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基于Student-t分布的混合模型图像分割方法 被引量:1
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作者 牛艺蓉 王士同 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第10期204-209,共6页
传统图像分割方法在分割被重尾噪声污染的图像时的分割效果不理想。针对该问题,提出一种基于Student-t分布的图像分割方法。该方法根据像素间的空间关系,计算出其先验概率,使用梯度下降法优化参数,从而最小化误差函数,在参数优化后得到... 传统图像分割方法在分割被重尾噪声污染的图像时的分割效果不理想。针对该问题,提出一种基于Student-t分布的图像分割方法。该方法根据像素间的空间关系,计算出其先验概率,使用梯度下降法优化参数,从而最小化误差函数,在参数优化后得到像素点的后验概率值,对像素进行标记以实现图像分割。实验结果表明,在处理被重尾噪声腐蚀的图像时,与传统的K-均值、模糊C-均值等图像分割方法相比,该方法的误分率较低,分割效果较好。 展开更多
关键词 student-t分布 重尾噪声 图像分割 空间邻域关系 高斯混合模型
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非对称三参数Student-t分布的参数估计及应用 被引量:1
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作者 郝家岗 钱夕元 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2021年第11期25-29,共5页
文章基于t分布构造了一个新的非对称三参数Student-t分布。推导了新分布的累计分布函数、分位数函数、随机变量表达式和原点矩估计等基础性质,使用了矩方法、极大似然估计法和贝叶斯估计法等进行了参数估计,并通过生成模拟数据的方法比... 文章基于t分布构造了一个新的非对称三参数Student-t分布。推导了新分布的累计分布函数、分位数函数、随机变量表达式和原点矩估计等基础性质,使用了矩方法、极大似然估计法和贝叶斯估计法等进行了参数估计,并通过生成模拟数据的方法比较验证了三种方法的合理性。最后,将新分布代入实例中拟合,结果表明新分布相比其他的分布,在非对称和厚尾方面具有更好的拟合能力。 展开更多
关键词 偏态厚尾 非对称student-t分布 贝叶斯估计 数据拟合
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扩展目标跟踪Student’s t逆Wishart平滑算法
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作者 陈辉 张丁丁 +1 位作者 连峰 韩崇昭 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期3353-3362,共10页
脉冲干扰和离群量测信息等因素通常会导致异常的厚尾噪声,这使得以高斯假设为前提的扩展目标跟踪(ETT)估计器的性能急剧降低,针对该问题该文提出一种基于扩展目标随机矩阵模型(RMM)的Student’s t逆Wishart平滑(StIWS)算法。首先,将目... 脉冲干扰和离群量测信息等因素通常会导致异常的厚尾噪声,这使得以高斯假设为前提的扩展目标跟踪(ETT)估计器的性能急剧降低,针对该问题该文提出一种基于扩展目标随机矩阵模型(RMM)的Student’s t逆Wishart平滑(StIWS)算法。首先,将目标的运动状态以及过程噪声和量测噪声建模为Student’s t分布以表征异常噪声对扩展目标概率分布的影响,将目标扩展状态建模为服从逆Wishart分布的随机矩阵。然后,在Student’s t贝叶斯平滑框架下,详细推导了能在扩展目标的多重特征动态演变的过程中有效估计目标状态的StIWS算法。最后,通过扩展目标跟踪的仿真实验结果和真实场景实验结果验证了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 扩展目标跟踪 Student’s t平滑 逆Wishart分布 厚尾噪声
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含未知非高斯噪声的自适应量测转换水下目标跟踪
4
作者 吴心童 刘宇 +1 位作者 马晓川 马中静 《声学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期671-682,共12页
针对量测含未知野值的非高斯极坐标−笛卡尔坐标水下目标跟踪问题,提出了基于变分贝叶斯方法的迭代量测转换学生t滤波(VBICMSTF)算法。将有源声呐目标距离及方位估计结果作为基于极坐标的非线性量测,使用无偏量测转换对其进行基于学生t... 针对量测含未知野值的非高斯极坐标−笛卡尔坐标水下目标跟踪问题,提出了基于变分贝叶斯方法的迭代量测转换学生t滤波(VBICMSTF)算法。将有源声呐目标距离及方位估计结果作为基于极坐标的非线性量测,使用无偏量测转换对其进行基于学生t分布近似的先验线性化建模,然后通过变分贝叶斯方法迭代地更新伪线性量测尺度阵及目标状态的后验分布,并在迭代过程中利用目标位置的更新结果对量测转换二阶矩的计算进行校正,由此形成先验−后验循环更新。仿真及湖上试验结果表明,VBICMSTF在含未知非高斯量测噪声的强非线性跟踪场景下,相比伪线性学生t分布变分贝叶斯方法跟踪误差降低25%以上,且维持了滤波的一致性。 展开更多
关键词 目标跟踪 量测转换 学生t分布 变分贝叶斯方法 自适应噪声估计
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基于变分贝叶斯算法的多模型车载组合导航算法
5
作者 王红茹 朱东琴 +1 位作者 国强 戚连刚 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2024年第2期98-103,109,共7页
在行车过程中强机动引起全球卫星导航系统(GNSS)量测噪声产生野值,表现出厚尾特性导致常规状态估计精度下降的问题,为此提出一种基于变分贝叶斯的SINS/GNSS组合导航信息融合方法。构建车载组合导航系统模型,采用Student’s t分布对量测... 在行车过程中强机动引起全球卫星导航系统(GNSS)量测噪声产生野值,表现出厚尾特性导致常规状态估计精度下降的问题,为此提出一种基于变分贝叶斯的SINS/GNSS组合导航信息融合方法。构建车载组合导航系统模型,采用Student’s t分布对量测异常情况下噪声建模,并用变分贝叶斯的方法对系统状态和隐变量进行求解,实现对模型参数的后验估计。针对城市行车存在GNSS测量失效的问题,利用交互式多模型算法实现了GNSS量测中断情况下的SINS/GNSS和SINS/OD子系统的动态交互融合。通过跑车实验进行验证,实验结果表明,所提算法可有效抑制GNSS量测野值噪声对SINS/GNSS/OD组合导航系统的影响,与传统交互式多模型算法相比,具有较高的精度和鲁棒性。 展开更多
关键词 车载组合导航 变分贝叶斯 Student’s t分布 交互式多模型 野值噪声
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Variable Selection of Varying Dispersion Student-t Regression Models 被引量:1
6
作者 ZHAO Weihua ZHANG Riquan 《Journal of Systems Science & Complexity》 SCIE EI CSCD 2015年第4期961-977,共17页
The Student-t regression model is a useful extension of the normal model,which can be used for statistical modeling of data sets involving errors with heavy tails and/or outliers and provides robust estimation of mean... The Student-t regression model is a useful extension of the normal model,which can be used for statistical modeling of data sets involving errors with heavy tails and/or outliers and provides robust estimation of means and regression coefficients.In this paper,the varying dispersion Student-t regression model is discussed,in which both the mean and the dispersion depend upon explanatory variables.The problem of interest is simultaneously select significant variables both in mean and dispersion model.A unified procedure which can simultaneously select significant variable is given.With appropriate selection of the tuning parameters,the consistency and the oracle property of the regularized estimators are established.Both the simulation study and two real data examples are used to illustrate the proposed methodologies. 展开更多
关键词 LASSO SCAD student-t distribution variable selection varying dispersion.
原文传递
贝叶斯优化的学生T过程用于微带天线谐振频率建模
7
作者 李清 田雨波 +1 位作者 韩束丹 李睿 《江苏科技大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第1期89-94,共6页
学生T过程的核心是核函数设计以及超参数优化,其中超参数直接影响模型的泛化能力.为提升学生T过程模型的预测精度,基于一种自适应的贝叶斯优化算法,实现对学生T过程超参数的全局优化.以多组Benchmark问题和矩形微带天线谐振频率建模为... 学生T过程的核心是核函数设计以及超参数优化,其中超参数直接影响模型的泛化能力.为提升学生T过程模型的预测精度,基于一种自适应的贝叶斯优化算法,实现对学生T过程超参数的全局优化.以多组Benchmark问题和矩形微带天线谐振频率建模为仿真实例,并与多种机器学习模型进行了对比实验.结果表明:采用贝叶斯优化超参数的学生T过程具有较高的拟合精度. 展开更多
关键词 超参数 学生T过程 贝叶斯优化 天线
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量测随机丢失下基于容积卡尔曼滤波的厚尾噪声处理方法
8
作者 李帅永 聂嘉炜 郭成春 《重庆邮电大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2024年第3期572-581,共10页
针对量测随机丢失和厚尾量测噪声条件下的非线性状态估计易发散问题,提出了一种新的非线性卡尔曼滤波方法。引入服从Gamma分布的辅助参数,将厚尾量测噪声建模为Student’s t分布,以解决厚尾噪声导致的状态估计易发散问题,并采用服从Benr... 针对量测随机丢失和厚尾量测噪声条件下的非线性状态估计易发散问题,提出了一种新的非线性卡尔曼滤波方法。引入服从Gamma分布的辅助参数,将厚尾量测噪声建模为Student’s t分布,以解决厚尾噪声导致的状态估计易发散问题,并采用服从Benroulli分布的随机变量来描述量测信号随机丢失的现象;在量测随机丢失下,基于目标状态和未知参数建立联合后验分布,并使用变分贝叶斯方法,联合估计系统状态、量测丢失概率和未知的厚尾噪声。非线性目标跟踪仿真实验表明,提出的算法可自适应估计未知的量测丢失概率,在野值概率为5%的条件下,算法目标跟踪的位置、速度和转动速率均方根误差分别为对比算法的37%、28%和60%;在野值概率为10%的条件下,其他算法均出现了发散现象,而提出的算法依然能够以较低的误差跟踪目标,体现了所提算法良好的鲁棒性和优越性。 展开更多
关键词 非线性状态估计 量测随机丢失 厚尾噪声 Student’s t分布 变分贝叶斯
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基于t-SNE的多参数岩体结构面分步聚类方法
9
作者 李新正 王述红 +1 位作者 侯钦宽 董福瑞 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1540-1550,共11页
结构面聚类是进行岩体稳定性评价的重要步骤。常用聚类方法多以产状作为分组依据,忽略了结构面物理特性指标对岩体稳定性的影响。针对分组依据单一化的不足,综合考虑结构面倾向、倾角、迹长、张开度、填充状态和粗糙度的影响,提出一种... 结构面聚类是进行岩体稳定性评价的重要步骤。常用聚类方法多以产状作为分组依据,忽略了结构面物理特性指标对岩体稳定性的影响。针对分组依据单一化的不足,综合考虑结构面倾向、倾角、迹长、张开度、填充状态和粗糙度的影响,提出一种基于学生分布随机邻近嵌入(student-distributed stochastic neighbor embedding,简称t-SNE)的多参数岩体结构面分步聚类方法。首先,利用t-SNE算法对除产状外的结构面特征进行数据降维;进而利用模拟退火算法搜索K-means算法的全局最优初始值,并采用分步聚类思想完成聚类。研究表明:所提方法有效地解决了高维空间样本稀疏的问题,同时保留了数据的局部结构与全局结构。新方法相比于传统方法能对空间分布相似区内结构面的物理特性进行精确划分,分组精度更高,且在避免复杂权重值计算的条件下,能有效区分产状与物理特性参数对岩体稳定性的影响差异。最后,将所提方法应用于中国新疆某露天矿坡结构面实测数据分析中,所得分组结果合理可靠,进一步证明该方法在实际工程中的有效性。研究方法可为多参数岩体结构面的分步聚类提供参考。 展开更多
关键词 岩体结构面 多参数 分步聚类 t-SNE K-MEANS算法
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基于文本在线聊天中非语言行为线索的识别、提取与统计分析
10
作者 刘浪沙 《贵州科学》 2024年第3期90-96,共7页
目的:旨在探讨基于文本的在线聊天中不同性别和不同角色之间是否存在非语言线索的使用差异,并找出可作为性别和角色识别指标的非语言线索。方法:首先对30对受试者之间产生的文本聊天数据中的非语言线索进行识别和提取;再对不同类型的线... 目的:旨在探讨基于文本的在线聊天中不同性别和不同角色之间是否存在非语言线索的使用差异,并找出可作为性别和角色识别指标的非语言线索。方法:首先对30对受试者之间产生的文本聊天数据中的非语言线索进行识别和提取;再对不同类型的线索,分别进行卡方检验和学生T检验。结果:有5种线索在不同性别间存在显著差异,有4种线索在不同角色间存在显著差异。该研究结果对电子商务等领域智能客服的研发、用户行为习惯的分析具有一定价值。 展开更多
关键词 文本分析 自然语言处理 在线聊天 非语言行为线索 卡方检验 学生T检验
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基于厚尾噪声分布的重介质分选密度辨识
11
作者 梁旭 贺亚飞 王宇 《选煤技术》 CAS 2024年第3期17-23,共7页
为解决重介质选煤过程中分选密度识别易受厚尾噪声污染的问题,建立了ARX分选密度辨识模型,并利用学生式t分布建模了密度辨识系统中的厚尾噪声,而后采用期望最大化(EM)算法将厚尾噪声识别问题公式化,最后通过仿真模拟对密度及厚尾噪声辨... 为解决重介质选煤过程中分选密度识别易受厚尾噪声污染的问题,建立了ARX分选密度辨识模型,并利用学生式t分布建模了密度辨识系统中的厚尾噪声,而后采用期望最大化(EM)算法将厚尾噪声识别问题公式化,最后通过仿真模拟对密度及厚尾噪声辨识模型进行了验证。结果表明:用于厚尾噪声识别的EM算法与传统极大似然估计算法(MLE)相比,可有效处理隐含变量或数据丢失问题,相应偏差范数(BN)和方差范数(VN)也均低于后者,具有更佳的鲁棒性;所估计的模型参数在有限次数迭代下即可收敛于真实值附近,算法处理厚尾噪声有效。研究结果可一定程度上提升重介质选煤过程中重悬浮液密度自动检测的准确性。 展开更多
关键词 重介质选煤 分选密度辨识 厚尾噪声污染 ARX模型 学生式t分布 期望最大化算法 鲁棒性
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一种变分贝叶斯改进无偏转换卡尔曼滤波 被引量:1
12
作者 王轲 李星秀 吴盘龙 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第3期261-267,共7页
针对雷达测量系统受野值干扰导致跟踪精度下降的问题,提出了一种变分贝叶斯改进无偏转换量测卡尔曼滤波器(VB-MUCMKF)。该算法通过无偏转换卡尔曼滤波将更新后的目标状态估计值作为新的量测进行第二次无偏转换,一定程度上解决了量测偏... 针对雷达测量系统受野值干扰导致跟踪精度下降的问题,提出了一种变分贝叶斯改进无偏转换量测卡尔曼滤波器(VB-MUCMKF)。该算法通过无偏转换卡尔曼滤波将更新后的目标状态估计值作为新的量测进行第二次无偏转换,一定程度上解决了量测偏差过大的问题;针对野值影响采用具有重尾特性的学生t分布取代高斯分布建模新的量测,利用变分贝叶斯方法通过最小化Kullback-Leibler散度函数迭代逼近实现测量协方差和目标状态的联合估计,从而提高野值干扰环境下滤波器的跟踪精度。仿真结果表明,提出的算法与EKF,UCMKF,EMUCMKF和MUCMKF相比位置均方根误差分别减少了48.9%,50.2%,1.9%,44.1%,速度均方根误差分别减少了60.6%,66.6%,9.7%,47.3%,降低了野值干扰带来的影响。 展开更多
关键词 野值 变分贝叶斯 无偏转换量测 学生t分布
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高超声速飞行器自适应鲁棒跟踪滤波算法 被引量:1
13
作者 梁新茹 高长生 荆武兴 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期752-763,共12页
针对高超声速飞行器在复杂空域飞行时,探测信息为非平稳且统计信息未知的非高斯闪烁噪声,提出了一种改进的鲁棒高斯-学生t混合分布滤波(RGSTMF)算法。首先,针对噪声的非高斯和非平稳特性,该算法利用高斯-学生t混合(GSTM)分布对量测噪声... 针对高超声速飞行器在复杂空域飞行时,探测信息为非平稳且统计信息未知的非高斯闪烁噪声,提出了一种改进的鲁棒高斯-学生t混合分布滤波(RGSTMF)算法。首先,针对噪声的非高斯和非平稳特性,该算法利用高斯-学生t混合(GSTM)分布对量测噪声进行建模。针对实际跟踪过程中存在的噪声统计特性未知问题,采用高斯-逆Wishart分布对量测噪声未知且时变的均值进行描述,并且采用伽马函数对学生t(ST)分布的自由度进行建模。引入伯努利随机变量和隐变量,将建模好的GSTM分布模型描述成分层高斯状态空间。基于构建的分层高斯状态空间模型,通过变分贝叶斯算法,完成对RGSTMF算法的推导。仿真结果表明,在复杂空域噪声的探测信息异常值出现以及探测信息统计特征未知时,所提出的算法能有效提高跟踪滤波的精度和鲁棒性。 展开更多
关键词 高超声速飞行器 高斯-学生t混合分布 变分贝叶斯算法 鲁棒跟踪
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增强型麻雀搜索算法及其工程优化应用 被引量:1
14
作者 刘睿 莫愿斌 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2023年第3期497-505,共9页
提出一种增强型麻雀搜索算法(Enhanced Sparrow Search Algorithm, ESSA)并应用于压力容器设计问题的优化.首先,ESSA在初始化阶段采用Gauss映射生成混沌序列替代原算法种群;其次,在迭代阶段加入动态惯性权重和以迭代次数为参数自由度的... 提出一种增强型麻雀搜索算法(Enhanced Sparrow Search Algorithm, ESSA)并应用于压力容器设计问题的优化.首先,ESSA在初始化阶段采用Gauss映射生成混沌序列替代原算法种群;其次,在迭代阶段加入动态惯性权重和以迭代次数为参数自由度的学生t分布扰动因子引导算法搜索全局最优;最后,采用随机回归的越界处理方法进一步提升算法搜索性.通过对15组基准函数测试,对比了改进的灰狼优化算法(PSO_GWO)、改进的鲸鱼优化算法(EGolden-SWOA)、两种改进的麻雀搜索算法(ISSA1、ISSA2)以及原算法(SSA),仿真实验结果验证了改进策略的有效性.同时,针对约束优化问题,采用一种基于自适应参数的双适应度函数对比法处理约束条件,将ESSA应用于压力容器设计问题的优化,实验数据对比其他文献中方法,取得了最优的结果. 展开更多
关键词 约束优化 压力容器设计 麻雀搜索算法 GAUSS映射 动态惯性权重 学生t分布
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多重攻击下的事件触发学生t扩展卡尔曼滤波方法
15
作者 杜涛 孙璐悦 +1 位作者 张洁 王彦平 《信号处理》 CSCD 北大核心 2023年第11期2022-2029,共8页
网络化系统易受到DoS攻击(Denial of Service Attacks)和FDI攻击(False Data Injection Attacks)等多重攻击,破坏了传感器量测数据的完整性和有效性,降低了滤波器的准确性,甚至使得滤波器发散。此外,系统建模误差、数据传输过程的多径... 网络化系统易受到DoS攻击(Denial of Service Attacks)和FDI攻击(False Data Injection Attacks)等多重攻击,破坏了传感器量测数据的完整性和有效性,降低了滤波器的准确性,甚至使得滤波器发散。此外,系统建模误差、数据传输过程的多径传播等因素,使得过程噪声和量测噪声不再服从标准的高斯分布,呈现厚尾特性,降低了滤波器的估计性能。本文针对一类噪声服从厚尾分布的网络化非线性系统状态估计问题,考虑到系统面临的DoS攻击和FDI攻击等多重攻击导致滤波器估计性能差等问题,提出了基于学生t分布的抗攻击扩展卡尔曼滤波器。首先,借助学生t分布来近似厚尾噪声的概率分布,引入两个二元随机变量分别表征DoS攻击和FDI攻击,使用最小化估计误差协方差上界的方法,计算最优的滤波器增益矩阵,设计了多重攻击下的学生t扩展卡尔曼滤波器;其次,考虑到数据传输带宽有限,数据传输过程中面临的信道堵塞、信息丢失等问题,引入了事件触发机制,提高通信信道利用率,给出了事件触发机制下的学生t扩展卡尔曼滤波;最后,仿真验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 学生t滤波 状态估计 多重攻击 事件触发机制
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基于差分曲率分组混合模型的脑部MRI图像超分辨重建
16
作者 王文倩 李敏 +1 位作者 黄宇 邓小于 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第6期925-934,共10页
核磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)能够提供丰富的病理信息,在脑损伤的诊断和治疗中具有重要意义,受采样时间和现有医疗设备的限制,临床上很难获得高分辨率的MRI图像.为此,提出一种基于差分曲率分组混合模型的超分辨重建方... 核磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)能够提供丰富的病理信息,在脑损伤的诊断和治疗中具有重要意义,受采样时间和现有医疗设备的限制,临床上很难获得高分辨率的MRI图像.为此,提出一种基于差分曲率分组混合模型的超分辨重建方法.首先在梯度特征提取的基础上引入差分曲率算法,进一步检测图像的边缘、斜坡等特征结构,并将特征块分为平滑区域、纹理区域和边缘区域3组;然后基于学生t分布混合模型分别学习3组特征区域的模型参数;最后选取多个似然概率较大的子分布共同重建高分辨率图像块.在癌症成像档案库数据集上的实验结果表明,在×2,×3和×4超分辨任务下,所提方法的平均峰值信噪比分别为41.36 dB,35.01 dB和31.32 dB,平均结构相似度分别为0.9848,0.9415和0.8795;与现有的超分辨重建方法相比,该方法重建的MRI图像纹理细节更丰富、边缘更清晰,并且重建时间更短. 展开更多
关键词 脑部MRI图像 超分辨重建 差分曲率 学生t分布混合模型
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基于t检验的“双创”竞赛提升研究生综合能力模型研究
17
作者 徐达 周洪玉 郑朝烨 《创新与创业教育》 2023年第6期103-110,共8页
在“大众创新、万众创业”背景下,创新创业竞赛已然成为高校师生重要的学习提升载体与平台。以浙江农林大学人居环境类专业应用型研究生为样本,通过“双创”教育育人实践与独立样本t检验分析,论证对比大学生参与创新创业竞赛前后综合能... 在“大众创新、万众创业”背景下,创新创业竞赛已然成为高校师生重要的学习提升载体与平台。以浙江农林大学人居环境类专业应用型研究生为样本,通过“双创”教育育人实践与独立样本t检验分析,论证对比大学生参与创新创业竞赛前后综合能力的差异性,证明“双创”教育对研究生综合能力培养的显性作用。同时,进一步探索“双创”背景下应用型人才的培养模式、人才培养方向与策略,提出依托创新创业竞赛的“一体两翼”实践育人模式,为高校应用型研究生人才培养提供借鉴。 展开更多
关键词 T检验 创新创业竞赛 研究生 综合能力 人居环境类专业
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图像复原的小波域稀疏模型方法 被引量:4
18
作者 易丽娅 鲁晓磊 黄本雄 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2010年第4期766-771,共6页
介绍了一种基于小波域稀疏模型的有效图像复原算法。首先采用Student-t分布模型刻画小波系数的边缘统计特征,该分布具有尖峰重尾的特性,能很好地拟合图像小波系数的分布情况。其次,基于Student-t模型,在最大后验估计框架下复原图像,等... 介绍了一种基于小波域稀疏模型的有效图像复原算法。首先采用Student-t分布模型刻画小波系数的边缘统计特征,该分布具有尖峰重尾的特性,能很好地拟合图像小波系数的分布情况。其次,基于Student-t模型,在最大后验估计框架下复原图像,等价于一个高维非凸目标函数的最小化问题,给出了一种有效的最小化算法,将非凸目标函数最小化问题转化为迭代二次目标函数最小化求解,而二次目标函数最小化可采用共轭梯度迭代法快速求解。实验结果表明:不论根据客观改善信噪比的大小还是主观视觉效果,该算法都能获取很好的复原效果,从而验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 图像复原 小波 最大后验 student-t分布
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基于GARCH族模型的沪深300指数波动率预测 被引量:15
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作者 严定琪 李育锋 《兰州交通大学学报》 CAS 2008年第1期92-95,共4页
运用GARCH、EGARCH和GJR带正态分布和t分布的模型和方法对沪深300指数日收益率进行了统计拟合分析,得到了收益率序列尖峰厚尾性和异方差性等主要概率特征,并对GARCH、EGARCH、GJR带正态分布和t分布模型的预测效果进行了比较分析,发现基... 运用GARCH、EGARCH和GJR带正态分布和t分布的模型和方法对沪深300指数日收益率进行了统计拟合分析,得到了收益率序列尖峰厚尾性和异方差性等主要概率特征,并对GARCH、EGARCH、GJR带正态分布和t分布模型的预测效果进行了比较分析,发现基于学生t分布的GARCH(1,1)模型是最优的拟合模型,可以较好地提供沪深300指数未来两日的波动率预测. 展开更多
关键词 沪深300指数 GARCH student-t分布 预测
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应用型大学科技类学生社团学生自主学习行为影响因素分析——以北京联合大学为例
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作者 王子君 《北京联合大学学报》 CAS 2023年第2期51-57,共7页
在科技与知识快速变革的时代背景下,高校科技类学生社团的学生积极进行自主学习是其应对日新月异的外部环境的重要法宝。以北京联合大学为例,运用AMOS24.0构建结构方程模型,研究科技类社团学生自主学习行为的影响因素。结果表明:专业认... 在科技与知识快速变革的时代背景下,高校科技类学生社团的学生积极进行自主学习是其应对日新月异的外部环境的重要法宝。以北京联合大学为例,运用AMOS24.0构建结构方程模型,研究科技类社团学生自主学习行为的影响因素。结果表明:专业认同、自我效能感、学习能力、学习意愿、学习环境均正向影响自主学习行为。据此,建议采取优化社团导师制度、改进教学方法、建设积极健康的校园文化及提高学业自我效能感等方式,改善学生自主学习现状。 展开更多
关键词 科技类学生社团 自主学习行为 影响因素
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