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基于激活似然估计meta分析的神经性厌食症大脑功能活动差异性研究
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作者 王彦博 卜玉莲 +5 位作者 沈天笑 张伊冰 占世坤 孙伯民 张璟 胡柯嘉 《中国神经精神疾病杂志》 北大核心 2025年第6期363-369,共7页
目的通过激活似然估计(activation likelihood estimation,ALE)meta分析探寻神经性厌食症(anorexia nervosa,AN)患者与健康对照(healthy controls,HC)神经活动差异性,及其与AN患者临床症状的关联性。方法检索2000年至2025年3月发表的关... 目的通过激活似然估计(activation likelihood estimation,ALE)meta分析探寻神经性厌食症(anorexia nervosa,AN)患者与健康对照(healthy controls,HC)神经活动差异性,及其与AN患者临床症状的关联性。方法检索2000年至2025年3月发表的关于AN神经活动影像学研究的meta分析文献,从识别出的588篇文献中筛选并纳入4篇专注于AN组与HC组神经活动差异的meta分析,共包含212名受试者和21组坐标。采用ALE meta分析方法,通过GingerALE软件对报告的脑区改变及其峰值坐标进行系统性分析,以探究AN组与HC组在大脑功能活动方面的差异。结果与HC组相比,AN组患者在左海马旁回/杏仁核(ALE值=0.39×10^(-2))、右海马旁回/杏仁核(ALE值=0.39×10^(-2))和枕下回(ALE值=0.39×10^(-2))的激活增强(P<0.01,FWE校正),而在布罗德曼17区(ALE值=0.61×10^(-2))的激活减弱(P<0.01,FWE校正)。结论AN患者的关键脑区(如海马旁回、枕下回和杏仁核)表现出显著的功能激活异常。 展开更多
关键词 神经性厌食症 激活估计 META分析 海马旁回 杏仁核 布罗德曼17区 视觉信息处理 情绪调节 记忆形成
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极大似然估计的信息融合方法及其在水下航行器制导中的应用 被引量:8
2
作者 高立平 黄海宁 徐德民 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第2期306-310,共5页
对基于极大似然估计的数据融合技术进行了理论分析,证明了用多传感器融合估计后的数据较单传感器测量数据方差减小;并把该技术应用于水下航行器制导技术,对其进行了理论分析,提出了一种新的航行器制导技术,最后对该技术应用于航行... 对基于极大似然估计的数据融合技术进行了理论分析,证明了用多传感器融合估计后的数据较单传感器测量数据方差减小;并把该技术应用于水下航行器制导技术,对其进行了理论分析,提出了一种新的航行器制导技术,最后对该技术应用于航行器制导和目标跟踪技术进行了仿真计算,结果证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 水下航行器 制导 信息融合 大似估计
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带有不完全信息随机截尾试验下最大似然估计的重对数律 被引量:11
3
作者 宋毅君 李补喜 李济洪 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2009年第2期113-125,共13页
本文在条件(Φ)下,证明了带有不完全信息随机截尾试验下最大似然估计的收敛速度符合重对数律,并验证了Weibull分布、对数正态分布满足条件(Φ).
关键词 带有不完全信息随机截尾试验 最大似估计 重对数律
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马尔科夫链的Fisher信息阵及参数的最大似然估计 被引量:4
4
作者 史道济 《天津大学学报》 EI CAS CSCD 1993年第3期98-105,共8页
给出马尔科夫链的Fisher信息阵与相应的一维、二维分布Fisher信息阵之间的关系,为计算马尔科夫链参数的最大似然估计值提供了一种简单方便的算法。将结果应用于极值马尔科夫链,得到极值马尔科夫链Fisher信息阵元素的精确表示。
关键词 费歇信息 马氏链 大似估计
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基于增量式有限混合模型的多目标状态极大似然估计 被引量:1
5
作者 闫小喜 韩崇昭 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第5期577-584,共8页
提出了增量式有限混合模型来提取概率假设密度滤波器序贯蒙特卡罗实现方式中的多目标状态.该模型以增量方式构建,其混合分量采用逐个方式插入其中.采用极大似然准则来估计多目标状态.对于给定分量数目的混合模型,应用期望极大化算法来... 提出了增量式有限混合模型来提取概率假设密度滤波器序贯蒙特卡罗实现方式中的多目标状态.该模型以增量方式构建,其混合分量采用逐个方式插入其中.采用极大似然准则来估计多目标状态.对于给定分量数目的混合模型,应用期望极大化算法来获得参数的极大似然解.在新分量插入混合模型时,保持已有混合模型的参数不变,仍旧采用极大似然准则从候选新分量集合中选择新插入分量.新分量插入混合步和期望极大化算法拟合混合参数步交替应用直到混合分量数目达到概率假设密度滤波器的目标数目估计值.利用k-d树生成插入到混合模型的新分量候选集合.增量式有限混合模型统一了分量数目变化趋势和粒子集合似然函数的变化趋势,有助于一步一步地搜寻混合模型的极大似然解.仿真结果表明,基于增量式有限混合模型的概率假设密度滤波器状态提取算法在多目标跟踪的应用中优于已有的状态提取算法. 展开更多
关键词 多目标状态估计 增量式有限混合模型 概率假设密度滤波器 大似 期望极大化
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广义矩和广义经验似然估计量的有限样本性质比较
6
作者 宋球红 李昊 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2011年第9期11-14,共4页
文章在线性单方程结构模型框架内运用蒙特卡洛模拟技术对广义矩(GMM)和广义经验似然(GEL)估计量的有限样本性质进行了比较。研究发现:虽然GMM和GEL一阶渐近等价,但它们的有限样本性质依赖于可获取的工具变量数、内生性强弱和样本容量;... 文章在线性单方程结构模型框架内运用蒙特卡洛模拟技术对广义矩(GMM)和广义经验似然(GEL)估计量的有限样本性质进行了比较。研究发现:虽然GMM和GEL一阶渐近等价,但它们的有限样本性质依赖于可获取的工具变量数、内生性强弱和样本容量;在样本容量较小时使用GEL能有效改善GMM估计偏差。 展开更多
关键词 有限样本 广义经验估计 广义矩估计
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基于最大似然估计的不可区分多目标定位法 被引量:2
7
作者 马贤同 罗景青 刘兴华 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第3期741-743,748,共4页
传统的最大似然估计定位法无法剔除误差较大或错误的参数,且不适用于多目标情形。结合最大似然估计理论,针对不可区分多目标定位问题,引出了目标位置信息场定位法,通过加入代价函数使得该方法能够剔除错误数据,降低误差大的数据对定位... 传统的最大似然估计定位法无法剔除误差较大或错误的参数,且不适用于多目标情形。结合最大似然估计理论,针对不可区分多目标定位问题,引出了目标位置信息场定位法,通过加入代价函数使得该方法能够剔除错误数据,降低误差大的数据对定位结果估计的影响。仿真结果表明,目标位置信息场定位法具有筛选有用参数信息的能力,且适用于不可区分的多目标定位,能够同时确定目标数目和位置,验证了方法的有效性。 展开更多
关键词 最大似估计 目标位置信息 定位 多目标
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在分层抽样下有效利用辅助信息及含于层总体大小中的信息的经验似然方法(英文)
8
作者 伍长春 张润楚 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2006年第4期401-409,共9页
本文考虑用在分层随机抽样下的经验似然方法来获得有限总体参数的估计量.我们指出,经验似然方法非常自然地结合辅助信息和含于层总体大小中的信息.我们的结果显示,由经验似然方法可获得有效估计.
关键词 经验 分层随机抽样 辅助信息 层总体大小 刀切法估计
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基于极大似然估计的BP算法及其在深基坑开挖参数辨识中的应用 被引量:4
9
作者 汤勇力 李锡夔 《计算力学学报》 CAS CSCD 北大核心 2001年第2期138-145,共8页
本文采用人工神经网络 BP算法对深基坑开挖工程中的参数进行辨识。将某些现场实测值作为网络输入 ,土层物性参数作为网络的输出 ,通过有限元计算取得学习样本来训练网络 ,从而达到对深基坑开挖工程中的参数进行辨识的目的。同时 ,本文... 本文采用人工神经网络 BP算法对深基坑开挖工程中的参数进行辨识。将某些现场实测值作为网络输入 ,土层物性参数作为网络的输出 ,通过有限元计算取得学习样本来训练网络 ,从而达到对深基坑开挖工程中的参数进行辨识的目的。同时 ,本文提出了将极大似然估计引入 BP学习算法中 ,可以考虑学习样本和网络输入 (现场实测值 )的误差 ,可以求得所辨识参数的可靠度。本文还对动态调整 BP学习算法的学习速率因子、冲量系数以加快网络学习速度的算法进行了研究 ,本文算例表明本文算法训练速率可比传统 BP算法快 10倍以上。 展开更多
关键词 深基坑 开挖 参数辨识 大似估计 有限 人工神经网络 BP算法
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基于有序抽样样本的参数的极大似然估计的性质 被引量:1
10
作者 杨晓花 万建平 《应用数学》 CSCD 北大核心 2004年第S1期106-110,共5页
有序抽样是一种新的抽样方法 ,与简单随机抽样方法相比它具有很多很好的性质 .本文讨论了在有序抽样样本下的参数的极大似然估计的性质 .
关键词 有序抽样(RSS) 简单随机抽样(SRS) 信息矩阵 大似估计(MLE)
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组合惩罚似然估计下发散参数变量选择
11
作者 董莹 宋立新 华志强 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期436-441,共6页
在Wang等给出的组合惩罚函数的基础之上,将SCAD惩罚部分推广到一般的非凸惩罚的形式,利用岭回归在解释变量相关度较高情形下的良好表现,提出一种推广了的组合惩罚.在参数个数发散的情形之下,利用贝叶斯信息准则(BIC)来选择调整参数,能... 在Wang等给出的组合惩罚函数的基础之上,将SCAD惩罚部分推广到一般的非凸惩罚的形式,利用岭回归在解释变量相关度较高情形下的良好表现,提出一种推广了的组合惩罚.在参数个数发散的情形之下,利用贝叶斯信息准则(BIC)来选择调整参数,能同时完成变量选择和参数估计.而且还可以证明在合适的条件之下,这种估计具有Oracle性质.模拟研究的结果证明了所提出的方法在预测变量具有强相关性之下的优势. 展开更多
关键词 组合惩罚 贝叶斯信息准则(BIC) 变量选择 惩罚极大似估计
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基于先验信息的M-APSK信号迭代信噪比估计 被引量:6
12
作者 聂远飞 葛建华 王勇 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第9期2170-2173,共4页
该文提出了一种适合多进制振幅移相键控信号信噪比估计的迭代算法。给定先验信息的条件下,由经过平坦衰落的多进制振幅移相键控信号的概率分布出发,对其对数期望求导得到信噪比参数和数据的关系,引入数据可信度更新信噪比参数,从而获得... 该文提出了一种适合多进制振幅移相键控信号信噪比估计的迭代算法。给定先验信息的条件下,由经过平坦衰落的多进制振幅移相键控信号的概率分布出发,对其对数期望求导得到信噪比参数和数据的关系,引入数据可信度更新信噪比参数,从而获得相应的迭代算法。与已有的矩方法相比,该文提出的基于先验信息迭代算法在迭代四次,互信息大于0.4以上时性能优于已有非数据辅助算法,而无先验信息下的五次迭代时中高信噪比下优于矩方法。 展开更多
关键词 信噪比估计 最大期望 最大似 信息
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带有不完全信息随机截尾试验下几何分布的参数估计 被引量:5
13
作者 何朝兵 《应用数学》 CSCD 北大核心 2013年第3期574-579,共6页
本文得到带有不完全信息随机截尾试验下几何分布参数的近似最大似然估计和近似置信区间以及平均寿命近似MLE的数学期望.
关键词 带有不完全信息随机截尾试验模型 几何分布 最大似估计 置信区间 中心极限定理
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基于多源信息融合技术的光纤陀螺可靠性估计
14
作者 马静 叶勉 +2 位作者 晁代宏 陈淑英 于梅 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第6期759-764,共6页
为了评估小样本情况下光纤陀螺的可靠性,开展基于多源信息融合技术的Bayes(贝叶斯)评估方法研究,对样本的先验信息进行分析,采用随机加权法通过关键器件的信息来确定先验分布,结合小样本试验数据所确立的似然函数,在不降低可信度的情况... 为了评估小样本情况下光纤陀螺的可靠性,开展基于多源信息融合技术的Bayes(贝叶斯)评估方法研究,对样本的先验信息进行分析,采用随机加权法通过关键器件的信息来确定先验分布,结合小样本试验数据所确立的似然函数,在不降低可信度的情况下对产品的可靠性进行评估。由仿真结果可知,在相同置信度下,Bayes评估方法将可信区间长度缩短为传统方法的1/16。该方法提高了估计结果精度对解决小样本下的可靠性评估问题具有重要的理论意义和参考价值。 展开更多
关键词 光纤陀螺 BAYES方法 可靠性估计 先验信息 函数
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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
15
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 参数的极大似估计 相合性 渐近分布
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最小信息变差与估计初探
16
作者 林叔荣 《厦门大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 1989年第2期127-131,共5页
试图用信息变差直接分析和处理有关估计的某些方面,说明信息变差是一个好的度量。本文简化信息变差定理的证明,直接证明指数分布簇的最小信息变差意义,并证明速率函数可以用最小信息变差和最大似然估计法进行估计与计算。
关键词 信息变差 最大似估计 指数簇
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优化算法中均值信息利用研究
17
作者 王方 王鹏 焦育威 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期49-57,共9页
研究了启发式优化算法中种群向均值点迁移的策略,并发现该策略对于提升算法性能具有重要影响,同时具备物理和数学含义.通过极大似然估计方法对基态波函数进行参数估计,建立了量子系统达到基态时最优解概率密度函数与种群均值点之间的联... 研究了启发式优化算法中种群向均值点迁移的策略,并发现该策略对于提升算法性能具有重要影响,同时具备物理和数学含义.通过极大似然估计方法对基态波函数进行参数估计,建立了量子系统达到基态时最优解概率密度函数与种群均值点之间的联系,并从动力学的角度解释了种群均值点的物理意义.通过在几种经典优化算法上添加利用均值点位置信息的操作,在CEC2013测试集与摄像机布局优化的工程应用上进行对照实验,实验结果表明合理利用均值点位置信息可以有效提升算法的性能. 展开更多
关键词 量子动力学 优化问题 均值信息 动力学方程 大似估计
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排序集抽样下Weibull分布的产品可靠度估计
18
作者 张良勇 董晓芳 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第6期100-105,共6页
排序集抽样方法用于样本单元排序容易但测量困难的情形。产品可靠度是描述产品可靠性的重要度量指标,Weibull分布在可靠性试验中占有非常重要的地位。为了提高Weibull分布产品可靠度的估计效率,本文采用排序集抽样方法,研究了产品可靠... 排序集抽样方法用于样本单元排序容易但测量困难的情形。产品可靠度是描述产品可靠性的重要度量指标,Weibull分布在可靠性试验中占有非常重要的地位。为了提高Weibull分布产品可靠度的估计效率,本文采用排序集抽样方法,研究了产品可靠度的极大似然估计,计算了Weibull分布形状参数和尺度参数的Fisher信息阵,证明了极大似然估计量的渐近正态性,并给出了新估计量的渐近方差。渐近相对效率和模拟相对效率的计算结果表明:排序集抽样下极大似然估计量的估计效率一致高于简单随机抽样下极大似然估计量。最后,单碳纤维强度数据的实际分析结果验证了排序集抽样方法的高效率性。 展开更多
关键词 产品可靠度 排序集抽样 WEIBULL分布 大似估计 FISHER信息
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基于LIML的动态面板结构方程估计方法的改进 被引量:1
19
作者 张璇 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2014年第4期16-20,共5页
动态面板结构方程模型(DPSEM)是结构方程模型的动态扩展,能够研究潜变量滞后期的效应,但由于模型形式复杂,参数估计非常困难,现有的估计方法实际应用性很差。文章利用向前差分算子和大量工具变量方法将有限信息最大似然方法(LIML)引入DP... 动态面板结构方程模型(DPSEM)是结构方程模型的动态扩展,能够研究潜变量滞后期的效应,但由于模型形式复杂,参数估计非常困难,现有的估计方法实际应用性很差。文章利用向前差分算子和大量工具变量方法将有限信息最大似然方法(LIML)引入DPSEM的参数估计中,并借助分块刀切法计算估计量的标准差。蒙特卡洛模拟显示基于LIML的DPSEM的估计比现有的估计方法有很大的改进,LIML估计量不仅能很快收敛到真实值,而且有限样本的渐近分布也更逼近标准正态分布。 展开更多
关键词 动态面板结构方程模型 有限信息最大似然估计 向前差分算子 大量工具变量法 分块刀切法
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金融业核心绩效指标关联特征研究
20
作者 吴云雁 刘杨 《统计与决策》 北大核心 2025年第12期147-152,共6页
针对金融业企业绩效时间序列存在的高相关性,文章提出变分模态结构矩阵自回归模型(VMD-SMAR),采用全信息极大似然估计(FIMLE)方法进行参数估计,并利用2012—2024年我国金融业上市公司季度绩效指标进行实证分析,对金融业核心绩效指标间... 针对金融业企业绩效时间序列存在的高相关性,文章提出变分模态结构矩阵自回归模型(VMD-SMAR),采用全信息极大似然估计(FIMLE)方法进行参数估计,并利用2012—2024年我国金融业上市公司季度绩效指标进行实证分析,对金融业核心绩效指标间的关联特征进行研究。结果显示:从企业维度来看,不同金融机构之间存在着显著的关联效应。银行业方面,除受政策倾斜的中国农业银行外,其他上市银行绩效指标呈显著的联动性;证券业方面,海通证券与华泰证券因其独特的金融产品策略,较少受到同业的直接影响。从指标维度来看,银行不良贷款率的上升对多数绩效指标具有抑制作用,凸显了信用风险管理的重要性;而券商绩效指标更关注盈利能力和股东回报,主要通过净资产收益率(ROE)和总资产净利率(ROA)形成指标联动。 展开更多
关键词 多元时间序列 结构矩阵自回归 关联特征 信息大似估计
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