基于鲁棒损失函数的标签有噪信号调制方式识别 被引量：3

1

作者 王晓波 尹俊平 徐岩 《计算物理》 CSCD 北大核心 2022年第4期386-394,共9页

针对现实信号调制方式标注易发生错误,即训练数据集中信号调制方式标签存在噪声情形,我们选取l模损失函数及其推广形式作为对标签噪声具有鲁棒性的损失函数,结合深度卷积神经网络优良的自动特征提取能力,提出一种针对信号调制方式存在... 针对现实信号调制方式标注易发生错误,即训练数据集中信号调制方式标签存在噪声情形,我们选取l模损失函数及其推广形式作为对标签噪声具有鲁棒性的损失函数,结合深度卷积神经网络优良的自动特征提取能力,提出一种针对信号调制方式存在误判噪声的深度学习算法。该算法在训练数据集合标签噪声率达50%情形下,对信号调制方式的识别准确率依然保持较高水平。相反,对于采用通常的交叉熵作为损失函数的深度卷积神经网络,其已无法对信号调制方式进行分类识别。在公开的数据集上的数值实验表明,所提算法对于标签有噪信号调制方式识别具有较强的鲁棒性。 展开更多

关键词 l1模损失函数 q损失函数 信号调制 有噪标签 信号识别

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基于联合损失函数的多层停车场路径规划研究

2

作者 胡中天 晏俊 +2 位作者 王玉立 杨昌松 吴宏杰 《苏州科技大学学报（工程技术版）》 2023年第1期73-80,共8页

路径规划研究可以有效解决多层停车场中寻找空余车位这一难题。利用强化学习的决策能力和深度学习的感知能力优势,以传统DQN为基础进行算法改进。一方面使用资格迹更新Q值;另一方面为预测网络和目标网络设置不同的损失函数,并将二者联立... 路径规划研究可以有效解决多层停车场中寻找空余车位这一难题。利用强化学习的决策能力和深度学习的感知能力优势,以传统DQN为基础进行算法改进。一方面使用资格迹更新Q值;另一方面为预测网络和目标网络设置不同的损失函数,并将二者联立,以提高路径规划的准确度。通过实验比对,表明该文改进的DQN模型可以更准确高效地完成多层停车场路径规划任务。 展开更多

关键词 神经网络 深度q网络 联合损失函数 路径规划

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MA模型阶数在平方损失函数下的贝叶斯估计 被引量：1

3

作者 熊欧 《甘肃科学学报》 2009年第1期34-36,共3页

从贝叶斯原理出发在假定滑动平均模型阶数q有已知上界,并为离散随机变量,且具有先验分布函数的条件下,讨论了在平方损失下MA模型阶数的贝叶斯估计记为^k.

关键词 MA(q) 平方损失函数 贝叶斯估计 先验分布

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q对称熵损失函数下指数分布的参数估计 被引量：15

4

作者 杜宇静 赖民 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2005年第1期10-15,共6页

提出对称熵损失函数的一般形式(λ/δ)q+(δ/λ)q-2(q>0),即q对称熵损失.讨论指数分布的尺度参数在此损失函数下的最小风险同变估计、Bayes估计和最小最大估计,给出了更具一般性的结论,并研究了(cT+d)-1形式估计的可容许性和不可容许性.

关键词 BAYES估计 同变估计 最小最大估计 尺度参数 可容许性 q对称熵损失函数

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Q-对称熵损失函数下的Poisson分布参数倒数的估计 被引量：10

5

作者 韦莹莹 韦程东 薛婷婷 《广西师范学院学报（自然科学版）》 2007年第2期33-38,共6页

研究在Q-对称熵损失函数下,Poisson分布参数倒数的估计,得出在Q-对称熵损失下,形式的一类估计的可容许性和不可容许性,并给出可容许估计的充要条件.

关键词 q-对称熵损失函数 POISSON分布 BAYES估计 可容许估计

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p,q-对称熵损失函数下指数分布的参数估计 被引量：10

6

作者 杜宇静 孙晓祥 尹江艳 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2007年第5期764-766,共3页

用参数估计方法,研究指数分布的刻度参数在p,q-对称熵损失函数下的最小风险同变估计(MRE)、Bayes估计和M inimax估计,并讨论了具有[cT+d]-1形式的估计量当0≤c<c*,d>0;c=c*,d>0时是可容许的,当c<0或d<0;0<c≠c*且d=0;... 用参数估计方法,研究指数分布的刻度参数在p,q-对称熵损失函数下的最小风险同变估计(MRE)、Bayes估计和M inimax估计,并讨论了具有[cT+d]-1形式的估计量当0≤c<c*,d>0;c=c*,d>0时是可容许的,当c<0或d<0;0<c≠c*且d=0;c>c*且d>0时是不可容许的. 展开更多

关键词 Bayes估计 同变估计 MINIMAX估计 尺度参数 可容许性 p q-对称熵损失函数

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Q-对称熵损失函数下几何分布参数估计 被引量：7

7

作者 邢蕾 赵鹏飞 《长春工业大学学报》 CAS 2008年第6期614-616,共3页

在Q-对称熵损失函数下,讨论Poisson分布、二项分布和几何分布参数的Bayes估计,给出了更具一般性的结果。并且讨论该结果的可容许性和不可容许性。

关键词 BAYES估计 几何分布 可容许性 q-对称熵损失函数

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不同损失函数下Lindley分布参数的Bayes估计

8

作者 赵孟茹 周菊玲 《淮阴师范学院学报（自然科学版）》 CAS 2024年第3期189-194,共6页

在熵损失函数和Q对称熵损失函数下,对参数的先验分布选取无信息先验分布和伽玛分布,研究了Lindley分布参数的Bayes估计问题,且通过随机模拟比较不同条件下参数的Bayes估计效果.结果表明:同一种损失函数下,参数的先验分布为伽玛分布时估... 在熵损失函数和Q对称熵损失函数下,对参数的先验分布选取无信息先验分布和伽玛分布,研究了Lindley分布参数的Bayes估计问题,且通过随机模拟比较不同条件下参数的Bayes估计效果.结果表明:同一种损失函数下,参数的先验分布为伽玛分布时估计效果更佳;样本容量较少时,在熵损失函数下,且先验分布为伽玛分布时,Bayes估计的均方误差较小;样本容量较多时,在Q对称熵损失函数及先验分布取伽玛分布的条件下,估计效果更理想.最后,由实例表明估计效果与数值模拟相符. 展开更多

关键词 Lindley分布 熵损失函数 q对称熵损失函数 BAYES估计

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Pareto分布参数的Bayes估计 被引量：6

9

作者 李艳颖 《四川理工学院学报（自然科学版）》 CAS 2010年第3期275-277,共3页

文章主要研究了Pareto分布的参数估计。在平方损失函数下给出了Pareto分布参数的Bayes估计,并且证明了这一估计是可容许的。在Q-对称熵损失函数下,讨论了Pareto分布参数的Bayes估计。

关键词 PARETO分布 平方损失 BAYES估计 可容许性 q-对称熵损失函数

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一种加权对称损失函数下一类指数分布模型参数的估计 被引量：5

10

作者 徐宝 姜玉秋 滕飞 《四川师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2011年第4期484-487,共4页

对刻度参数指数分布模型c(x,n)θ-νe-T(x)/θ提出了一种新的损失函数——加权p,q对称熵损失函数L(θ,δ)=θp/pδp+δq/qθq-2(p,q>0,q<ν),并用它研究了刻度参数θ的估计.得到了参数θ的最小风险同变估计与Bayes估计的一般形式... 对刻度参数指数分布模型c(x,n)θ-νe-T(x)/θ提出了一种新的损失函数——加权p,q对称熵损失函数L(θ,δ)=θp/pδp+δq/qθq-2(p,q>0,q<ν),并用它研究了刻度参数θ的估计.得到了参数θ的最小风险同变估计与Bayes估计的一般形式与精确形式,这两种估计形式比已有文献中相应形式更为简捷.证明了参数θ的最小风险同变估计具有最小最大性以及它的Bayes估计具有不变性,这是已有文献在其它损失函数下未曾讨论的问题,由此扩充了刻度参数指数分布模型c(x,n)θ-νe-T(x)/θ参数估计的内容. 展开更多

关键词 加权p q对称熵损失函数 最小风险同变估计 BAYES估计 最小最大性 不变性

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移动极值排序集抽样下Pareto分布形状参数的Bayes估计 被引量：4

11

作者 李如兵 宗凤喜 刘鹤飞 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2021年第6期38-42,共5页

文章在移动极值排续集抽样下,针对共轭先验以及Jeffreys先验,基于平方损失、Q-对称熵损失以及Linex损失,获得了Pareto分布形状参数的Bayes估计。利用Monte Carlo法,计算出估计的偏差、真实值和对应估计值之间的均方根以及估计的效率,并... 文章在移动极值排续集抽样下,针对共轭先验以及Jeffreys先验,基于平方损失、Q-对称熵损失以及Linex损失,获得了Pareto分布形状参数的Bayes估计。利用Monte Carlo法,计算出估计的偏差、真实值和对应估计值之间的均方根以及估计的效率,并把他们与在简单随机抽样下获得的相应值进行比较,模拟结果表明在移动极值排序集抽样下获得的估计结果更准确。 展开更多

关键词 移动极值排序集抽样 共轭先验 Jeffreys先验 平方损失函数 q-对称熵损失函数 LINEX损失函数

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贝叶斯框架下泊松分布参数的估计 被引量：4

12

作者 徐宝 宋立新 《西北师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2009年第6期23-25,共3页

在给定的泊松样本X1,X2,…,Xn下,研究了泊松分布参数λ的贝叶斯估计问题.在p,q对称损失函数L(λ,δ)=(λ/δ)p+(δ/λ)q-2(p,q∈Z+)下,得到了参数λ的贝叶斯估计的精确形式并讨论了它的可容许性,最后研究了参数λ的最大后验区间估计.

关键词 泊松分布 p q对称损失函数 贝叶斯估计 最大后验区间估计

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q对称熵损失函数下正态总体刻度参数的估计 被引量：5

13

作者 杜宇静 孙晓祥 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2007年第1期39-43,共5页

用参数估计的方法,研究均值为0的正态分布中刻度参数在q对称熵损失函数下的最小风险同变估计、Bayes估计和M inimax估计,并讨论了[cT+d]1/2形式的估计量当0≤c<c*,d>0;c=c*,d≥0时是可容许的,当0<c≠c*,d=0;c>c*,d>0时... 用参数估计的方法,研究均值为0的正态分布中刻度参数在q对称熵损失函数下的最小风险同变估计、Bayes估计和M inimax估计,并讨论了[cT+d]1/2形式的估计量当0≤c<c*,d>0;c=c*,d≥0时是可容许的,当0<c≠c*,d=0;c>c*,d>0时是不可容许的. 展开更多

关键词 q对称熵损失函数 同变估计 BAYES估计 MINIMAX估计 可容许性 刻度参数

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双参数Weibull分布尺度参数的Bayes估计和经验Bayes估计

14

作者 董秋灿 徐宝 《内江师范学院学报》 CAS 2023年第12期25-29,共5页

在加权p,q对称熵损失函数下,讨论了双参数Weibull分布尺度参数的Bayes估计和经验Bayes估计.在形状参数已知时,首先给出了Weibull分布尺度参数在逆Gamma先验分布下的Bayes估计,其次在所得的Bayes估计的基础上,给出了尺度参数的经验Bayes... 在加权p,q对称熵损失函数下,讨论了双参数Weibull分布尺度参数的Bayes估计和经验Bayes估计.在形状参数已知时,首先给出了Weibull分布尺度参数在逆Gamma先验分布下的Bayes估计,其次在所得的Bayes估计的基础上,给出了尺度参数的经验Bayes估计,最后利用R语言进行数据模拟验证了估计的稳健性与精确性,结果表明经验Bayes估计的精确性更高. 展开更多

关键词 WEIBULL分布 加权p q对称熵损失函数 BAYES估计 经验BAYES估计

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q-对称熵损失函数下Gamma分布的尺度参数的估计 被引量：4

15

作者 杜宇静 孙晓祥 万喜昌 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2008年第3期500-504,共5页

本文在对称熵损失函数的基础上定义了q-对称熵损失函数,并用参数估计的方法研究了在q-对称熵损失函数下Gamma分布的尺度参数的最小风险同变估计(MRE)、贝叶斯(Bayes)估计、最小最大(Mininax)估计等。我们还对这些估计量的可容许性和不... 本文在对称熵损失函数的基础上定义了q-对称熵损失函数,并用参数估计的方法研究了在q-对称熵损失函数下Gamma分布的尺度参数的最小风险同变估计(MRE)、贝叶斯(Bayes)估计、最小最大(Mininax)估计等。我们还对这些估计量的可容许性和不可容许性进行了讨论,最后分别对指数分布和Gamma分布在两种损失函数下的估计结果进行了数值比较。 展开更多

关键词 贝叶斯估计 同变估计 最小最大估计 尺度参数 可容许性 q-对称熵损失函数

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一类指数分布族的参数估计问题 被引量：3

16

作者 张娅莉 查新月 《南阳师范学院学报》 CAS 2007年第6期22-24,共3页

考虑了一类单参数指数族分布的估计问题,在熵损失下讨论了此类分布中未知参数的Bayes估计.给出了未知参数的一个无偏估计并验证了此估计量所具有的一些优良性质,最后在对称熵损失下得出了所讨论参数的Bayes估计.

关键词 熵损失函数 BAYES估计 无偏估计 C-R下界 q对称熵损失函数

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加权p,q对称熵损失下Reyleigh分布参数倒数的Bayes估计 被引量：3

17

作者 王兰 《贵州师范学院学报》 2012年第3期1-3,共3页

在一种新的加权p,q对称损失函数下,研究了Reyleigh分布参数倒数的Bayes估计及其可容许性,并给出了Bayes估计的置信下限的表达式和多层Bayes估计。

关键词 Reyleigh分布 加权p q对称损失函数 BAYES估计 置信下限 多层BAYES估计

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Q对称熵损失下两参数Lomax分布形状参数的Bayes估计 被引量：3

18

作者 王秋平 《佳木斯大学学报（自然科学版）》 CAS 2015年第2期314-315,共2页

利用Bayes估计的方法对Lmoax分布的形状参数在Q对称熵损失函数下进行估计,并给出了其多层Bayes估计的形式.

关键词 Lomax分布 q对称熵损失 BAYES估计

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排序集抽样下Pareto分布形状参数的Bayes估计 被引量：1

19

作者 宗凤喜 李如兵 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2018年第24期15-19,共5页

文章在排续集抽样下,针对共轭先验以及Jeffreys先验,基于平方损失、Q-对称熵损失以及Linex损失获得了Pareto分布形状参数的Bayes估计。利用Monte Carlo法,计算出估计的偏差以及均方误差,并与在简单随机抽样下获得的相应值进行比较,模拟... 文章在排续集抽样下,针对共轭先验以及Jeffreys先验,基于平方损失、Q-对称熵损失以及Linex损失获得了Pareto分布形状参数的Bayes估计。利用Monte Carlo法,计算出估计的偏差以及均方误差,并与在简单随机抽样下获得的相应值进行比较,模拟结果表明在排续集抽样下获得的估计更有效。通过Monte Carlo模拟证明,在相同条件下,基于共轭先验分布得到的估计比基于Jeffreys先验得到的估计更有效。 展开更多

关键词 排序集抽样 共轭先验 Jeffreys先验 平方损失函数 q-对称熵损失函数 LINEX损失函数

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Bayesian Estimation for the Order of INAR(q)Model 被引量：1

20

作者 MIAO GUAN-HONG WANG DE-HUI 《Communications in Mathematical Research》 CSCD 2016年第4期325-331,共7页

In this paper, we consider the problem of determining the order ofINAR（Q） model on the basis of the Bayesian estimation theory. The Bayesian es-timator for the order is given with respect to a squared-error loss fu... In this paper, we consider the problem of determining the order ofINAR（Q） model on the basis of the Bayesian estimation theory. The Bayesian es-timator for the order is given with respect to a squared-error loss function. The consistency of the estimator is discussed. The results of a simulation study for the estimation method are presented. 展开更多

关键词 INAR（q） model Bayesian estimation squared-error loss function con-sistency

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