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1.
设 X_1,…,X_m i.i.d.是取值于 R~n 中的随机向量,X_1 有概率密度 f(x),取正随机变量 H_m(x,ω)=H_m(x,X_2(ω),…,(ω))为随机窗宽,f(x)的核估计与最近邻估计分别如下:f_m(x)=(mH_m~n(x,ω))~(-1)sum from i=1 to m K((X_i-x)/H_m(x,w))f_m(x)=(ma_m~n(x,w))~(-1) sum from i=1 to m K((X_i-x)/a_m(x,w)),m≥1,x∈R~n.假定 K 为 R~n 中有界变差函数,当 f(x)与 K(x)的条件比[1]弱时,我们讨论了 f_m(x)与 f_m(x)的一致强相合性。本文所得随机窗宽的结果与[1]中常数窗宽的结果相同,这些结果也比[2]和[5]中的要好。 相似文献
2.
本文讨论了一维离散指数族在平方误差损失下的经验Bayes估计问题.证明了其参数的任何经验Bayes估计的渐近最优收敛速度都不可能达到O(n-1),即使参数空间被限定于一个有限区间.这意味着,Singh(对Lebesgue指数族情形提出)的一个猜想,在离散指数族情形,被证明是正确的. 相似文献
3.
本文在Weibull分布下对飞机的某关键部件的金属材料的疲劳寿命进行可靠性估计。并给出了部分可靠度和可靠寿命的估计结果. 相似文献
4.
非盲图像复原在数学上是一种典型的病态问题,也是计算机视觉领域的重要研究内容之一,其目标是在点扩散函数已知的情况下,由模糊图像估计出清晰图像,其研究重点是在改善图像清晰度和抑制噪声之间做出适当的折衷。近50年来,非盲图像复原取得了长足的发展,从早期的维纳滤波到当前的深度学习,学者们提出了数以百计的非盲图像复原算法,并应用在各个领域。本文首先介绍非盲图像复原的基本概念和研究意义,然后依据算法的属性对非盲图像复原算法进行分类概括,从总体上将其分为传统方法和深度学习方法,又进一步将传统方法细分为直接法和迭代法,并依据不同算法的模型特征,分析不同类别中主要算法的优缺点,同时结合多种典型实验,比较分析了一些代表性算法的复原性能,最后展望了非盲图像复原算法的发展趋势,归纳了重点研究方向。 相似文献
5.
针对旋转导向钻井工具姿态测量系统陀螺仪故障问题,提出一种陀螺仪加性故障估计与处理方法.首先将陀螺仪故障增广为状态变量,融合加速度计测量信息建立非线性测量模型;然后针对由于模型线性化、陀螺仪漂移、钻井过程的高温、高压、强振动等因素导致卡尔曼滤波算法估计精度变差的问题,将测量误差等效为幅值有界但分布未知的误差,提出了一种自... 相似文献
6.
7.
In this letter, we discuss the increase in the average cluster size by lowering the stagnation temperature of the methane (CH4) gas. The Coulomb explosion experiments are conducted to estimate the cluster size and the size distribution. The average CH4 cluster sizes Nay of 6 230 and 6 580 are acquired with the source conditions of 30 bars at 240 K and 60 bars at 296 K, respectively. Empirical estimation suggests a five-fold increase in the average size of the CH4 clusters at 240 K compared with that at room temperature under a backing pressure of 30 bars. A strong nonlinear Hagena parameter relation (Г^*∝ T0^-3.3) for the CH4 clusters is revealed. The results may be favorable for the production of large-sized clusters by using gases at low temperature and high back pressures. 相似文献
8.
邵春玉 《宁波大学学报(理工版)》1995,(3)
研究在定时有替换截尾试验下,指数模型点估计的验前参数的确定方法,讨论了验前参数的有关性质并给出了确定验前参数取值适合域的方法.最后用例子说明Bayes估计“优于”经典估计. 相似文献
9.
缪正武 《浙江大学学报(理学版)》1959,46(6):680-685
提出利用拉格朗日乘子法重新证明σ 2 ![]()
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算子的最优凹性,并定义了一个凸锥Γ 3 ? = λ = ( λ 1 , λ 2 , ? , λ n ) ∈ R n : σ 1 ( λ ) > 0 , σ 2 ( λ | i ) > 0 , 1 ≤ i ≤ n ![]()
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。利用σ 2 ![]()
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算子的最优凹性,给出了σ 2 H e s s i a n 方 程 P o g o r e l o v ![]()
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型C 2 ![]()
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内估计,进而证明了σ 2 ( D 2 u ( x ) ) = 1 , x ∈ R n ![]()
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的满足二次多项式增长条件的Γ 3 ? - ![]()
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凸整解为二次多项式。 相似文献
10.