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题名抽样调查下样本随机性的检验
被引量：3
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作者
艾小青
金勇进
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机构
北京工业大学经营学院
中国人民大学统计学院
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出处
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2009年第9期28-31,共4页
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文摘
抽样调查下样本随机性的检验,不是考查抽样方法的优劣或是检查样本代表性的好坏,而是为了控制抽样调查的数据质量,检验所得样本和抽样方法的一致性,即调查机构是否严格按照抽样设计的要求去抽取样本。本文以等概率和不等概率抽样为例,揭示了如何利用相关辅助信息,构造检验统计量,进行样本随机性的检验。
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关键词
抽样方法
样本随机性
辅助信息
假设检验
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Keywords
Sampling Method
Sample s Randomness
Hypothesis Testing
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分类号
C811
[社会学—统计学]
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题名和声搜索优化粒子滤波的视频目标跟踪方案
被引量：1
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作者
李和香
邓辉舫
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机构
广州工程技术职业学院信息工程系
华南理工大学计算机科学与工程学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2017年第7期1905-1910,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(61170193)
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文摘
针对基于粒子滤波(particle filter,PF)的目标跟踪算法易产生样本贫化的问题,提出一种利用和声搜索算法(harmony search,HS)优化重采样粒子滤波的视频目标跟踪方案。采用高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)对背景建模,在目标视频帧中执行粒子滤波,通过直方图匹配法为每个粒子分配权重;利用和声搜索算法生成新的粒子,通过放弃一部分粒子来提高样本的随机性;对粒子进行重要性重采样,根据粒子权重估计目标状态。在BoBoT和DTU数据集上的实验结果表明,所提算法对目标背景、缩放、遮挡和光照等变化具有较好的鲁棒性,相比其它较新的目标跟踪算法,该算法取得了更好的性能。
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关键词
目标跟踪
和声搜索算法
重采样粒子滤波
样本随机性
高斯混合模型
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Keywords
object tracking
harmony search algorithm
resampling particle filter
sample randomness
Gaussian mixture model
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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