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一种用于推算感染时间曲线的非参数极大似然估计方法 被引量:2
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作者 蔡全才 姜庆五 +3 位作者 程翔 郭强 孙庆文 赵根明 《第二军医大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2004年第12期1349-1352,共4页
目的:研究通过传染病发病时间曲线推算感染时间曲线的方法。方法:采用基于EMS算法的非参数极大似然估计方法,根据传染病的发病资料和潜伏期资料推算感染时间曲线,并用于中国内地SARS感染时间曲线推算。结果:通过Mat-lab编程,所采用的方... 目的:研究通过传染病发病时间曲线推算感染时间曲线的方法。方法:采用基于EMS算法的非参数极大似然估计方法,根据传染病的发病资料和潜伏期资料推算感染时间曲线,并用于中国内地SARS感染时间曲线推算。结果:通过Mat-lab编程,所采用的方法可以方便地估计出感染时间曲线,并可平滑个体数据的波动。用于推算中国内地SARS感染时间曲线,发现感染时间曲线平滑稳定,有明显的2个高峰,感染高峰与实际发病高峰间隅5 d左右;发病人数(4 634例)与估计的感染人数(4 633.6例)相差在0.5例以内。结论:基于EMS算法的非参数极大似然估计3-法对于感染时间曲线的估计是可靠的,可以用于SARS感染时间曲线的推算。所推算的感染时间曲线有助于干预措施被果评价。 展开更多
关键词 参数极大似然估计 EMS算法 感染时间曲线 严重急性呼吸综合征
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极大似然法在水下机器人系统辨识中的应用 被引量:22
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作者 刘建成 刘学敏 徐玉如 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 2001年第5期1-4,3,共4页
主要探讨了极大似然参数估计法及其松弛算法 ,将它们应用于水下机器人运动模型的辨识中 .利用水下机器人的海上类Z型试验数据 ,辨识得到某智能水下机器人水动力系数 ,并对比了两种算法的结果 ,可看出松弛算法有更好的收敛性 .然后用辨... 主要探讨了极大似然参数估计法及其松弛算法 ,将它们应用于水下机器人运动模型的辨识中 .利用水下机器人的海上类Z型试验数据 ,辨识得到某智能水下机器人水动力系数 ,并对比了两种算法的结果 ,可看出松弛算法有更好的收敛性 .然后用辨识得到的水动力系数建立了水下机器人的运动模型 ,用运动仿真进行了模型验证 .仿真结果表明辨识得到的数学模型是可靠的 ,本方法对于水下机器人操纵与自适应控制的研究有较大的实际意义 . 展开更多
关键词 水下机器人 系统辨识 极大参数估计 水动力系数 松驰算法 数学模型
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一类随机微分方程的参数估计 被引量:3
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作者 李群 《应用数学》 CSCD 北大核心 2012年第4期771-776,共6页
随机Gilpin-Ayala方程其用幂函数的表达式来更好的刻画各种密度制约机制,具有一般代表性,本文以随机微分方程理论和统计学方法作为工具,探讨随机种群生态模型Gilpin-Ayala方程在It随机积分意义下的正解存在唯一性和参数估计问题.
关键词 随机Gilpin-Ayala方程 正解存在唯一性 参数极大似然估计 四点式平均值法
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基于Monte Carlo法的极值分布类型及其参数估计方法比较 被引量:21
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作者 卢安平 赵林 +1 位作者 郭增伟 葛耀君 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第2期88-95,共8页
为探讨极值概率分布模型(极值Ⅰ型、Ⅱ型、Ⅲ型分布)在工程场地重现期内极值风速预测中的适用性,以工程上常用的风速分布模型为依据,采用Monte Carlo数值模拟法分别产生服从指数分布、正态分布、瑞利分布、威布尔分布、对数正态分布、... 为探讨极值概率分布模型(极值Ⅰ型、Ⅱ型、Ⅲ型分布)在工程场地重现期内极值风速预测中的适用性,以工程上常用的风速分布模型为依据,采用Monte Carlo数值模拟法分别产生服从指数分布、正态分布、瑞利分布、威布尔分布、对数正态分布、广义极值分布的伪风速母样.基于以上伪风速母样分别使用极大似然参数估计法和概率权矩法对极值Ⅰ型、Ⅱ型、Ⅲ型分布模型中的参数进行估计,并与伪风速母样的理论极值分布进行对比分析.结果表明:极大似然参数估计法适用性较强,参数估计精度较高;重现期内极值风速的估算对风速母样分布类型敏感,服从不同分布的风速母样,应有针对性选用极值分布类型估算重现期内极值风速. 展开更多
关键词 MONTE Carlo法 伪风速母样 极值分布类型 参数估计 极大参数估计 极值风速
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基于期权价格的Lévy过程参数估计研究 被引量:2
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作者 柳向东 杨飞 《深圳大学学报(理工版)》 EI CAS 北大核心 2014年第3期325-330,共6页
Lévy过程可准确描述某些复杂的分布特征,如:尖峰、厚尾及有偏等,也可将标的资产运动过程中所展现的非连续性体现出来,因此在金融过程中得到了广泛而有效的运用.本研究基于期权的定价公式,运用极大似然法以及快速傅里叶变换对方差伽... Lévy过程可准确描述某些复杂的分布特征,如:尖峰、厚尾及有偏等,也可将标的资产运动过程中所展现的非连续性体现出来,因此在金融过程中得到了广泛而有效的运用.本研究基于期权的定价公式,运用极大似然法以及快速傅里叶变换对方差伽马(Variance-Gamma,VG)模型、Carr-Geman-MadanYor(CGMY)模型及VGSA模型(VG和Cox-Ingersoll-Ross模型的复合指数模型)等几种典型Lévy过程的参数进行有效估计,并且通过香港恒生指数期权数据对该方法进行验证. 展开更多
关键词 应用统计数学 LÉVY过程 期权定价 极大参数估计 特征函数 快速傅里叶变换
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随机食物有限种群模型参数估计的相合性及其渐近分布
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作者 韩七星 孙伟志 《吉林大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2012年第3期482-486,共5页
利用随机微分方程理论及统计学方法,研究随机食物有限型模型N.(t)=N(t)(K-N(t)K+CN(t))(r+αB.(t)),其中B(t)是一维Brown运动,满足B(0)=0,初值0<N(0)=N0<K,讨论此模型中参数α,r的极大似然估计,r的相合性及其渐近分布问题,证明... 利用随机微分方程理论及统计学方法,研究随机食物有限型模型N.(t)=N(t)(K-N(t)K+CN(t))(r+αB.(t)),其中B(t)是一维Brown运动,满足B(0)=0,初值0<N(0)=N0<K,讨论此模型中参数α,r的极大似然估计,r的相合性及其渐近分布问题,证明了估计量,r具有强相合性及渐近正态性. 展开更多
关键词 食物有限种群模型 参数极大估计 相合性 渐近分布
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关于区间数据的分布函数估计问题 被引量:12
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作者 郑祖康 丁邦俊 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2004年第2期119-125,共7页
随机变量的区间观察值是指在随机试验中,我们只知道随机变量X是否落入某个可以观察的区间(TL,TR](该区间可以是来自某个已知或未知的二维分布),但不知道随机变量X的具体观察值.这类问题不同于以往讨论过的左截断,右截断或双侧截断问题,... 随机变量的区间观察值是指在随机试验中,我们只知道随机变量X是否落入某个可以观察的区间(TL,TR](该区间可以是来自某个已知或未知的二维分布),但不知道随机变量X的具体观察值.这类问题不同于以往讨论过的左截断,右截断或双侧截断问题,本文将所见到的一些有关分布函数方面的研究成果作了一个简要介绍,同时也给出了作者的最新研究结果。 展开更多
关键词 区间数据 自相合估计 参数极大似然估计
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无进展生存期数据中区间删失的处理策略研究
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作者 袁堉琨 李晨 +1 位作者 陈垂雄 夏结来 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2024年第5期753-756,761,共5页
目的以无进展生存期(progression-free survival,PFS)为终点的临床试验中,探讨不同区间删失数据填补策略、分析方法和随访间隔等对研究结果的影响,为实际应用提供参考。方法基于蒙特卡罗模拟数据集,在不同终点事件发生风险、研究随访策... 目的以无进展生存期(progression-free survival,PFS)为终点的临床试验中,探讨不同区间删失数据填补策略、分析方法和随访间隔等对研究结果的影响,为实际应用提供参考。方法基于蒙特卡罗模拟数据集,在不同终点事件发生风险、研究随访策略和样本量场景下,采用末次观测结转法(last observation carried forward,LOCF)、均值填补法、非参数极大似然估计法(non-parametric maximum likelihood estimation,NPMLE)和多重填补法(multiple imputations,MI)等四种方法估计试验疗效,比较各方法的估计表现。结果在不同场景下各方法对区间删失数据处理的效果存在差别,终点事件发生风险越大(即中位PFS越小)、随访频率越低,LOCF和均值填补对试验疗效参数估计偏差越大,即表现越差;而NPMLE和MI方法在各种场景下参数估计偏差均优于简单填补法。结论LOCF和均值填补适用于终点事件发生风险小,高随访频率的场景;NPMLE和MI适用于任何场景且表现稳定。 展开更多
关键词 区间删失 多重填补 参数极大似然估计
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六自由度串联机器人自适应鲁棒控制算法的改进 被引量:3
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作者 莫毅 《中国农机化学报》 2016年第5期232-235,274,共5页
针对鲁棒控制在六自由度串联机器人轨迹跟踪控制性能较差以及自适应控制收敛有限,容易造成机器人出现无法控制和往复震荡等现象。为此,综合考虑机器人动力传输与摩擦学特性,为降低测量误差对系统参数估计的影响,利用极大似然参数估计方... 针对鲁棒控制在六自由度串联机器人轨迹跟踪控制性能较差以及自适应控制收敛有限,容易造成机器人出现无法控制和往复震荡等现象。为此,综合考虑机器人动力传输与摩擦学特性,为降低测量误差对系统参数估计的影响,利用极大似然参数估计方法得到参数辨识的精确结果,同时将自适应鲁棒控制的积分参数估计调整为比例积分参数估计,在期望补偿自适应鲁棒控制算法的基础上提出改进自适应鲁棒控制算法。仿真验证表明,提出的改进算法显著提高系统的运动稳定性和可控性,轨迹的跟踪精度大大提高。 展开更多
关键词 鲁棒自适应控制 极大参数估计 轨迹跟踪 六自由度串联机器人
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