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1.
SAVE,PHD和SIRⅡ已被证明是有效的降维方法,这些方法基于下面的两个假设1线性条件和常数方差条件.但是,常数方差条件非常强.当常数方差不成立时,即使线性条件成立,SAVE,PHD和SIRⅡ经常会找到中心空间之外的方向.通过去掉了常数方差条件,在较弱条件下推广了SAVE,PHD和SIRⅡ从而使得在较弱的条件下,能得到中心空间的正确估计.  相似文献   
2.
在Delphi语言中,Flbcok组件在程序中可同时作为浏览显示与打印输出组件。介绍一例巧用SQL语句查询功能与Flbcok组件在单一窗口中实现了多功能组合查询带所见即所得的打印功能。  相似文献   
3.
提出一种新的降维方法, 加权方差估计(WVE), 它包含了切片平均方差估计(SAVE)作为特例. 并且利用Bootstrap方法从WVE中 选择出最优估计, 给出了维数的选择方法. 该最优估计通常远好于已有方法, 比如切片逆回归(SIR)等. 已有的许多方法, 如SIR, SAVE等, 通常对每个 观测给予相同的权来估计中心子空间(CS). 通过引入权函数, WVE根据观测样本距中心子空间的距离, 对不同观测给予不同权重. 权函数使得WVE在很 一般或复杂的情形下有很好的表现, 比如, 回归变量的分布严重偏离椭圆对称分布. 而椭圆对称分布假设是许多方法 的基本假定, 如SIR, SAVE等. 和已有方法相比, WVE对自变量的分布不敏感. 本文建立了WVE的相合 性. 与其他方法的模拟比较表明了WVE的优点.  相似文献   
4.
本文考虑本质位置参数分布族中,参数的Fiducial分布与后验分布的等同问题.首先讨论了如何给出Fiducial分布,分析结果表明以分布函数形式给出Fiducial分布要比密度函数形式合理,同时,证明了所给的Fiducial分布具有频率性质.然后,研究在参数受到单侧限制时,Fiducial分布与后验分布等同的问题,给出的充要条件是分布族为指数分布族,此时,先验分布是一个广义先验分布,它不能被Lebesgue测度控制.最后,证明了在参数限制在一个有限区间内时,Fiducial分布与任何先验(包括广义先验分布)下的后验分布不等同.  相似文献   
5.
本文考虑本质位置参数分布族中,参数的Fiducial分布与后验分布的等同问题.首先讨论了如何给出Fiducial分布,分析结果表明以分布函数形式给出Fiducial分布要比密度函数形式合理,同时,证明了所给的Fiducial分布具有频率性质.然后,研究在参数受到单侧限制时,Fiducial分布与后验分布等同的问题,给出的充要条件是分布族为指数分布族,此时,先验分布是一个广义先验分布,它不能被Lebesgue测度控制.最后,证明了在参数限制在一个有限区间内时,Fiducial分布与任何先验(包括广义先验分布)下的后验分布不等同.  相似文献   
6.
现代电子战中,弹载雷达与干扰机间存在着二元零和动态博弈。针对博弈条件下弹载雷达和干扰机性能降低问题,分别以雷达和干扰为博弈主导者,建立Stackelberg博弈模型,基于信干噪比准则提出了二次注水的波形设计方法。在雷达主导的博弈模型中,干扰通过min策略最小化雷达接收端信干噪比,雷达通过二次注水的maxmin策略分配信号频域功率,降低干扰影响;在干扰主导的博弈中,雷达通过max策略最大化自身信干噪比,干扰机利用minmax策略提高干扰效能。实验仿真表明,maxmin策略中雷达检测性能较min策略最高提升9.17%,而minmax策略中目标被探测概率较max策略最多降低11.42%;为博弈条件下雷达信号和干扰信号的优化分别提供了解决方案。   相似文献   
7.
为提高电子战中弹载雷达检测性能,该文提出基于纳什均衡的雷达波形设计方法。首先建立电子战条件下雷达与干扰信号博弈模型,基于最大化信干噪比(SINR)准则,分别设计了雷达和干扰的波形策略;然后通过数学推导论证了博弈纳什均衡解的存在性,设计了一种重复剔除严格劣势的多次迭代注水方法来实现纳什均衡;通过二步注水法推导了非均衡的maxmin优化方案;最后通过仿真实验测试不同策略下雷达检测性能。仿真结果证明,基于纳什均衡的雷达信号设计有助于提升博弈条件下雷达检测性能,对比未博弈时,雷达检测概率最高可提升12.02%,较maxmin策略最高可提升3.82%,证明所设计的纳什均衡策略更接近帕累托最优。  相似文献   
8.
化石能源危机和环境污染成为新世纪所面临的问题,因此,发展清洁能源,对于缓和资源过分消耗带来的能源枯竭问题,减少人类发展与自然资源之间的矛盾问题,具有重要意义,从而实现可持续的发展.本文将从电力设备入手,探讨智能电网在生活中的应用,并从多技术、多角度来分析,以此推动智能电网的发展,提高社会清洁能源意识.  相似文献   
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