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。

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.

基于锚点匹配和距离修正的轨迹相似性度量方法

轨迹相似性度量对群体移动模式分析与个性化位置服务推荐具有重要意义,现有方法未综合考虑轨迹点序列顺序与点对空间邻近性,导致对局部相似轨迹、逆序轨迹间的关系度量不准确。该文提出一种顾及轨迹全局空间分布和序列顺序的轨迹相似性度量方法,基于K近邻算法识别两条轨迹中空间相似度高的点对作为锚点,以划分区间约束其他点对匹配,并对受序列顺序约束无法匹配至空间邻近点的轨迹点进行距离修正,优化轨迹相似性计算。在深圳市515条人工标注轨迹数据上的验证结果表明,与改进的编辑距离、模糊最长公共子串和时空格网模型等8种方法相比,该方法在轨迹聚类任务中准确性提升2.8%~41.9%,并对轨迹长度、噪声和采样率变化具有较高的鲁棒性;此外,通过消融实验、特殊场景分析等证明了方法各步骤的有效性,并探讨了算法参数对精度的影响。研究结果可为轨迹聚类、轨迹检索等下游任务提供支撑。

像方距离场与物方平面约束联合的航空影像与激光点云精确配准

在地球观测领域,航空光学影像和机载激光探测与测距(light detection and ranging,LiDAR)点云是获取地表空间信息的主要数据源。精确的几何配准是融合这两类数据的前提。本文提出了一种像方距离场与物方平面约束联合的航空影像与激光点云精确配准方法。该方法分为基于线元距离场的单像配准和线面约束结合的区域网平差两个阶段。在基于线元距离场的单像配准中,首先从航空影像和机载LiDAR点云中分别提取线元素,然后基于航空影像线元素构建距离场,并将点云线基元投影至像平面。通过渐进式稳健求解最小化点云投影线基元在距离场中的全局代价,从而实现单张影像与LiDAR点云的配准。在线面约束结合的区域网平差阶段,选择部分线特征分布较为密集的影像作为关键景影像,并对关键景影像中的同名线元素进行匹配,以提取控制点作为水平及高程约束。此外,还利用影像连接点到最近水平面的距离作为高程约束,通过区域网平差实现多视航空影像与机载点云的配准。试验结果表明,该方法能在初始值较差的情况下实现稳健配准,其配准精度优于点云间距,配准精度与配准效率都显著优于迭代最近点(iterative closest point,ICP)配准算法和通过跨模态匹配进行配准的策略。

基于Kullback-Leibler距离对致病位点位置的识别

通过对KullbackLeibler距离的研究,计算出基因位点分布之间的Kullback-Leibler距离,根据KullbackLeibler距离值找出某种疾病最有可能的一个或几个致病位点的位置信息,实现对致病位点的位置信息的快速识别,为遗传学中发现遗传病或性状的遗传机理方法做出参考.

零序互感对距离保护的影响与自适应补偿方法

针对一起同塔双回线发生跨线接地故障时欠范围纵联距离保护拒动事件,本文分析同塔双回线单相接地故障与跨线接地故障的特征,以及零序互感对接地距离保护的影响,得出零序互感带来的附加阻抗是引起接地距离保护范围缩小并导致欠范围纵联距离保护拒动的根本原因。为避免零序互感对同塔双回线接地距离保护范围的影响,须对零序互感进行补偿,因此本文提出一种自适应补偿方法,通过引入邻线零序电流,结合本线零序电流方向和相电流方向,实现对零序互感的自适应补偿。最后,利用实时数字仿真系统对本文所提补偿方法进行评估,仿真结果证明了所提方法的有效性。

循序渐进VS.开门见山广告效果呈现方式与时间距离相匹配对消费者广告态度的影响

恰当的广告效果呈现会显著提升消费者感知,而达到广告效果的时间距离则是消费者对改变类产品的关注重点,直接影响其广告态度与购买决策。基于解释水平理论,本文通过4个实验验证了广告效果呈现方式(前后式vs.渐进式)与时间距离(远vs.近)的匹配效应:对于较长时间才能达到效果(时间距离远)的改变类产品,消费者对前后式广告具有更积极的态度;而对于较短时间即可达到效果(时间距离近)的改变类产品,消费者对渐进式广告的态度更积极,意象流畅性中介了该匹配效应。本研究结论拓展了广告效果呈现的相关研究,为企业提升改变类产品广告效果提供了新的启示。