ND样本最近邻密度估计的一致强相合速度 被引量：6

1

作者 施生塔 吴群英 倪展 《桂林理工大学学报》 CAS 北大核心 2012年第4期631-634,共4页

设X1,X2,…,Xn是同分布的ND样本,具有共同的密度函数f(x),本文利用ND序列的Bernstein不等式,获得了ND样本的最近邻密度估计的一致强相合速度。

关键词 ND样本 最近邻密度估计 一致强相合速度

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END样本最近邻密度估计的一致强相合速度 被引量：3

2

作者 兰冲锋 吴群英 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第3期494-498,共5页

利用扩展负相依(END)序列的Bernstein型不等式,研究END样本最近邻密度估计的一致强相合速度,给出了一致强相合性收敛速度的充分条件,并得到了与NA样本相同的一致强相合收敛速度.

关键词 END序列 最近邻密度估计 一致强相合速度

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独立样本最近邻密度估计的强相合速度 被引量：6

3

作者 杨善朝 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2002年第4期405-408,共4页

设X1,X2,…,Xn是独立同分布样本,具有共同的密度函数 f（x）.在f（x）满足适当的条件下给出最近邻密度估计的强相合收敛速度,其速度可达到O（n-1/3（log n）1/3）。

关键词 独立样本 最近邻密度估计 强相合性 收敛速度

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NSD样本最近邻密度估计的相合性 被引量：1

4

作者 赵珈玉 陆冬梅 《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2019年第2期317-323,共7页

利用负超可加相依(NSD)序列的Bernstein不等式和Borel-Cantelli引理,给出NSD样本最近邻密度估计和失效率函数估计的(弱)强相合性、一致强相合性和(一致)强相合速度.

关键词 NSD样本 最近邻密度估计 失效率函数 (弱)强相合性 (一致)强相合速度

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平稳φ-混合序列最近邻密度估计的相合速度 被引量：3

5

作者 曾翔 《桂林理工大学学报》 CAS 北大核心 2013年第1期174-177,共4页

设{(Xn;n≥1)}为平稳φ-混合序列,具有共同的密度函数f(x)。基于样本X1,X2,…,Xn,在f(x)满足适当的条件下得到了最近邻密度估计一般性逐点弱相合速度和强相合速度,并改进了柴根象的相合速度。

关键词 平稳φ-混合序列 最近邻密度估计 相合速度

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强混合样本下最近邻密度估计的渐近正态性

6

作者 秦永松 雷庆祝 《数学年刊（A辑）》 CSCD 北大核心 2016年第4期463-472,共10页

研究了α-混合样本下最近邻密度估计的渐近性质,证明了估计的渐近正态性并且给出了其渐近方差的显式表达式,由此构造了α-混合样本下概率密度的渐近置信区间.

关键词 α-混合样本 最近邻密度估计 渐近正态性

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ND样本最近邻密度估计的相合性 被引量：7

7

作者 刘永辉 吴群英 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2012年第6期1141-1145,共5页

利用ND序列的Bernstein不等式,研究ND样本最近邻密度估计的相合性,给出了弱相合性、强相合性的充分条件,所得结果将最近邻密度估计的相合性推广到ND样本.

关键词 ND样本 最近邻密度估计 相合性

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WOD样本最近邻密度估计的相合性 被引量：3

8

作者 刘振 吴群英 叶彩园 《桂林理工大学学报》 CAS 北大核心 2014年第4期791-796,共6页

利用WOD序列的指数不等式,在较弱条件下获得了WOD样本下最近邻密度估计fn∧(x)的相合性,并给出fn∧(x)的弱相合性、强相合性及速度的充分条件。将最近邻密度估计的相合性由NA样本推广到了WOD样本。

关键词 WOD样本 最近邻密度估计 相合性

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LNQD样本最近邻密度估计的相合性 被引量：1

9

作者 崔永君 杨善朝 梁丹 《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2012年第2期59-65,共7页

本文在LNQD样本下研究最近邻密度估计的相合性,给出弱相合性、强相合性、一致强相合性以及它们的收敛速度的充分条件,同时研究了失效率函数估计的一致强相合性。

关键词 LNQD序列 最近邻密度估计 相合性

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NSD样本最近邻密度估计的强相合性 被引量：3

10

作者 聂彩玲 李永明 应锐 《应用数学》 CSCD 北大核心 2019年第4期865-871,共7页

本文研究负超可加相依样本的最近邻密度估计强相合性.利用负超可加相依序列的不等式与性质,获得最近邻密度估计的弱相合性、强相合性和一致强相合性.

关键词 负超可加相依 最近邻密度估计 强相合性

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一种近邻密度估计的强收敛速度 被引量：1

11

作者 薛留根 《数学物理学报（A辑）》 CSCD 北大核心 1994年第S1期16-24,共9页

本文讨论了俞军（１９８６）提出的一种近邻密度估计的逐点强收敛速度和一致强收敛速度．并证明了收敛速度的主阶部分不能达到．

关键词 最近邻密度估计 强收敛速度 次序统计量

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基于样本密度加权的神经网络分类器在文本分类中的应用 被引量：1

12

作者 廖一星 《计算机应用与软件》 CSCD 2009年第9期234-236,239,共4页

为了提高文本分类精度,根据训练集的样本密度的不同,提出了一种基于k最近邻密度估计的样本加权算法,从而使得样本密度较大的样本权重得到加强,处于样本密度平均水平的样本权重保持不变,而样本密度较小的样本权重得到减弱。并将这种方法... 为了提高文本分类精度,根据训练集的样本密度的不同,提出了一种基于k最近邻密度估计的样本加权算法,从而使得样本密度较大的样本权重得到加强,处于样本密度平均水平的样本权重保持不变,而样本密度较小的样本权重得到减弱。并将这种方法所构成的神经网络分类器用于文本分类。实验结果表明,这种方法可以在一定程度上提高文本分类精度,优于原始的未加权的分类方法。 展开更多

关键词 k最近邻密度估计 神经网络 文本分类

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异常值的检测及其对棉纱强力预测精度的影响

13

作者 李晓峰 郁崇文 《东华大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第1期43-47,共5页

异常值的存在会不同程度地影响BP神经网络对棉纱强力指标的预测精度,因此对原数据进行异常值检测及对检出异常值的处理是非常关键的.采用系统聚类中的k最近邻密度估计方法对数据样本中存在的异常值进行检测,使用多元回归分析方法对检出... 异常值的存在会不同程度地影响BP神经网络对棉纱强力指标的预测精度,因此对原数据进行异常值检测及对检出异常值的处理是非常关键的.采用系统聚类中的k最近邻密度估计方法对数据样本中存在的异常值进行检测,使用多元回归分析方法对检出的异常值进行修正,对修正前后共4组棉纱强力数据样本进行预测,得到各自的预测精度,经过对比分析,发现修正样本的相对误差和均方误差均明显低于其他3组包含异常值的样本,且异常值的数量越多则预测精度越低. 展开更多

关键词 棉纱强力 异常值 预测 k最近邻密度估计法 多元回归分析

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