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基于人工蜂群算法的波达方向和多普勒频率联合估计 被引量:5
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作者 张志成 林君 +1 位作者 石要武 孙晓东 《吉林大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第4期1104-1109,共6页
将人工蜂群算法应用于似然函数的优化,实现了阵列信号波达方向(DOA)和多普勒频率的联合估计。利用状态空间模型构造包含DOA和多普勒频率信息的广义可观测矩阵,并构造包含该广义可观测矩阵的似然函数,将参数估计问题转化为多维非线性函... 将人工蜂群算法应用于似然函数的优化,实现了阵列信号波达方向(DOA)和多普勒频率的联合估计。利用状态空间模型构造包含DOA和多普勒频率信息的广义可观测矩阵,并构造包含该广义可观测矩阵的似然函数,将参数估计问题转化为多维非线性函数优化问题。进而利用人工蜂群算法对似然函数的求解过程进行优化,得到DOA和多普勒频率的估计值。算法保留了最大似然估计的渐近无偏估计性能,降低了似然函数求解的计算量,且参数能够自动配对。 展开更多
关键词 信息处理技术 波达方向 多普勒频率 最大似然方法 人工蜂群算法
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KaKs_Calculator:Calculating Ka and Ks Through Model Selection and Model Averaging 被引量:94
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作者 Zhang Zhang Jun Li +3 位作者 Xiao-Qian Zhao Jun Wang Gane Ka-Shu Wong Jun Yu 《Genomics, Proteomics & Bioinformatics》 SCIE CAS CSCD 2006年第4期259-263,共5页
KaKs_Calculator is a software package that calculates nonsynonymous (Ka) and synonymous (Ks) substitution rates through model selection and model averaging. Since existing methods for this estimation adopt their s... KaKs_Calculator is a software package that calculates nonsynonymous (Ka) and synonymous (Ks) substitution rates through model selection and model averaging. Since existing methods for this estimation adopt their specific mutation (substitution) models that consider different evolutionary features, leading to diverse estimates, KaKs_Calculator implements a set of candidate models in a maximum likelihood framework and adopts the Akaike information criterion to measure fitness between models and data, aiming to include as many features as needed for accurately capturing evolutionary information in protein-coding sequences. In addition, several existing methods for calculating Ka and Ks are also incorporated into this software. KaKs_Calculator, including source codes, compiled executables, and documentation, is freely available for academic use at http://evolution.genomics.org.cn/software.htm. 展开更多
关键词 model selection model averaging AIC approximate method maximum likelihoodmethod
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基于Halton序列的面板数据Biprobit模型估计及应用 被引量:1
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作者 王娟 李锐 王春枝 《数学的实践与认识》 北大核心 2015年第24期87-95,共9页
在构建随机效应面板数据Biprobit模型和部分可观测Biprobit模型的基础上,采用基于Halton序列的模拟极大似然法估计这类模型的参数.相比于采用传统的数值积分公式处理似然函数中二重积分的方法,依赖于Monte Carlo积分的模拟极大似然法具... 在构建随机效应面板数据Biprobit模型和部分可观测Biprobit模型的基础上,采用基于Halton序列的模拟极大似然法估计这类模型的参数.相比于采用传统的数值积分公式处理似然函数中二重积分的方法,依赖于Monte Carlo积分的模拟极大似然法具有不依赖于积分节点选取的数值稳定性,且无需过多抽样就可以保证求解的精度.模拟实验结果说明了算法的有效性,对农户消费信贷约束的实证结果表明,不同抽样次数下参数估计结果并无明显差别,算法具有稳定性. 展开更多
关键词 随机效应 Biprobit模型 Halton序列 SML方法
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