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1.
示性函数在实分析等课程中很基本且应用广泛,但在初等概率论教材里应用不多.本文举例说明示性函数可以帮助学生理解初等概率论中一些基本概念、结论并精简其中一些计算.  相似文献   
2.
以一个损失厌恶销售商与一个损失中性供应商组成的两级供应链为背景,利用期望损失厌恶理论对销售商在期权契约下的最优采购策略进行了研究,并证明了期望损失厌恶理论能有效克服传统基于前景理论的研究中因参考点外生且固定假设带来的弊端。在此基础上,进一步给出了供销双方在期权契约下实现协调共赢的条件,分析了销售商损失厌恶程度,期权契约价格等参数对供应链协调共赢机制的影响。结果显示:销售商的损失厌恶偏好并不会改变权利金分配整体供应链利润的作用,但会增强销售商分享收益的能力,改变供销双方利润或效用水平对权利金,产品销售价格和生产成本的敏感程度,且较高的损失厌恶偏好还会阻碍供销双方协调共赢目标的达成。  相似文献   
3.
文献[1]中给出了有关条件期望与三个随机变量独立的两个充要条件,本文通过几个反例说明其充分性是不成立的.分析了文献[4]中一个定理证明存在的错误,并给出了新的证明.  相似文献   
4.
本文首先运用考虑非期望产出的SBM-SupSBM模型估计我国各省市绿色技术创新效率并进行分类:稳定上升类、平稳类、大幅度波动类以及下降类。之后从企业内部和外部两方面对绿色技术创新效率提升的影响因素提出假设,着重考虑大幅度波动类别省份的效率提升。运用面板数据模型各影响因素进行验证,结论显示:企业规模对绿色技术创新效率波动较大的省份起到显著的抑制作用,环境规制和技术进步对绿色技术创新效率波动较大的省份作用不明显。针对分析结果,提出结论:在提升绿色技术创新效率的过程中,应注重企业规模和技术进步的协同作用,以及技术的开放程度。  相似文献   
5.
唐志荣  刘明哲  王畅  蒋悦 《光学学报》2019,39(1):390-402
为提高三维点云在数据随机缺失和噪声干扰等复杂情况下的配准精度,提出一种基于多维混合柯西分布(MMC)的点云配准方法。将点云数学模型扩展为MMC模型,求解模型各参数,并构造出特征四面体,以优化旋转矩阵与平移向量;通过最大期望算法分别求出目标点云和待配准点云在MMC模型下的数据中心、协方差矩阵和权重的值。仿真与实验数据表明:与几种常用的算法相比,MMC算法即使在点云数据存在遮挡、缺失,大小不一致,含随机噪声,且具有无序性的条件下,也能精确配准,且具有良好的稳健性。  相似文献   
6.
7.
对任意区间[t0,t1]任意初值为x0和终值为x1的Brown桥,即随机微分方程dx=(x1-x)/(t1-t)dt+dB(t) x(t0)=x0,给出其解析解(包括随机积分解和Fourier级数解),及Milstein数值解并进行期望和方差分析,求得期望函数、期望±标准差曲线和95%置信区间边界曲线.并对不同Brown运动对应的不同轨线实现进行仿真模拟.对一个非真实的近似解加以辨别.  相似文献   
8.
两点分布是是概率论中比较简单但却非常重要的分布之一,处理得好能使得采用常规方法很难处理甚至不可能解决的问题变得异常简单,通过具体实例介绍了两点分布在计算概率、期望以及寻找无偏估计量中的几种灵活运用.  相似文献   
9.
给出条件数学期望的一般定义、经典定义以及随机变量关于一般σ代数的条件数学期望的几何定义,并举例说明条件数学期望在均值回归中的应用.  相似文献   
10.
针对近红外与彩色可见光图像融合后对比度低、细节丢失和颜色失真等问题,提出一种基于多尺度变换和自适应脉冲耦合神经网络(PCNN-pulse coupled neural network,PCNN)的红外与彩色可见光图像融合的新算法。首先将彩色可见光图像转换到HSI(hue saturation intensity)空间,HSI色彩空间包含亮度、色度和饱和度三个分量,并且这三个分量互不相关,因此利用这个特点可对三个分量分别进行处理。将其亮度分量与近红外图像分别进行多尺度变换,变换方法选择Tetrolet变换。变换后分别得到低频和高频分量,针对图像低频分量,提出一种期望最大的低频分量融合规则;针对图像高频分量,采用高斯差分算子调节PCNN模型的阈值,提出一种自适应的PCNN模型作为融合规则。处理后的高低频分量经过Tetrolet逆变换得到的融合图像作为新的亮度图像。然后将新的亮度图像和原始的色度和饱和度分量反向映射到RGB空间,得到融合后的彩色图像。为了解决融合带来的图像平滑化和原始图像光照不均的问题,引入颜色与锐度校正机制(colour and sharpness correction, CSC)来提高融合图像的质量。为了验证方法的有效性,选取了5组分辨率为1 024×680近红外与彩色可见光图像进行试验,并与当前高效的四种融合方法以及未进行颜色校正的本方法进行了对比。实验结果表明,同其他图像融合算法进行对比分析,该方法在有无CSC颜色的情况下均能保留最多的细节和纹理,可见度均大大提高,同时本方法的结果在光照条件较弱的情况下具有更多的细节和纹理,均具有更好的对比度和良好的色彩再现性。在信息保留度、颜色恢复、图像对比度和结构相似性等客观指标上均具有较大优势。  相似文献   
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