基于极值分布下混合联合位置与散度模型的参数估计

1

作者 孔祥超 吴刘仓 詹金龙 《应用数学》 CSCD 北大核心 2017年第3期490-497,共8页

极值分布在金融工程、气象工程和其他领域中都有重要用途,本文提出基于极值分布下的混合联合位置与散度模型,通过EM算法给出该模型参数的极大似然估计.最后,通过随机模拟和实例研究说明该模型和方法是有用和有效的.

关键词 极值分布 混合联合位置与散度模型 EM算法 极大似然估计

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极值分布下联合位置与散度模型的变量选择 被引量：6

2

作者 吴刘仓 李会琼 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2012年第5期670-680,共11页

极值分布在地震、洪灾和其它自然灾害的预测中是非常有用的.在许多应用方面,很有必要对散度建模.本文推广经典极值回归模型,研究了联合位置与散度模型,并提出了一种同时对位置模型和散度模型的变量选择方法.同时证明了惩罚极大似然估计... 极值分布在地震、洪灾和其它自然灾害的预测中是非常有用的.在许多应用方面,很有必要对散度建模.本文推广经典极值回归模型,研究了联合位置与散度模型,并提出了一种同时对位置模型和散度模型的变量选择方法.同时证明了惩罚极大似然估计具有相合性和oracle性质,通过随机模拟研究了所提出方法的有限样本性质. 展开更多

关键词 异方差模型 联合位置与散度模型 惩罚极大似然估计 变量选择 估计理论

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基于偏正态数据下联合位置与尺度混合专家回归模型的参数估计 被引量：9

3

作者 吴刘仓 杨松琴 戴琳 《高校应用数学学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2018年第1期36-44,共9页

混合专家回归模型广泛应用于异质总体数据的分类,聚类及回归分析中.研究基于偏正态数据,提出了联合位置与尺度混合专家回归模型,该模型同时对位置,尺度和混合比例参数建模,应用MM算法和EM算法研究了该模型参数的极大似然估计.通过随机... 混合专家回归模型广泛应用于异质总体数据的分类,聚类及回归分析中.研究基于偏正态数据,提出了联合位置与尺度混合专家回归模型,该模型同时对位置,尺度和混合比例参数建模,应用MM算法和EM算法研究了该模型参数的极大似然估计.通过随机模拟和实例分析说明了该模型和方法的有效性与实用性. 展开更多

关键词 偏正态分布 联合位置与尺度模型 混合专家回归模型 EM算法

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Tweedie类分布下广义线性联合均值与散度混合专家回归模型 被引量：3

4

作者 戴琳 尹军辉 吴刘仓 《应用数学》 CSCD 北大核心 2018年第1期168-176,共9页

Tweedie类分布在财产保险中常常用来对索赔额进行量化,而混合专家回归模型在统计和机器学习方面被广泛地研究,并用来对异质总体数据进行分类、聚类及回归分析.本文基于Tweedie类分布提出广义线性联合均值与散度混合专家回归模型,从而为... Tweedie类分布在财产保险中常常用来对索赔额进行量化,而混合专家回归模型在统计和机器学习方面被广泛地研究,并用来对异质总体数据进行分类、聚类及回归分析.本文基于Tweedie类分布提出广义线性联合均值与散度混合专家回归模型,从而为非寿险费率厘定精算技术的发展提供参考思路.接着,利用EM算法给出该模型的极大似然估计,进而通过随机模拟实验验证了所提出方法的有效性.最后,本文结合空气质量指标(AQI)数据验证了该模型和方法具有实用性和可行性. 展开更多

关键词 Tweedie类分布 联合均值与散度模型 混合专家回归模型 EM算法

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单纯形分布联合位置与散度模型的贝叶斯变量选择 被引量：1

5

作者 赵远英 段星德 庞一成 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2018年第23期26-29,共4页

受Kuo和Mallick思想的启发,文章应用Gibbs抽样和MH算法研究单纯形分布联合位置与散度模型的贝叶斯变量选择问题。模拟研究的数值例子说明了该方法的可行性与有效性。

关键词 贝叶斯变量选择 GIBBS抽样 MH算法 单纯形分布 联合位置与散度模型

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基于t分布下混合联合位置与尺度模型的参数估计 被引量：1

6

作者 吴刘仓 张舒宇 詹金龙 《应用数学》 CSCD 北大核心 2016年第4期818-825,共8页

t分布是分析厚尾数据的重要统计工具,本文基于t分布提出了稳健的混合联合位置和尺度参数的回归模型,通过EM算法给出该模型参数的极大似然估计,通过随机模拟试验验证了所提出方法的有效性.本文结合实际数据验证了该模型和方法具有实用性... t分布是分析厚尾数据的重要统计工具,本文基于t分布提出了稳健的混合联合位置和尺度参数的回归模型,通过EM算法给出该模型参数的极大似然估计,通过随机模拟试验验证了所提出方法的有效性.本文结合实际数据验证了该模型和方法具有实用性和可行性. 展开更多

关键词 混合联合位置与尺度模型 T分布 EM算法 极大似然估计

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偏t正态数据下混合线性联合位置与尺度模型的参数估计 被引量：8

7

作者 朱志娥 吴刘仓 戴琳 《高校应用数学学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2016年第4期379-389,共11页

偏t正态分布是分析尖峰,厚尾数据的重要统计工具之一.研究提出了偏t正态数据下混合线性联合位置与尺度模型,通过EM算法和Newton-Raphson方法研究了该模型参数的极大似然估计.并通过随机模拟试验验证了所提出方法的有效性.最后,结合实际... 偏t正态分布是分析尖峰,厚尾数据的重要统计工具之一.研究提出了偏t正态数据下混合线性联合位置与尺度模型,通过EM算法和Newton-Raphson方法研究了该模型参数的极大似然估计.并通过随机模拟试验验证了所提出方法的有效性.最后,结合实际数据验证了该模型和方法具有实用性和可行性. 展开更多

关键词 偏t正态分布 混合线性联合位置与尺度模型 EM算法 极大似然估计

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基于Laplace分布下混合联合位置与尺度模型的参数估计 被引量：3

8

作者 张舒宇 吴刘仓 詹金龙 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2017年第5期487-496,共10页

Laplace分布是分析厚尾数据的重要统计工具之一,本文基于Laplace分布提出了稳健的混合联合位置和尺度参数的回归模型,通过EM算法给出了该模型参数的极大似然估计,通过随机模拟试验验证了所提出方法的有效性.本文结合实际数据说明了该模... Laplace分布是分析厚尾数据的重要统计工具之一,本文基于Laplace分布提出了稳健的混合联合位置和尺度参数的回归模型,通过EM算法给出了该模型参数的极大似然估计,通过随机模拟试验验证了所提出方法的有效性.本文结合实际数据说明了该模型和方法具有实用性和可行性. 展开更多

关键词 混合联合位置与尺度模型 LAPLACE分布 EM算法 极大似然估计

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基于KL散度工况识别的混合动力汽车队列的分层控制

9

作者 尹燕莉 王福振 +3 位作者 詹森 黄学江 张鑫新 张富椿 《汽车安全与节能学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期242-252,共11页

针对混合动力汽车队列行驶过程中工况的适应性问题,提出了一种基于KL(Kullback-Leibler)散度工况识别的分层控制方法。上层控制器利用车—车通信技术,获取队列中前车状态信息,采用模型预测控制(MPC)算法,实现队列纵向控制,并计算出最优... 针对混合动力汽车队列行驶过程中工况的适应性问题,提出了一种基于KL(Kullback-Leibler)散度工况识别的分层控制方法。上层控制器利用车—车通信技术,获取队列中前车状态信息,采用模型预测控制(MPC)算法,实现队列纵向控制,并计算出最优跟车车速;下层控制器基于典型工况,离线求解需求功率的转移概率矩阵,并通过Q-Learning算法训练最优Q表嵌入整车模型中;在行驶中以固定时间长度在线更新转移概率矩阵,采用KL散度进行工况识别,根据识别的工况类型,结合当前时刻车速、需求功率和电池荷电状态(SOC),通过在线查表实现转矩分配。结果表明:与未考虑工况识别策略相比,本策略的油耗降低了8.6%;与作为基准的动态规划(DP)相比,增加了4.8%;在与DP油耗基本保持相同的前提下,该策略离线仿真时间缩短21%,不仅能够在线应用,还能实时适应工况变化。 展开更多

关键词 混合动力汽车 汽车队列 工况识别 模型预测控制(MPC)算法 Q-Learning算法 KL(Kullback-Leibler)散度

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基于对数正态分布下联合均值与散度广义线性模型的极大似然估计 被引量：9

10

作者 黄丽 吴刘仓 《高校应用数学学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2011年第4期379-389,共11页

基于对数正态分布研究提出了联合均值与散度广义线性模型,给出了此模型参数的极大似然估计,模拟和实例显示该模型和方法是有用和有效的.

关键词 对数正态分布 联合均值与散度广义线性模型 极大似然估计

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基于StN分布联合位置,尺度与偏度模型的极大似然估计 被引量：2

11

作者 吴刘仓 马婷 詹金龙 《高校应用数学学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2013年第4期431-438,共8页

在社会,经济领域中异方差数据的大量存在表明方差建模与均值建模同等重要,而相对于对称分布,有偏分布更能获得准确有效的信息,对偏度建模,了解影响偏度的因素具有理论与实际意义.基于以上两点,文中提出了于Skew-t-Normal(StN)偏态分布... 在社会,经济领域中异方差数据的大量存在表明方差建模与均值建模同等重要,而相对于对称分布,有偏分布更能获得准确有效的信息,对偏度建模,了解影响偏度的因素具有理论与实际意义.基于以上两点,文中提出了于Skew-t-Normal(StN)偏态分布的联合位置,尺度与偏度模型,并研究了该模型参数的极大似然估计,模拟和实例研究结果表明该模型和方法是有用和有效的. 展开更多

关键词 StN分布 联合位置 尺度与偏度模型 极大似然估计

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融合KL散度和移地距离的高斯混合模型相似性度量方法 被引量：4

12

作者 余艳 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第3期828-832,共5页

为提高高斯混合模型(GMM)间相似性度量方法的计算效率和准确性,通过对称化KL散度(KLD)并结合移地距离(EMD)提出一种新的相似性度量方法。首先计算待比较的两个高斯混合模型内各高斯成分间的KL散度,对称化处理后用于构造地面距离矩阵;然... 为提高高斯混合模型(GMM)间相似性度量方法的计算效率和准确性,通过对称化KL散度(KLD)并结合移地距离(EMD)提出一种新的相似性度量方法。首先计算待比较的两个高斯混合模型内各高斯成分间的KL散度,对称化处理后用于构造地面距离矩阵;然后用线性规划方法求解两个高斯混合模型间的移地距离作为高斯混合模型间的相似性度量。实验结果表明,将该相似性度量方法应用于彩色图像检索,相对于传统方法能够提高检索的时间效率和准确性。 展开更多

关键词 图像检索 高斯混合模型 KL散度 移地距离 颜色空间分布

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偏正态数据下联合位置、尺度、偏度模型的统计诊断 被引量：2

13

作者 吴刘仓 聂兴锋 郑桂芬 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2021年第2期180-194,共15页

在经济学、生物医学、环境科学等领域存在这样一类数据,异方差、含有多个异常点或强影响点、且存在偏斜.针对这类数据,本文研究了偏正态数据下联合位置、尺度、偏度模型的统计诊断.首先将正态下Pena距离推广到了偏正态,故适用范围更广.... 在经济学、生物医学、环境科学等领域存在这样一类数据,异方差、含有多个异常点或强影响点、且存在偏斜.针对这类数据,本文研究了偏正态数据下联合位置、尺度、偏度模型的统计诊断.首先将正态下Pena距离推广到了偏正态,故适用范围更广.其次利用似然距离、Cook距离、Pena距离以及局部影响分析等诊断方法进行比较,得到了在一定条件下Pena距离相对优于Cook距离和似然距离.最后,通过随机模拟试验研究和实例分析,表明本文提出的理论和方法是科学合理的. 展开更多

关键词 Pena距离 偏正态分布 联合位置、尺度、偏度模型 统计诊断

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混合再生散度模型的参数估计

14

作者 吴刘仓 孔祥超 戴琳 《统计与信息论坛》 CSSCI 北大核心 2017年第8期3-8,共6页

随着社会信息化的发展数据的种类越来越多样化,在实际的数据分析中相对于同质总体,异质总体更具有普遍性,所以混合回归模型是最重要的统计数据分析工具之一。再生散度模型是一种比指数族分布更加广泛的分布,适用性更强。基于此,提出混... 随着社会信息化的发展数据的种类越来越多样化,在实际的数据分析中相对于同质总体,异质总体更具有普遍性,所以混合回归模型是最重要的统计数据分析工具之一。再生散度模型是一种比指数族分布更加广泛的分布,适用性更强。基于此,提出混合再生散度模型,对方位参数进行建模,并通过EM算法研究该模型参数的极大似然估计。同时,通过随机模拟和实例研究说明该模型和方法是有效和有用的。 展开更多

关键词 混合再生散度模型 EM算法 方位参数 极大似然估计

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基于K-L散度的恶意代码模型聚类检测方法 被引量：1

15

作者 边根庆 龚培娇 邵必林 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第12期104-107,113,共5页

在云计算应用环境下,由于服务系统越来越复杂,网络安全漏洞和被攻击情况急剧增加,传统的恶意代码检测技术和防护模式已无法适应云存储环境的需求。为此,通过引入高斯混合模型,建立恶意代码的分层检测机制,使用信息增益和文档频率等方法... 在云计算应用环境下,由于服务系统越来越复杂,网络安全漏洞和被攻击情况急剧增加,传统的恶意代码检测技术和防护模式已无法适应云存储环境的需求。为此,通过引入高斯混合模型,建立恶意代码的分层检测机制,使用信息增益和文档频率等方法分析和提取样本数据特征值,结合K-L散度特性,提出基于K-L散度的恶意代码模型聚类检测方法。采用KDDCUP99数据集,使用Weka开源软件完成数据预处理和聚类分析。实验结果表明,在结合信息增益和文档频率进行特征分析的前提下,与贝叶斯算法相比,该方法在虚拟环境中恶意代码的平均检测时间降低16.6%,恶意代码的平均检测率提高1.05%。 展开更多

关键词 恶意代码 高斯混合模型 K-L散度 模型聚类 信息增益 文档频率

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基于高斯混合模型差别度量的说话人聚类 被引量：1

16

作者 彭煊 王炳锡 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第5期99-102,共4页

基于高斯混合模型(GaussianMixtureModel,M)间差别的方法是进行说话人聚类的常用的一类方法。该文GM提出两种新颖的GMM差别度量,“类散度”和GMM的相互概率。“类散度”即模型间“离散度”与模型内“离散度”之比,在计算中综合考虑了GM... 基于高斯混合模型(GaussianMixtureModel,M)间差别的方法是进行说话人聚类的常用的一类方法。该文GM提出两种新颖的GMM差别度量,“类散度”和GMM的相互概率。“类散度”即模型间“离散度”与模型内“离散度”之比,在计算中综合考虑了GMM各个胞腔的权值、均值及方差的影响,全面地反映了高斯混合模型参数的差别。GMM的相互概率即其中一个GMM的参数在另一个GMM下的概率。实验证明,两种方法均能很好地描述GMM间的差别,在说话人聚类实验中表现良好。 展开更多

关键词 说话人聚类 高斯混合模型 类散度

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基于高斯混合模型的谐波责任估计方法 被引量：1

17

作者 曹兴华 咸日常 +2 位作者 杨浩瀚 宋书麟 陈小娣 《电力科学与技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期83-90,共8页

针对不完全可观系统提出一种基于高斯混合模型的谐波责任估计方法。依据谐波测量电压的概率分布特性估计各谐波负荷的谐波责任,规避因引入不可测的线路参数对量化谐波责任造成的困难。先根据测得的谐波电压样本训练高斯混合模型;然后,... 针对不完全可观系统提出一种基于高斯混合模型的谐波责任估计方法。依据谐波测量电压的概率分布特性估计各谐波负荷的谐波责任,规避因引入不可测的线路参数对量化谐波责任造成的困难。先根据测得的谐波电压样本训练高斯混合模型;然后,基于贝叶斯信息准则和Kullback‐Leibler散度比率确定混合模型中的高斯分量的数量及位置范围,并通过Z检验实现谐波电压样本的异常检测;最后,通过IEEE 14节点测试系统检验了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 谐波责任估计 高斯混合模型 贝叶斯信息准则 Kullback‐Leibler散度 异常谐波检测

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基于高斯混合模型的流程工厂设备集相似度计算 被引量：2

18

作者 覃力 唐卫清 +2 位作者 陶清华 闫全甲 李士才 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2020年第3期732-746,共15页

为了对流程工厂设备集之间的相似性进行度量,提出一种基于高斯混合模型的相似度计算方法。该方法从设备数量和设备构成两方面进行计算,再将二者结合起来得到统一的相似度指标。对于设备数量,利用Jaccard系数思想进行计算;对于设备构成,... 为了对流程工厂设备集之间的相似性进行度量,提出一种基于高斯混合模型的相似度计算方法。该方法从设备数量和设备构成两方面进行计算,再将二者结合起来得到统一的相似度指标。对于设备数量,利用Jaccard系数思想进行计算;对于设备构成,先通过分类树将设备集映射成二维坐标空间中的点集,再用高斯混合模型描述点集分布规律,最后基于高斯混合模型间的JS(Jensen-Shannon)散度计算相似度。通过流程工厂专家的评级打分及对设备工艺作用的分析,验证了计算结果的合理性和有效性。 展开更多

关键词 相似度 高斯混合模型 JS散度 流程工厂 设备集

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基于KL散度的驾驶员驾驶习性非监督聚类 被引量：6

19

作者 朱冰 蒋渊德 +3 位作者 邓伟文 杨顺 何睿 苏琛 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2018年第11期1317-1323,共7页

为深入理解不同驾驶员的驾驶行为特点,本文中提出了一种基于KL散度的驾驶员驾驶习性非监督聚类算法。首先,建立了驾驶员驾驶数据实车道路试验采集平台,对84位驾驶员进行了测试;接着,将每名驾驶员的驾驶数据视为一个高斯混合模型(GMM),采... 为深入理解不同驾驶员的驾驶行为特点,本文中提出了一种基于KL散度的驾驶员驾驶习性非监督聚类算法。首先,建立了驾驶员驾驶数据实车道路试验采集平台,对84位驾驶员进行了测试;接着,将每名驾驶员的驾驶数据视为一个高斯混合模型(GMM),采取EM算法对其进行参数估计;最后,通过蒙特卡洛算法对各GMM之间的KL散度进行估计,从而获得不同驾驶员差异性的定量描述,将驾驶员聚为不同习性类别。对聚类后各类驾驶员的驾驶数据的统计分析表明,所提出的非监督聚类算法能有效实现不同驾驶习性驾驶员的聚类。 展开更多

关键词 驾驶习性 聚类 KL散度 高斯混合模型 蒙特卡洛算法

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基于无迹变换的KL散度异源图像匹配方法 被引量：2

20

作者 王佳 王平 +2 位作者 华小强 吴丰阳 曹亚菲 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 2016年第8期137-142,共6页

针对红外/可见光异源图像匹配,提出基于无迹变换的KL散度异源图像匹配方法。首先,分别提取异源图像Sobel边缘特征点,并校正红外特征点集;然后,分别构建两特征点集的高斯混合模型,采用无迹变换法求解两高斯混合模型的KL散度,对红外特征... 针对红外/可见光异源图像匹配,提出基于无迹变换的KL散度异源图像匹配方法。首先,分别提取异源图像Sobel边缘特征点,并校正红外特征点集;然后,分别构建两特征点集的高斯混合模型,采用无迹变换法求解两高斯混合模型的KL散度,对红外特征点集的高斯混合模型进行相似变换,寻找到使KL散度最小时的变换矩阵Tmin,此即两特征点集精确匹配时的变换矩阵。实验结果表明:提出的算法在噪声和出格点较多情形下仍能正确匹配,且能快速收敛。 展开更多

关键词 Kullback-Leibler散度 无迹变换 高斯混合模型 异源图像匹配

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