常见分布的最大Kullback-Leibler距离

在Kullback-Leibler距离的基础上,定义了两个概率分布之间的最大Kullback-Leibler距离,证明了这个距离具有欧式距离的对称性,三角不等式性等分析性质,依照该定义,计算了两个不同的二项分布,两个不同的正态分布等一些常见分布之间的最大Kullback-Leibler距离.还定义了多元最大Kullback-Leibler距离,并且计算两个矩阵Γ分布的Kullback-Leibler距离.另外在Kullback-Leibler距离下,还得到了一种正态分布逼近指数分布的条件.

基于Kullback-Leibler距离的起重机回转系统健康评估

针对实时工况下起重机回转系统整体健康状况难以评估的问题,研究基于拉普拉斯映射与Kullback-Leibler距离结合的回转系统整体健康评估方法。在采集回转系统的多维信号后,使用随机森林和拉普拉斯映射对信号进行降噪降维,然后结合回转系统工作原理,利用高斯核密度估计表征回转系统健康性能,最后通过概率密度计算不同回转系统之间的Kullback-Leibler距离,实现回转系统健康性能的评估。试验结果表明,该方法能避免数据中的噪声干扰,健康评估结果与专家评估结果相一致。

语义网中基于Kullback-Leibler距离的本体映射方法(英文)

提出了一种基于Kullback-Leibler(KL)距离的本体映射方法.该方法将本体中每个概念抽象为一个概率分布,并通过相应的实例数据对其进行估计;对于不同本体的2个概念,通过计算相应概率分布之间的KL距离而求得其相似度.进而求得本体间概念的映射关系.该方法与传统的方法相比,极大地降低了计算的复杂度,并且此算法针对不同的数据类型提出了不同的概念分布的估计和平滑方法,所以能够适用于各种数值类型的概念映射.通过试验,证明了此方法的有效性.

两个一元t-分布之间的Kullback-Leibler距离

该文首次求出了两个一元 t-分布之间的 Kullback-

两个多元t-分布之间的Kullback-Leibler距离

该文将文[1]的结果推广到多元t-分布的情形.结果表明,两个多元t-分布之间的Kullback-Leibler距离与分布中的刻度矩阵之比的最大特征根密切相关.作为应用,文章建立了一种在估计未知正定阵时的熵损失函数.

两广义Gaussian分布之间的最小Kullback-Leibler距离

在Kullback-Leibler距离的基础上,对Kullback-Leibler距离进行了改进,给出了最小的Kullback-Leibler距离,并讨论了它的性质.探讨了两个不同概率密度函数的差异程度,得到了广义Gaussian分布最小的Kullback-Leibler距离,并作为特例得到了Laplacian分布和Gaussian分布最小的Kullback-Leibler距离.

几种连续型分布的Kullback-Leibler距离

Kullback-Leibler距离又称互熵、互信息,它是一种关于两个概率分布差异性的度量.根据Kullback-Leibler距离定义,求出了两个均匀分布、泊松分布、正态分布、帕累托分布之间的KullbackLeibler距离.

基于Kullback-Leibler距离的闭环系统传感器微小故障诊断

在闭环控制系统中,当故障幅值较小时,由故障带来的影响会被控制量所掩盖.因此,闭环系统中的微小故障诊断实现更为复杂.本文针对闭环系统中的传感器故障,提出了基于Kullback-Leibler(KL)距离的微小故障在线检测与估计方法.本文首先介绍了KL距离的定义及其在多变量故障检测中的应用,然后提出了结合KL距离与快速移动窗口主成分分析(MWPCA)的在线微小故障检测与估计模型.在高斯分布的假设下,利用系统输入输出残差构造MWPCA的数据矩阵,然后通过在线更新数据矩阵主成分的均值与方差实现KL距离的在线更新,最终实现闭环系统中传感器的在线故障检测与估计.仿真实验表明,该方法能有效实现具有低故障-噪声比(FNR)特性的微小故障诊断.

两个k阶Erlang分布之间的Kullback-Leibler距离

研究k阶Erlang分布,给出了两个k阶Erlang分布之间的Kullback-Leibler距离、Kullback-Leibler最小距离和最大距离的表达式,并且讨论了这三个距离的渐近情况,结果表明三个距离的渐近性相同.比较了两个指数分布之间Kullback-Leibler距离与两个k阶Erlang分布之间的Kullback-Leibler距离,并找到两者之间的关系.

基于Kullback-Leibler距离的二分网络社区发现方法

由于二分网络特殊的二分结构,使得基于单模网络的现有社区发现算法无法适用。提出一种基于Kullback-Leibler距离的二分网络社区发现算法,该算法将异质节点间的连接关系转换为其在用户节点集上的连接概率分布,并建立基于概率分布的KL相似度衡量节点连接模式的差异性,从而克服二分结构对节点相似性评估的不利影响,实现对二分网络异质节点的社区发现。在人工网络和真实网络上的实验和分析表明,该算法能够有效挖掘二分网络社区结构,改善二分网络社区发现的准确性和效率。

基于Kullback-Leibler距离离散度的加权代理模型

复杂系统的仿真通常具有高维度、高计算量等特点,代理模型因其明晰的数学表达和良好的计算特性可用于逼近真实系统。加权模型对比单个代理模型来说,其稳定性和适应性更广。不同的代理模型其性能不一,根据特定指标,可以构造最优加权代理模型。基于代理模型预测分布以及Kullback-Leibler距离构造各子代理模型之间的离散度,并提出一种新的权函数构造方法。算例表明,该方法与最优子模型的精度相当,同时能提高对真实响应分布的逼近。

几种常见分布的Kullback-Leibler距离

研究了两密度函数Kullback-Leibler距离,计算了几种常见分布的Kullback-Leibler距离,得到了几个简单的距离公式.

基于先验知识和Kullback-Leibler距离的超分辨率图像重建

由给定观测模型和先验模型组合得到潜在高分辨率图像后验分布逼近值,将其作为先验知识进行迭代获得更多的后验逼近值。根据高分辨率图像分布情况得到一特定逼近值以最大程度减小后验分布与Kullback-Leibler距离之差。同时也进行了文中算法与其它超分辨率重建方法的对比研究,实验表明,本算法重建效果较好。

基于Kullback-Leibler距离的循环经济园区网络重要节点识别方法

当前关于循环经济园区的研究主要集中在物质流、减量化等方面,对于园区拓扑结构的研究较少,而在拓扑结构的研究过程中,重要节点的识别是非常重要的。在现有研究的基础上,根据循环经济园区的特性,提出了园区的有向网络建模方法,然后将目前适用于无向网络节点重要度排序的K-L距离方法推导到有向网络,并将其应用于园区有向网络模型中。基于某园区的实验验证表明,通过本方法得出的重要节点识别结果具有一定参考价值。

两个广义伽玛分布之间新的Kullback-Leibler距离

在Kullback-Leibler距离的基础上,对Kullback-Leibler距离进行改进,给出了新的Kullback-Leibler距离,并讨论了它的性质.计算了两个不同广义伽玛分布之间新的Kullback-Leibler距离.推导出伽玛分布、Weibull分布、Rayleigh分布、正态分布、指数分布新的Kullback-Leibler距离.另外在新的KullbackLeibler距离下,还得到digamma函数Ψ(x)=(Γ'(x)/(Γ(x))为单调递增函数.

基于Kullback-Leibler距离的网络节点一致性排序

在复杂网络中,重要节点比其它节点能更大程度地影响网络的结构与功能.如何评价节点之间的相对重要性,找出重要节点,是一个重要的研究课题.已有的节点重要性评价和排序方法存在一定的局限性.为此,本文综合节点基本属性,依赖网络拓扑特性,提出基于Kullback-Leibler距离的节点一致性排序方法.最后,通过实例分析,验证了本文方法较已有方法在不同类型网络上的有效性和适用性更强.

基于映射距离比离群因子的离群点检测算法

针对基于邻近性的离群点检测方法需要花费大量时间过滤正常点,并且在检测全局离群点时难以检测出局部离群点的问题,提出一种基于映射距离比离群因子离群点检测(MDROF)算法。首先,为了减少正常点在检测过程中的时间消耗,给出了差异相似度的概念,通过定义差异相似度剪枝因子过滤掉数据集中的大部分正常点。其次,定义映射k距离,通过映射距离与可达距离的比值刻画数据对象的局部离群程度,通过可达密度刻画数据对象的全局离群程度。最后,结合数据对象相互近邻点的平均排位定义映射距离比离群因子来检测离群点。在人工数据集以及真实数据集上分别对该算法与其他经典的离群点检测算法在精确率、AUC值和离群点发现曲线上进行实验对比分析。实验结果证明MDROF算法在离群点检测的准确性和稳定性上明显优于对比算法。

激光距离选通三维成像技术研究进展(特邀)

随着人工智能时代的到来,同时获得反映目标辐射特性和纹理特征的高分辨率强度图像以及反映目标和所处场景的三维空间信息的稠密点云数据/三维图像的激光相机雷达技术已成为激光雷达的发展趋势。传统的摄像机与激光雷达复合的技术方案存在异源数据融合问题,尤其是在雾雨雪天气条件下以及水下等传输链路中存在严重散射的情况时难以有效工作。激光距离选通三维成像技术利用单一门控成像器件可同时获得高质量二维强度图像和高分辨率三维图像,其二维图像中的像素和三维图像中的体素一一对应,并继承了激光距离选通成像透散射成像的技术优势,具有实现高性能激光相机雷达的技术潜力。论文系统综述了步进延时扫描、增益调制、距离能量相关等激光距离选通三维成像技术的研究进展,介绍了该类技术的国内外典型应用情况,最后分析了该领域所面临的挑战及进一步发展方向和应用前景。

促进“远距离迁移”的语文教学策略

在文本特质教学中,迁移运用可以分为“近距离迁移”和“远距离迁移”。前者具有外铄性、典型性、外显性、低阶性的特点,后者具有内摄性、非标准化、内隐性、高阶性的特点。促进“远距离迁移”的教学策略主要有:由“有支架”过渡到“无支架”,由“相似情境”过渡到“迥异情境”,由“座中学”过渡到“做中学”,由“结构良好环境”过渡到“结构不良环境”,由“单值对应式训练”过渡到“立体复合式训练”。

含T接逆变型分布式电源配电网的自适应距离保护

大量逆变型分布式电源(Inverter Interfaced Distributed Generation,IIDG)接入配电网,传统继电保护技术的可靠性无法满足。为了提高配电网供电可靠性,适应可再生能源大量渗透的新型电力系统,针对含T形接入IIDG的配电网,文章提出了一种自适应性的距离保护方案。分析了故障发生在不同位置对保护的影响,根据IIDG在系统发生故障时的输出特性,通过BP神经网络利用保护本地电气信息计算IIDG的输出电流,实时整定动作值。该方法由于无需与远方通信,动作速度快,并且减少了通信系统的投资。最后在MATLAB中建立了含T形接入IIDG的10 kV配电网模型,并与传统距离保护进行了对比,验证了该保护方法的优越性。