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1.
由于聚合数据是个体数据的加总,会失去一些有用信息.针对个体数据模型,分位回归模型可以直接求取未决赔款准备金的分位数,并且对数据中存在的异常值的敏感度不高.在程纪(2020)模型基础上,将分位回归模型与信度理论相结合,将多个流量三角形的增量赔款数据看成是相同日历年下的重复性多次观测,体现样本数据的分层结构,克服经典信度模型中只有一条回归线的弊端,在广义加权损失函数下得到准备金的信度估计,并给出参数估计. 相似文献
2.
在混凝土层析成像中,为了提高反演的准确性和计算效率,针对共轭梯度算法提出一种加权算法——概率加权共轭梯度算法.新算法不同于常规的加权算法,权重是加在成像单元上而不是方程上.为取得较好的权重因子和较好的迭代初始值,采用IART算法的权重和迭代初始值的选取方法.模拟算例和混凝土试验均表明这种加权算法的可行性. 相似文献
3.
《中国惯性技术学报》2019,(4)
相机坐标系和目标坐标系中公共特征点的测量精度和相对几何分布对参数估计具有重要影响,直接影响视觉导航精度。由于坐标点的测量精度依赖于测量系统的精度,而公共点的分布选取更容易调整,因此仅讨论公共特征点相对几何分布对平移旋转参数估计精度的影响。首先,采用非线性模型和加权整体最小二乘算法求解变换参数,并采用蒙特卡罗方法归纳总结了不同的特征点分布对参数估计精度的影响。同时,为了工程化应用,将坐标点分布的分散度进行量化作为其权重,提出一种重构协因数矩阵的方法。最后,基于实际测量数据的对比试验表明,在没有先验知识的情况下,所提出的方法可以改善参数的估计精度,即变换参数的后验标准差至少减小6.7%。 相似文献
4.
针对目前视频行人再识别中存在视角、光线变化,背景干扰与遮挡,行人外观与行为相似,以及相同行人在不同模态特征下距离的差异性而导致的匹配不正确问题,提出一种联合多级深度特征表示和有序加权距离融合的视频行人再识别方法。在行人特征表示阶段,提出了行人多级深度特征表示网络,该网络不仅能学习视频序列中行人的时空特征,还能获取行人的全局外观特征和局部外观特征。在有序加权距离融合阶段,将行人的特征表示输入到距离测度学习中,分别计算行人在三类特征下的独立距离,并将距离排序后,根据距离的排名优化距离权值,最后融合三类距离得到最终距离,从而准确匹配行人。通过在公共数据集中的实验表明,所提方法不仅能够提高视频行人再识别的识别率,还具有丰富和完整的行人特征表示能力。 相似文献
5.
6.
将直觉模糊Kripke结构扩展到加权直觉模糊Kripke结构,将直觉模糊计算树逻辑诱导到加权直觉模糊计算树逻辑;研究在此之上的直觉模糊期望测度和多属性工程决策问题。用加权直觉模糊Kripke结构的权值自然地刻画了工程问题中的成本和收益,直觉模糊测度量化工程进展的不确定性,用加权直觉模糊计算树逻辑描述不确定性工程属性约束。给出了基于直觉模糊模型检测的多属性工程寻优算法,并讨论了算法的复杂度。 相似文献
7.
本文考虑,当一个紧辛轨形群胚(X,ω)沿着光滑点作加权涨开时,它的形如<α_1,…,α_m,[pt]>_(g,A)~X的轨形Gromov-Witten不变量的变化公式,其中[pt]∈H_(dR)~(2n)(X)是生成元,dimX=2n.我们证明了对于非零A∈H_2(|X|,Z),<α_1,…,α_m,[pt]>_(g,A)~X={
_(g_1,pl(A)-e’)~xdimX=4,g≥0,∑((-1)g_1·2)/(2g_1+2)!
_(g_2,pl(A)-e’)~xdimX=6,g≥0,
_(g_1,pl(A)-e’)~xdimX≥8,g=0其中x是X沿一光滑点的权α=(α_1,…,α_n)的加权涨开,且α_1≥α_i,2≤i≤n. 相似文献
8.
本文针对工件间具有链状优先约束和relocation资源约束的极小化加权总完工时间调度优化问题展开研究.针对这一NP难问题,利用relocation约束的性质和贪婪算法的思想,设计了一个多项式近似算法,并证明了当链不可中断,每个链具有相同工件数和工件间具有相同加工时间时,2为该算法的紧界. 相似文献
9.
本文研究变系数EV模型的ND样本加权和的相合性问题.利用ND序列的Bernstein型不等式和截尾的方法,获得了ND样本加权和sum from i=1 to n(W_(ni)(t_0)Y_i)的强、弱相合性,推广了独立随机变量加权和的相合性. 相似文献
10.