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LAD PARAMETER ESTIMATION of SaS BASED on SAMPLE CHARACTERISTIC FUNCTION
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作者 陈高波 《科技信息》 2010年第25期I0028-I0028,I0027,共2页
Parameter estimation to alpha stable distribution is difficult for without a explicit probability density function. On the base of sample characteristic function,an iterative LAD parameter estimation algorithm for SaS... Parameter estimation to alpha stable distribution is difficult for without a explicit probability density function. On the base of sample characteristic function,an iterative LAD parameter estimation algorithm for SaS is discussed. The example illustrates that the algorithm is feasible and efficient. 展开更多
关键词 概率 密度函数 计算方法 迭代参数
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Least Absolute Deviation Estimation of Autoregressive Conditional Duration Model
2
作者 Wei Liu Hui-min Wang Min Chen 《Acta Mathematicae Applicatae Sinica》 SCIE CSCD 2011年第2期243-254,共12页
This paper studies the least absolute deviation estimation of the high frequency financial autoregressive conditional duration (ACD) model. The asymptotic properties of the estimator are studied given mild regularit... This paper studies the least absolute deviation estimation of the high frequency financial autoregressive conditional duration (ACD) model. The asymptotic properties of the estimator are studied given mild regularity conditions. Furthermore, we develop a Wald test statistic for the linear restriction on the parameters. A simulation study is conducted for the finite sample properties of our estimator. Finally, we give an empirical study of financial duration. 展开更多
关键词 least absolute deviation estimation ACD model heavy tail
原文传递
基于改进权函数距离的机器人运动偏差补偿算法设计 被引量:1
3
作者 李晓梅 黄建勇 张泽治 《吉林大学学报(信息科学版)》 CAS 2024年第1期86-92,共7页
针对机器人在组装和生产过程中,由于几何参数存在一定误差,使连杆以及关节处等不可避免地出现细微差别,对机器人运动精度产生一定影响问题,提出了基于改进权函数距离的机器人运动偏差补偿算法设计方案。在定位机器人位置前添加扭角,获... 针对机器人在组装和生产过程中,由于几何参数存在一定误差,使连杆以及关节处等不可避免地出现细微差别,对机器人运动精度产生一定影响问题,提出了基于改进权函数距离的机器人运动偏差补偿算法设计方案。在定位机器人位置前添加扭角,获取机器人两坐标系间转换矩阵,根据线性标定计算机器人运动定位的绝对误差,利用改进权函数建立机器人距离误差数学模型,初步补偿运动误差。计算机器人末端执行器中心点位置和姿态的偏差,将补偿问题转化成机器人运动优化问题,得出运动偏差优化问题目标函数,经多次迭代得出最终补偿结果。实验结果表明,所提方法的误差补偿效果佳,重心补偿后的机器人运行稳定性好。 展开更多
关键词 改进权函数 机器人 运动偏差 偏差补偿 运动偏差辨识 最小二乘法 极大似然估计法 绝对定位偏差
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LIMITING BEHAVIOR OF RECURSIVE M-ESTIMATORS IN MULTIVARIATE LINEAR REGRESSION MODELS AND THEIR ASYMPTOTIC EFFICIENCIES
4
作者 缪柏其 吴月华 刘东海 《Acta Mathematica Scientia》 SCIE CSCD 2010年第1期319-329,共11页
Recursive algorithms are very useful for computing M-estimators of regression coefficients and scatter parameters. In this article, it is shown that for a nondecreasing ul (t), under some mild conditions the recursi... Recursive algorithms are very useful for computing M-estimators of regression coefficients and scatter parameters. In this article, it is shown that for a nondecreasing ul (t), under some mild conditions the recursive M-estimators of regression coefficients and scatter parameters are strongly consistent and the recursive M-estimator of the regression coefficients is also asymptotically normal distributed. Furthermore, optimal recursive M-estimators, asymptotic efficiencies of recursive M-estimators and asymptotic relative efficiencies between recursive M-estimators of regression coefficients are studied. 展开更多
关键词 asymptotic efficiency asymptotic normality asymptotic relative efficiency least absolute deviation least squares M-estimation multivariate linear optimal estimator reeursive algorithm regression coefficients robust estimation regression model
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基于惩罚最小绝对偏差的部分线性空间自回归模型的稳健变量选择
5
作者 赵培信 张杰文 《四川文理学院学报》 2023年第2期7-16,共10页
结合B样条逼近以及工具变量调整技术,并利用惩罚最小绝对偏差方法,对部分线性空间自回归模型提出了一种稳健变量选择方法.理论上证明了所提出的变量选择方法可以相合地识别出模型中的重要协变量和不重要协变量,并给出了所得正则估计的... 结合B样条逼近以及工具变量调整技术,并利用惩罚最小绝对偏差方法,对部分线性空间自回归模型提出了一种稳健变量选择方法.理论上证明了所提出的变量选择方法可以相合地识别出模型中的重要协变量和不重要协变量,并给出了所得正则估计的收敛速度.所提出的变量选择过程对模型中的参数分量和非参数分量的估计可以一步同时完成,避免了非参数分量的估计对参数分量变量选择的影响,因此具有较好的稳健性和有效性. 展开更多
关键词 惩罚最小绝对偏差 部分线性空间自回归模型 稳健估计 工具变量 B样条基函数
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Moderate Deviations for M-estimators in Linear Models with φ-mixing Errors 被引量:2
6
作者 Jun FAN 《Acta Mathematica Sinica,English Series》 SCIE CSCD 2012年第6期1275-1294,共20页
In this paper, the moderate deviations for the M-estimators of regression parameter in a linear model are obtained when the errors form a strictly stationary Ф-mixing sequence. The results are applied to study many d... In this paper, the moderate deviations for the M-estimators of regression parameter in a linear model are obtained when the errors form a strictly stationary Ф-mixing sequence. The results are applied to study many different types of M-estimators such as Huber's estimator, L^P-regression estimator, least squares estimator and least absolute deviation estimator. 展开更多
关键词 Moderate deviations M-estimATOR least absolute deviation estimator linear regression
原文传递
基于最小一乘估计的多传感器信息融合方法 被引量:24
7
作者 万树平 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第2期257-259,共3页
针对多个传感器对某一特性指标进行测量实验的数据融合问题,从稳健性角度,利用统计理论中的最小一乘估计,提出一种多传感器数据的融合方法。该方法基于自适应加权,以最小化传感器测量数据的绝对偏差为目标函数,通过求解条件极值问题,得... 针对多个传感器对某一特性指标进行测量实验的数据融合问题,从稳健性角度,利用统计理论中的最小一乘估计,提出一种多传感器数据的融合方法。该方法基于自适应加权,以最小化传感器测量数据的绝对偏差为目标函数,通过求解条件极值问题,得到各传感器数据的权数,从而给出融合结果。仿真实例表明方法的有效性和较好的稳健性。 展开更多
关键词 多传感器 数据融合 最小一乘估计 最小二乘估计 稳健性
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位置参数—尺度参数的稳健估计 被引量:3
8
作者 文平 马雪雅 康建华 《新疆师范大学学报(自然科学版)》 2007年第3期9-11,共3页
针对矩法估计、极大似然估计存在不足,文章提出了利用样本中位数、样本中位数绝对离差作为总体中位数、中位数绝对离差估计量的思想方法,从而得到了位置参数、尺度参数的估计量.
关键词 中位数 中位数绝对离差 估计量 位置参数 尺度参数
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混沌PSO最小一乘空时预测的红外小目标检测 被引量:5
9
作者 吴一全 尹丹艳 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第5期909-914,共6页
针对红外图像中背景与小目标的特点,提出一种基于混沌粒子群优化(PSO)最小一乘空时背景预测的红外小目标检测方法.首先建立最小一乘准则空时背景预测模型,根据最小一乘估计的性质,提出应用混沌PSO算法解决最小一乘估计中极值的选取问题... 针对红外图像中背景与小目标的特点,提出一种基于混沌粒子群优化(PSO)最小一乘空时背景预测的红外小目标检测方法.首先建立最小一乘准则空时背景预测模型,根据最小一乘估计的性质,提出应用混沌PSO算法解决最小一乘估计中极值的选取问题,并用该模型预测红外图像中的背景,从原始图像中减去预测图像得到残差图像;然后提出了基于混沌PSO的二维直方图斜分模糊最大熵阈值选取方法,由此分割所得残差图像即可将小目标检测出来.将文中方法与基于最小二乘背景预测的红外小目标检测方法进行了比较实验,实验结果表明,该方法具有更高的检测概率和信噪比增益,优于基于最小二乘背景预测的红外小目标检测方法. 展开更多
关键词 红外小目标检测 空时背景预测 最小一乘估计 混沌粒子群优化 模糊最大熵阈值分割 二维直方图斜分
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传感器输出特征线性化的稳健算法 被引量:4
10
作者 涂国平 《传感器技术》 CSCD 北大核心 2001年第4期34-35,38,共3页
利用最小一乘估计的稳健性 ,给出了传感器输出特征线性化的特征直线的稳健估计。该方法在稳健性方面明显优于最小二乘估计 。
关键词 线性回归 稳健性 最小一乘估计 传感器 输出特征
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一种优化GM(1,1)模型及其应用 被引量:2
11
作者 何霞 刘卫锋 《重庆工商大学学报(自然科学版)》 2011年第3期254-257,共4页
在优化背景值的基础上,针对传统灰色GM(1,1)模型参数估计的最小二乘算法稳健性较差的情况,提出基于全最小一乘准则的灰色GM(1,1)模型参数估计算法,同时将初始条件进行优化,从而得到了一个背景值、初始条件和模型参数同时优化的灰色GM(1... 在优化背景值的基础上,针对传统灰色GM(1,1)模型参数估计的最小二乘算法稳健性较差的情况,提出基于全最小一乘准则的灰色GM(1,1)模型参数估计算法,同时将初始条件进行优化,从而得到了一个背景值、初始条件和模型参数同时优化的灰色GM(1,1)模型.最后,应用实例说明了优化灰色GM(1,1)模型的可行性与有效性. 展开更多
关键词 灰色GM(1 1)模型 参数估计 全最小一乘 背景值 初始条件
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适用于H.263(+)的一种运动估计快速搜索算法 被引量:2
12
作者 唐泽鹏 秦雷 +1 位作者 朱秀昌 刘峰 《江苏通信》 2001年第5期9-11,共3页
介绍了适合H 2 6 3的一种改进算法。改进的新三步法(improvedNTSS) ,基于NTSS的改进方案 ,结合H 2 6 3(+)的高级选项使用时可以大大减少计算量。采用全搜索算法计算量最大 ,各种快速算法都是以限制搜索步骤或点数来换取计算量的大大减... 介绍了适合H 2 6 3的一种改进算法。改进的新三步法(improvedNTSS) ,基于NTSS的改进方案 ,结合H 2 6 3(+)的高级选项使用时可以大大减少计算量。采用全搜索算法计算量最大 ,各种快速算法都是以限制搜索步骤或点数来换取计算量的大大减少 ,同时保证了性能的降低最小。无论运动图像剧烈与否 ,该方案都提出了克服的方法。实际测试表明 :改进的这种方法性能上几乎达到了全搜索法 (FS)的结果 ,而时间上只有FS的 5 展开更多
关键词 运动估计 块匹配算法 全搜索法 最小绝对误差 新三步法
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最小一乘准则GM(1,1)模型 被引量:1
13
作者 周长芹 杜迎雪 何霞 《廊坊师范学院学报(自然科学版)》 2013年第2期29-31,共3页
针对相关文献的边值修正GM(1,1)模型中,边值修正项和模型检验均采用最小一乘准则,而模型参数估计采用最小二乘准则的不协调性,将最小一乘准则应用到模型参数估计中,统一了模型参数、边值修正项和模型精度检验的准则,得到了真正意义上的... 针对相关文献的边值修正GM(1,1)模型中,边值修正项和模型检验均采用最小一乘准则,而模型参数估计采用最小二乘准则的不协调性,将最小一乘准则应用到模型参数估计中,统一了模型参数、边值修正项和模型精度检验的准则,得到了真正意义上的最小一乘准则GM(1,1)模型。计算实例说明,最小一乘准则GM(1,1)模型具有很好的精度和稳健性。 展开更多
关键词 最小一乘准则 灰色GM(1 1)模型 参数估计 边值修正项 模型精度
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基于最小一乘估计的心电图ST段长度提取策略
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作者 王大雄 徐耕 《航天医学与医学工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第5期357-360,共4页
目的提出1种基于最小一乘估计(LADE)提取ST段长度的新策略。方法检测出QRS波群并确定1点在QRS波群内,以所确定的点为基点,向后逐段求出线段参数的LADE并求出线段的偏离度,根据线段参数的LADE和偏离度确定基线,在此基线上再应用假设检验... 目的提出1种基于最小一乘估计(LADE)提取ST段长度的新策略。方法检测出QRS波群并确定1点在QRS波群内,以所确定的点为基点,向后逐段求出线段参数的LADE并求出线段的偏离度,根据线段参数的LADE和偏离度确定基线,在此基线上再应用假设检验的方法得出QRS波群的终末点,再将QRS波群后的T波根据LADE分成4类,在不同的类中用不同的条件确定Q点和Q回归直线,根据心电数据和Q回归直线在Q点后的偏离程度确定T波起始点,从而提取了ST段长度。结果应用具有广泛认可度的MIT-BIH数据库的QT数据库的所有具有T波起始点标记的数据文件验证算法,在专家标记的1412个ST段长度上获得了2.4 ms的平均误差。结论基于LADE提取ST段长度的策略是可行的。 展开更多
关键词 心电图 最小一乘估计 ST段长度 多导联分析
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离散GM(1,1)模型参数估计的稳健算法
15
作者 童新安 张永胜 《洛阳理工学院学报(自然科学版)》 2015年第4期84-89,共6页
离散GM(1,1)模型主要用来描述数据具有指数增长趋势的过程,模型中的参数一般都采用最小二乘法则求解。考虑到最小二乘法在参数估计时稳健性较差的特点,提出利用全最小一乘准则估计参数,给出了求解全最小一乘问题的规划模型,得到了一种... 离散GM(1,1)模型主要用来描述数据具有指数增长趋势的过程,模型中的参数一般都采用最小二乘法则求解。考虑到最小二乘法在参数估计时稳健性较差的特点,提出利用全最小一乘准则估计参数,给出了求解全最小一乘问题的规划模型,得到了一种稳健性较好的预测公式。计算实例表明,基于最小一乘准则的离散GM(1,1)模型对于有无异常点的原始序列,具有较高的模拟精度和更好的稳健性。 展开更多
关键词 参数估计 离散GM(1 1)模型 全最小一乘法则 最小二乘法则 稳健性
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基于最小一乘的虚拟阵元波束形成仿真研究 被引量:2
16
作者 张伟民 郭海涛 +2 位作者 金其余 田原嫄 焦圣喜 《声学技术》 CSCD 北大核心 2020年第2期134-140,共7页
水下多波束成像系统成像质量的关键主要在于波束形成的质量。在信号频率一定时,常规相移波束形成只有通过增加基阵的孔径来得到更窄的波束,但是在有限的应用条件下,这种方法又受到实际工程的限制。因此,提出一种基于最小一乘估计的虚拟... 水下多波束成像系统成像质量的关键主要在于波束形成的质量。在信号频率一定时,常规相移波束形成只有通过增加基阵的孔径来得到更窄的波束,但是在有限的应用条件下,这种方法又受到实际工程的限制。因此,提出一种基于最小一乘估计的虚拟阵元波束形成方法。在低信噪比的情况下,利用最小一乘估计的稳健性可以得到更加准确的估计信号,从而在不增加基阵尺寸的情况下获得更窄和抗干扰性更强的波束,提高阵增益和声呐图像的角度分辨率。通过Matlab仿真并与其他方法比较验证,证明了上述方法的优越性。 展开更多
关键词 多波束成像系统 最小一乘估计 稳健性 虚拟阵元 波束形成
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双尾Tobit模型中LAD估计的渐近正态性 被引量:1
17
作者 王晓凤 王占锋 吴耀华 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第9期709-717,共9页
由于测量仪器或者测量方法精确度的影响,响应变量受到测量范围的限制,当大于最大测量值或者小于最小测量值时,其确切值不能观测到.当响应变量只受最小值或最大值限制时,有关回归模型(Tobit模型)中参数估计及其统计推断性质的研究已比较... 由于测量仪器或者测量方法精确度的影响,响应变量受到测量范围的限制,当大于最大测量值或者小于最小测量值时,其确切值不能观测到.当响应变量只受最小值或最大值限制时,有关回归模型(Tobit模型)中参数估计及其统计推断性质的研究已比较多.这里在响应变量同时受到最大值和最小值限制的情形下,讨论了回归模型(双尾Tobit模型)中参数LAD估计的构造,且在一定的条件下,证明了该LAD估计的弱相合性和渐近正态性.最后,利用数值模拟研究结果评估了所提方法的效果. 展开更多
关键词 TOBIT 模型 最小绝对偏差估计 弱相合性 渐近正态性
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线性回归模型参数估计方法的分辨率 被引量:3
18
作者 张晶 余旌胡 《数学物理学报(A辑)》 CSCD 北大核心 2020年第5期1381-1392,共12页
为给出算法对一般参数的区分能力,提出参数分辨率的概念.该文结合聚类思想,给出参数分辨率的定义和计算方法,并分别用最小二乘法与全最小一乘法对一元线性回归模型进行参数分辨率分析.实验结果表明两种算法均具有性质:参数分辨率的精度... 为给出算法对一般参数的区分能力,提出参数分辨率的概念.该文结合聚类思想,给出参数分辨率的定义和计算方法,并分别用最小二乘法与全最小一乘法对一元线性回归模型进行参数分辨率分析.实验结果表明两种算法均具有性质:参数分辨率的精度随信噪比的增大而增大;局部参数分辨率与整体参数分辨率保持一致;噪声的标准差与最小二乘参数分辨率满足线性关系,并利用区间估计理论给出证明.最后,对两段相似的音频信号,分别采用最小二乘法和全最小一乘法进行参数分辨率分析,实验结果表明了参数分辨率概念的合理性和有效性.参数分辨率是衡量两个相近信号能否被分开的一个标准,是评价模型及算法准确度的有效指标. 展开更多
关键词 参数分辨率 最小二乘法 全最小一乘法 聚类 区间估计
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一种带有自适应惩罚权重的惩罚最小一乘估计 被引量:1
19
作者 赖学方 贺兴时 《纺织高校基础科学学报》 CAS 2016年第4期-,共7页
为有效解决误差为重尾分布的高维线性回归模型的参数估计问题,提出一种新的参数估计方法,将一种"对数-指数-和"型的惩罚项与最小一乘估计相结合,在参数估计过程中能够自适应地调整各系数的惩罚权重,使参数估计结果更加准确稳... 为有效解决误差为重尾分布的高维线性回归模型的参数估计问题,提出一种新的参数估计方法,将一种"对数-指数-和"型的惩罚项与最小一乘估计相结合,在参数估计过程中能够自适应地调整各系数的惩罚权重,使参数估计结果更加准确稳定.对该方法进行数值实验测试,并选择同类型的几种参数估计方法进行对比,结果证明了该参数估计方法的有效性. 展开更多
关键词 高维线性回归 参数估计 最小一乘估计
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ACD模型自加权LAD估计的渐近性质
20
作者 傅可昂 吴梦雪 +1 位作者 黄炜 王江峰 《高校应用数学学报(A辑)》 北大核心 2020年第3期253-264,共12页
针对高频数据建模中常用的自回归条件持续期(ACD)模型,在允许误差方差无穷的条件下,构造模型参数的自加权最小一乘(SLAD)估计,并证明了该估计的相合性和渐近正态性.数值模拟显示SLAD估计比拟极大似然估计和最小一乘估计更稳健,最后将其... 针对高频数据建模中常用的自回归条件持续期(ACD)模型,在允许误差方差无穷的条件下,构造模型参数的自加权最小一乘(SLAD)估计,并证明了该估计的相合性和渐近正态性.数值模拟显示SLAD估计比拟极大似然估计和最小一乘估计更稳健,最后将其应用于青岛海尔和宝信软件这两只股票的价格持续期建模. 展开更多
关键词 自回归条件持续期模型 自加权最小一乘估计 相合性 渐近正态性 价格持续期
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