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排序方式: 共有10000条查询结果,搜索用时 640 毫秒
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4.6动态搜索窗调整算法(DSWA)通常运动矢量在搜索区域内具有中心偏置分布特性.而3SS算法在搜索区域为(±16.±16)时第一步搜索采用17×17的搜索窗,对运动块的运动矢量估计来说初始步长太大.跳出了可能性比较大的区域.导致搜索方向的不确定性.故而有可能陷于局部最小。动态搜索窗调整算法在搜索过程中可以根据搜索窗收敛因子的大小自动调整下一个搜索阶段的搜索窗的尺寸,是一种自适应的梯度搜索算法。DSWA算法的搜索窗收敛因子Rw为当前阶段搜索窗大小与上一阶段搜索富大小之比.可以表示为T和H是常数参量.是通过统计一些… 相似文献
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当分布密度的形式未知时,参数的极大似然估计没有明确的解析表达式,也不能通过设计算法由计算机运算得到。本文我们将从该分布中抽取的样本当作是来自另一个形式已知的分布密度的样本,该已知分布密度的选取依赖于未知的分布密度,但是具有与未知分布相似的边界性质。基于这两个分布族,我们提出了拟极大似然估计的概念,同时,对这种拟极大似然估计的渐近性质进行了讨论。结果表明拟极大拟然估计与极大似然估计有关相同的渐近性质,并且由于拟极大似然估计的获得不依赖于未知分布密度的形式,只与一已知的分布密度有关,使得通过计算机可以实现对其的求解。 相似文献
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也谈“心理状态数”的估计 总被引:5,自引:1,他引:4
读了董、宋两位同志的“心理状态数矩法估计”(见本期)一文,觉得该文提出了一个在实用上有意义的问题,二位用知法推导出了有关的估计,形式也比较简洁便于计算,有其一定的优点,另一方面,也感到还有些可进一步探讨的问题,因此写了这篇小文,供对此问题有兴趣的同志参考.董、宋两位同志所提出的统计模型是:有独立随机样本Y1,…,Yn,它来自参数c和б的,以为概率密度的总体,要估计c。此处0≤c≤2, б>0,他们提出了矩估计法,本文先来考察极大似然估计法,并指出其优点。 1.极大似然估计法 样本Y1,…,Yn的似然函数是其中m是Y1,…Yn中不大于0的个数,… 相似文献
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双奇次有限元的渐近准确误差估计 总被引:1,自引:1,他引:0
§1.引言 近年来自适应有限元方法无论在数学理论还是在实际应用方面都已得到迅速发展.I.Babuska 等首先提出了双线性单元(p=1)的h型自适应方法.此后作者与Babuska又发展了双二次单元(p=2)的h型自适应方法并进行了一系列数值计算.这些成果已被应用于美国马里兰大学的自适应有限元程序FEARS中.自适应方法的基础在于对有限元近似解作后验误差估计,这些估计应是便于计算的.作者在[5]中已对任 相似文献
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