实验验证了本文所提方法的有效性和可行性,并验证了相比其他搜索方法具有较明显的优势. 展开更多
关键词 高超声速飞行器 非参数概率密度估计 波位编排 信息几何 Kullback-Leibler 搜索策略
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基于宏微观特征分层聚类的配电网拓扑相似性分析方法 被引量:15
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作者 林君豪 张焰 +2 位作者 祝锦舟 赵腾 苏运 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2019年第13期80-88,共9页
提出一种基于宏观与微观拓扑特征分层聚类的配电网拓扑相似性分析方法。首先,构建涵盖宏微观拓扑特征的指标集作为拓扑相似性分析的依据,包括宏观层面的网络社团特性和节点度相关性指标以及微观层面的线路功率传输性能和负荷分布密度指... 提出一种基于宏观与微观拓扑特征分层聚类的配电网拓扑相似性分析方法。首先,构建涵盖宏微观拓扑特征的指标集作为拓扑相似性分析的依据,包括宏观层面的网络社团特性和节点度相关性指标以及微观层面的线路功率传输性能和负荷分布密度指标;针对传统拓扑相似性分析方法难以对变量数不同的微观拓扑特征进行细粒度分析的问题,提出基于核密度估计的微观拓扑特征描述方法和基于Kullback-Leibler散度的微观特征相似性量度方法;再以基于标准离差率改进的谱聚类算法对宏微观拓扑特征集进行分层聚类,实现配电网拓扑相似性分析。算例分析表明,所提出的配电网拓扑相似性分析方法在表征配电网结构特性的能力及相似性分析效果方面相对于传统方法更优。 展开更多
关键词 配电网拓扑相似性 宏微观特征 密度估计 Kullback-Leibler 改进分层聚类
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加权Laplacian分类器
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作者 曹连连 陈松灿 《南京大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2012年第4期459-465,共7页
传统的Laplacian分类器通过Parzen窗估计概率密度函数,而后基于Cauchy-Schwarz散度(Cauchy-Schwarz Divergence,CSD)定义分类准则进行分类,主要强调了小概率类别,致使对较高概率的类的分类效果较一般.针对此,提出了一个改进方法.关键是... 传统的Laplacian分类器通过Parzen窗估计概率密度函数,而后基于Cauchy-Schwarz散度(Cauchy-Schwarz Divergence,CSD)定义分类准则进行分类,主要强调了小概率类别,致使对较高概率的类的分类效果较一般.针对此,提出了一个改进方法.关键是对小样本类用加权代替无权的Parzen窗概率密度估计,并用CSD作为代价函数优化相应的权值,而后依据Laplacian分类准则设计出加权Laplacian分类器(Weighted Laplacian Classifier,WLC).在所用测试数据集,尤其是不平衡数据集上的实验表明,WLC的结果明显优于Lapalcian分类器. 展开更多
关键词 Parzen窗密度估计 Laplacian分类器 加权 Cauchy—Schwarz 分类
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