Mean Shift算法的收敛性分析 被引量：48

1

作者 文志强 蔡自兴 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第2期205-212,共8页

作为迭代算法,Mean Shift的收敛性研究是应用的基础,而Comaniciu和李乡儒分别证明了Mean Shift的收敛性,但证明过程存在错误.首先指出了Comaniciu和李乡儒的证明过程存在错误;然后,从数学上重新证明了Mean Shift算法的局部收敛性,并指... 作为迭代算法,Mean Shift的收敛性研究是应用的基础,而Comaniciu和李乡儒分别证明了Mean Shift的收敛性,但证明过程存在错误.首先指出了Comaniciu和李乡儒的证明过程存在错误;然后,从数学上重新证明了Mean Shift算法的局部收敛性,并指出其收敛到局部极大值的条件;最后,从几何上举反例分析了Mean Shift的收敛性,并进行了深入比较和讨论.这为Mean Shift算法的深入研究及应用奠定了基础. 展开更多

关键词 Mean SHIFT算法 收敛性 核函数 核密度估计 梯度上升方法

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半参数回归模型的二阶段估计 被引量：47

2

作者 柴根象 孙平 蒋泽云 《应用数学学报》 CSCD 北大核心 1995年第3期353-363,共11页

考虑回归模型，ｇ为Ｒ１上未知函数，β为ｐ×１维待估参数向量．本文基于模型的可加性得到了β和ｇ的估计量，证明了它们具有很好的大样本性质．

关键词 回归模型 最小二乘估计 半参数回归模型

原文传递

基于参数优化的RBF神经网络结构设计算法 被引量：29

3

作者 翟莹莹 左丽 张恩德 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期176-181,187,共7页

针对径向基函数(RBF)神经网络的结构优化问题,提出了一种基于参数优化的RBF神经网络优化算法.首先,改进K-means++算法,使得聚类算法更精确,为RBF神经网络的隐含层节点找到一个合适的初始中心;然后,考虑数据分布和缩放因子选择的影响,采... 针对径向基函数(RBF)神经网络的结构优化问题,提出了一种基于参数优化的RBF神经网络优化算法.首先,改进K-means++算法,使得聚类算法更精确,为RBF神经网络的隐含层节点找到一个合适的初始中心;然后,考虑数据分布和缩放因子选择的影响,采用方差度量法计算隐含层神经元基函数的宽度;最后,修正网络参数,提高网络的非线性逼近能力.实验结果表明,本文提出的基于参数优化的RBF神经网络具有良好的逼近效果和泛化能力. 展开更多

关键词 径向基函数 神经网络 K-means++算法 核函数 数据密度估计

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交通流非参数回归模型 被引量：13

4

作者 达庆东 段里仁 《数理统计与管理》 CSSCI 北大核心 2003年第4期41-46,共6页

交通流宏观参数流量、速度和占有率在交通工程和管理中具有非常重要的作用 ,对这三者关系的刻划反映了道路本身特性和交通流的规律。到目前为止 ,基本上采用线性或非线性的参数模型来描述 ,此类模型在应用中具有一定的局限性 ,并交通变... 交通流宏观参数流量、速度和占有率在交通工程和管理中具有非常重要的作用 ,对这三者关系的刻划反映了道路本身特性和交通流的规律。到目前为止 ,基本上采用线性或非线性的参数模型来描述 ,此类模型在应用中具有一定的局限性 ,并交通变量时间序列进行预测 ,数据拟合表明 ,选择适当的核函数或邻近数以及窗宽 。 展开更多

关键词 交通流 非参数回归 模型 权函数 核估计 近邻型估计 时间序列预测

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半参数回归模型的估计的渐近性质 被引量：1

5

作者 钱伟民 柴根象 《高校应用数学学报（A辑）》 CSCD 北大核心 1999年第2期161-168,共8页

考虑半参数回归模型ｙｉ＝ｘ′ｉβ＋ｇ（ｔｉ）＋ｅｉ，１≤ｉ≤ｎ；其中ｇ为Ｒ上未知函数，σ２０＝Ｄ（ｅ１）．柴根象等在１９９５年给出了β的二阶段估计βｎ，本文基于βｎ建立了σ２０的估计量σ２ｎ，研究了误差方差估计σ２ｎ... 考虑半参数回归模型ｙｉ＝ｘ′ｉβ＋ｇ（ｔｉ）＋ｅｉ，１≤ｉ≤ｎ；其中ｇ为Ｒ上未知函数，σ２０＝Ｄ（ｅ１）．柴根象等在１９９５年给出了β的二阶段估计βｎ，本文基于βｎ建立了σ２０的估计量σ２ｎ，研究了误差方差估计σ２ｎ的渐近正态性和强相合性，并且得到了可直接用于统计推断的统计量及其分布． 展开更多

关键词 半参数回归模型 误差方差估计 渐近性质

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基于机器学习算法的变压器寿命损耗预测研究 被引量：7

6

作者 王浩州 《电气应用》 2021年第1期72-78,共7页

变压器寿命评估和故障诊断对提高电网安全可靠、经济性运行具有重要的意义。环境温度和负载曲线是影响变压器绝缘老化的重要因素之一,影响变压器的寿命。为此基于GB/T 1094.7—2008推荐的环境温度和变压器负载计算变压器寿命损耗的模型... 变压器寿命评估和故障诊断对提高电网安全可靠、经济性运行具有重要的意义。环境温度和负载曲线是影响变压器绝缘老化的重要因素之一,影响变压器的寿命。为此基于GB/T 1094.7—2008推荐的环境温度和变压器负载计算变压器寿命损耗的模型,开发了估算变压器寿命损失的数据驱动静态模型和基于SVM算法建立变压器寿命损耗计算机器学习模型。研究发现:使用RBF核函数的SVM算法模型可有效、准确地解决变压器寿命评估问题。 展开更多

关键词 变压器 支持向量机 核函数 寿命损耗预测

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随机跳频信号的模糊函数与时频分析 被引量：6

7

作者 郭建涛 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第18期121-123,共3页

在分析随机跳频信号模糊函数及其特性的基础上,给出了用于时频分析的矩形核函数与信号模糊平面的关系,提出了一种新的时频表示方法。理论推导和仿真结果表明该方法能够有效地分析随时间快速跳变的跳频信号。与平滑伪维格纳分布相比,在... 在分析随机跳频信号模糊函数及其特性的基础上,给出了用于时频分析的矩形核函数与信号模糊平面的关系,提出了一种新的时频表示方法。理论推导和仿真结果表明该方法能够有效地分析随时间快速跳变的跳频信号。与平滑伪维格纳分布相比,在保持相似性能的情况下,该算法运算量比较小,可以有效地节约运算时间,适合于快速跳频信号的实时分析。 展开更多

关键词 跳频信号 时频分布 核函数 参数估计

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基于概率神经网络的在线分类器 被引量：7

8

作者 吴垒 于哲舟 《计算机技术与发展》 2019年第12期14-20,共7页

由Specht提出的概率神经网络(PNN)由于训练效率和统计基础而被广泛应用于各个领域。但是由于在PNN中使用Parzen窗口估计概率密度函数(PDF),整个训练数据会存储在模式层中,这无疑增加了存储负担。而且,仅使用一个全局平滑参数的原始PNN... 由Specht提出的概率神经网络(PNN)由于训练效率和统计基础而被广泛应用于各个领域。但是由于在PNN中使用Parzen窗口估计概率密度函数(PDF),整个训练数据会存储在模式层中,这无疑增加了存储负担。而且,仅使用一个全局平滑参数的原始PNN不能准确地表示复杂数据集中的局部信息。在对原始PNN进行了研究后,文中提出了一种新在线学习概率神经网络(OL-PNN)。在线学习概率神经网络应用随机梯度上升方法实时更新参数,并采用高斯聚类将训练数据分类为由混合高斯模型表示的若干簇,其中高斯核函数中的每个维度都有各自的平滑参数和中心参数,从而可以减弱由于数据的不均匀分布引起的失真。此外,为了提高学习和表达能力,补偿由聚类算法引起的偏差,神经网络模型添加了一个额外的线性特征层。实验结果表明,该模型明显优于原始PNN,并且与很多流行分类器相当。 展开更多

关键词 神经网络 分类器 概率神经网络 在线学习 核函数估计

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非参数统计在洪水频率分析中的应用与展望 被引量：4

9

作者 董洁 谢悦波 翟金波 《河海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2004年第1期23-26,共4页

介绍非参数统计方法在洪水频率分析中的应用现状及其进展,指出把地区信息和历史洪水信息纳入密度函数估计中、把水文的模糊性和灰色性纳入非参数统计模型中以及解决洪水频率曲线的外延等等,是非参数统计在洪水频率分析领域的发展方向.

关键词 洪水频率 非参数统计 历史洪水 水利规划 直方图法

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非参数核密度估计核函数的最优选择 被引量：6

10

作者 唐兴芸 罗明燕 《黔南民族师范学院学报》 2019年第4期10-13,共4页

非参数核密度估计,核函数的选择并不唯一。在大样本情况下,通过理论证明了核函数在密度估计上具有渐近无偏性,相合性。借助软件R就常见的几种核函数通过实例说明,当带宽是最优选择时,核密度估计对核函数的选择并不敏感,采用不同核函数... 非参数核密度估计,核函数的选择并不唯一。在大样本情况下,通过理论证明了核函数在密度估计上具有渐近无偏性,相合性。借助软件R就常见的几种核函数通过实例说明,当带宽是最优选择时,核密度估计对核函数的选择并不敏感,采用不同核函数所得到的核密度估计差异不明显。 展开更多

关键词 核函数 核密度估计 带宽

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量子核判别分析算法

11

作者 康榕乘 余凯 +2 位作者 张新 林崧 郭躬德 《郑州大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2025年第1期61-66,共6页

核判别分析法通过核函数扩展了线性判别分析对非线性数据的处理能力,成为模式识别领域中一个重要的分支。然而,随着数据的指数增长,经典核判别分析算法在提取特征时会消耗大量计算资源。针对这一问题,利用量子叠加性和并行性提出了一种... 核判别分析法通过核函数扩展了线性判别分析对非线性数据的处理能力,成为模式识别领域中一个重要的分支。然而,随着数据的指数增长,经典核判别分析算法在提取特征时会消耗大量计算资源。针对这一问题,利用量子叠加性和并行性提出了一种量子核判别分析算法。首先,借助量子随机存储器技术与控制旋转操作构造需要的类间矩阵和类内矩阵所对应的密度算子;然后,融入线性方程的求解思路并行获取特征态。理论分析表明,所提算法与经典算法相比具有指数级加速。 展开更多

关键词 量子机器学习 非线性判别分析 核函数 特征提取 量子厄米特链积 相位估计

一类非正态总体未知参数的贝叶斯区间估计 被引量：5

12

作者 陶靖轩 蔡国梁 《科技通报》 北大核心 2003年第2期108-110,115,共4页

文章先讨论了服从γ-分布及β-分布的统计量之间的关系,然后讨论服从β-分布与F-分布的统计量间的联系;利用贝叶斯统计推断方法给出了3种非正态总体未知参数的贝叶斯区间估计.

关键词 共轭分布 核函数 后验分布 贝叶斯区间估计

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光滑粒子流体动力学方法研究 被引量：5

13

作者 陈建设 徐绯 黄其青 《机械强度》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期78-82,共5页

光滑粒子流体动力学(smoothed particle hydrodynamics,SPH)方法在模拟大变形问题时具有明显的优势,但是由于粒子的不连续性,致使其计算精度较低。文中对光滑粒子流体动力学方法中函数及其一阶导数的核估计进行详细研究。讨论传统的SPH... 光滑粒子流体动力学(smoothed particle hydrodynamics,SPH)方法在模拟大变形问题时具有明显的优势,但是由于粒子的不连续性,致使其计算精度较低。文中对光滑粒子流体动力学方法中函数及其一阶导数的核估计进行详细研究。讨论传统的SPH方法和改进的CSPH(corrective smoothed particle hydrodynamics)方法的离散思想,在Taylor展开的基础上引入修正的MSPH(modified smoothed particle hydrodynamics)方法,并推导一维和二维情况下函数的核估计和函数的一阶导数核估计的离散形式。最后通过数值算例,对三种不同的SPH方法的计算精度进行详细比较,结果表明,CSPH和MSPH方法可以极大提高边界粒子的计算精度,在二维情况下,MSPH方法的计算精度要优于CSPH方法。 展开更多

关键词 光滑粒子流体动力学(anoothed PARTICLE hydrodynamics SPH) 函数核估计 一阶导数核估计

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非参数方法在股票市场预测中的应用 被引量：5

14

作者 过蓓蓓 张曙光 《浙江大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2008年第3期272-275,共4页

运用k-近邻和核函数方法对美国市场SPY、SPX指数及中国市场上证A股指数进行了预测.使用多种指标评价两种股票市场预测模型的绩效,发现对于SPY、SPX指数两模型预测能力表现良好,而对于上证A股指数两模型均表现不佳.最后,讨论了模型的不... 运用k-近邻和核函数方法对美国市场SPY、SPX指数及中国市场上证A股指数进行了预测.使用多种指标评价两种股票市场预测模型的绩效,发现对于SPY、SPX指数两模型预测能力表现良好,而对于上证A股指数两模型均表现不佳.最后,讨论了模型的不足及可能的改进方向. 展开更多

关键词 股票收益率 非参数模型 K-近邻 核函数估计 预测

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基于核函数正则粒子滤波的SLAM算法在无人机导航定位中的应用研究 被引量：5

15

作者 王丹丹 袁赣南 +1 位作者 卢春华 杜雪 《昆明理工大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2019年第5期39-46,90,共9页

传统EKF、UKF、粒子滤波算法在解决航空无人机导航定位非线性问题时存在误差大、定位估计精度低等问题,提出了一种核函数正则粒子滤波算法,选取近地面航行,观测x,y方向的位置,并对SLAM非线性模型进行估计.实验数据表明,采用核函数正则... 传统EKF、UKF、粒子滤波算法在解决航空无人机导航定位非线性问题时存在误差大、定位估计精度低等问题,提出了一种核函数正则粒子滤波算法,选取近地面航行,观测x,y方向的位置,并对SLAM非线性模型进行估计.实验数据表明,采用核函数正则粒子滤波算法由于保持了采样粒子的多样性与代表性,保证了在给定模型参数初值下,模型对载体速度和位置信息的跟踪估计能力,其精度比扩展卡尔曼算法的滤波精度高很多;另外,新算法对姿态角估计误差均收敛于0°~1°范围,之后趋近于0°.对于传统滤波算法对载体的航向角误差估计,在整个仿真时间内,其误差值均大于核函数正则算法的误差估计.新算法较传统粒子滤波算法,其滤波精度较高,且算法稳定性与收敛性更强. 展开更多

关键词 无人机 导航定位 核函数 正则粒子滤波 跟踪估计

原文传递

一种高精度的GNSS伪距单点定位加权算法 被引量：5

16

作者 杨柯 蔡成林 张首刚 《计算机仿真》 北大核心 2019年第4期229-233,239,共6页

针对传统定位算法因采用单一伪距误差模型受误差分布影响较大的问题,提出一种基于伪距特征误差模型的伪距单点定位加权算法,其首先通过矩估计方法对伪距误差的标准差进行估计,再根据估计值大小选择不同伪距特征误差近似方法,最后通过径... 针对传统定位算法因采用单一伪距误差模型受误差分布影响较大的问题,提出一种基于伪距特征误差模型的伪距单点定位加权算法,其首先通过矩估计方法对伪距误差的标准差进行估计,再根据估计值大小选择不同伪距特征误差近似方法,最后通过径向基核函数构造权矩阵。通过多星座、多历元、多观测站的实测数据验证:新型定位算法的定位精度相较于现有算法有显著提高,特别有效提高了高程精度。对当前导航定位接收机的改进和伪距单点定位算法的研究具有较大参考价值。 展开更多

关键词 伪距单点定位 加权最小二乘 核函数 矩估计 伪距特征误差

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结合均值漂移的多示例多标记学习改进算法 被引量：4

17

作者 王一宾 程玉胜 裴根生 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2018年第2期422-435,共14页

多示例多标记学习在多语义对象处理中克服了多示例学习和多标记学习的缺点,成功应用于文本分类、图像识别标注、基因数据分析等任务中.其中基于退化策略的多示例多标记学习算法,多利用K-Medoids聚类将多示例多标记退化成单示例多标记,... 多示例多标记学习在多语义对象处理中克服了多示例学习和多标记学习的缺点,成功应用于文本分类、图像识别标注、基因数据分析等任务中.其中基于退化策略的多示例多标记学习算法,多利用K-Medoids聚类将多示例多标记退化成单示例多标记,但此种退化方式过于简化多语义和复杂语义的对象,并未考虑示例间的相关性,导致退化过程中的信息削弱甚至丢失.针对这一问题,提出了结合均值漂移的多示例多标记学习改进算法(MultiInstance Multi-Label with Mean Shift,MIMLMS),将高斯核函数和权值加入均值漂移中.权值的加入保证了示例之间的相关性得以保留,而将多示例集合加入高斯核函数就可利用核密度估计和梯度下降法求解退化过程最优解,最终以误差平方和为分类目标函数,建立多示例多标记分类模型.算法在基准的多示例多标记测试数据集中的实验结果,验证了算法的良好分类效果及算法的有效性和可靠性. 展开更多

关键词 多示例多标记学习 均值漂移算法 高斯核函数 核密度估计 梯度下降法

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基于SVM的概率密度估计及分布估计算法 被引量：2

18

作者 徐玉兵 谭瑛 +1 位作者 曾建潮 张建华 《计算机与数字工程》 2009年第6期25-28,共4页

在最大熵分布估计算法中,根据Jaynes原理来建立分布估计算法中的概率密度。基于SVM的概率密度估计则是根据概率密度的定义,由核函数构造一个包含未知参数的概率密度函数。它根据样本点建立这个概率密度的数学规划模型,并用不敏感损失函... 在最大熵分布估计算法中,根据Jaynes原理来建立分布估计算法中的概率密度。基于SVM的概率密度估计则是根据概率密度的定义,由核函数构造一个包含未知参数的概率密度函数。它根据样本点建立这个概率密度的数学规划模型,并用不敏感损失函数的支持向量机方法来求解这个模型。对得到的概率密度进行仿真测试,最后将得到的密度应用到分布估计算法中。 展开更多

关键词 核函数 样本点 舍选法 分布估计算法

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一种新的估计多项式相位信号瞬时频率的参数化时频分析方法 被引量：4

19

作者 方杨 彭志科 +1 位作者 孟光 杨扬 《噪声与振动控制》 CSCD 2012年第3期7-11,共5页

通过多项式非线性核函数取代线性调频小波变换中的线性核函数,提出一种新的参数化时频分析方法:非线性调频小波变换。对瞬时频率是时间任意连续函数的信号而言,选择合适的多项式核特征参数,非线性调频小波变换的时频分布有良好的时频聚... 通过多项式非线性核函数取代线性调频小波变换中的线性核函数,提出一种新的参数化时频分析方法:非线性调频小波变换。对瞬时频率是时间任意连续函数的信号而言,选择合适的多项式核特征参数,非线性调频小波变换的时频分布有良好的时频聚集性。应用非线性调频小波变换分析任意阶次多项式相位信号。由于非线性调频小波变换的性能取决于多项式核特征参数,本文还给出非线性调频小波变换的核特征参数估计算法,进一步可实现多项式相位信号的瞬时频率和参量估计。仿真信号验证算法的有效性。 展开更多

关键词 振动与波 多项式相位信号 非线性调频小波变换 多项式核函数 时频分析 瞬时频率估计

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基于点扩散函数参数辨识的运动模糊图像的盲恢复研究 被引量：4

20

作者 廖永忠 蔡自兴 何湘华 《光学技术》 CAS CSCD 北大核心 2014年第3期235-239,共5页

运动模糊图像恢复的核心是点扩散函数的估计和直接去卷积算法。针对快速运动而形成的低信噪比和小模糊长度图像模糊的问题,提出了一种新的算法来估计模糊核函数的参数,在确定模糊核函数后,模糊图像的恢复采用了一种自然图像梯度统计先... 运动模糊图像恢复的核心是点扩散函数的估计和直接去卷积算法。针对快速运动而形成的低信噪比和小模糊长度图像模糊的问题,提出了一种新的算法来估计模糊核函数的参数,在确定模糊核函数后,模糊图像的恢复采用了一种自然图像梯度统计先验的直接解卷积算法,实验结果证明,与R.Fergus的算法相比较,对于线性运动造成的图像模糊有更快的速度和更好的恢复效果。 展开更多

关键词 模糊核 运动模糊 参数估计 盲恢复

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