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基于区间截尾观测的锂电池循环寿命拟合方法
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作者 汪秋婷 戚伟 +1 位作者 金晖 凌俐 《控制工程》 北大核心 2025年第1期21-28,共8页
寿命试验能够记录锂电池的寿命衰减情况,目前没有精确的剩余使用寿命数据能够将寿命分布拟合到不同的终止寿命标准。因此,基于锂电池长期循环老化的实验数据,利用韦布尔分布、对数正态分布和反高斯分布对锂电池循环寿命进行拟合,研究不... 寿命试验能够记录锂电池的寿命衰减情况,目前没有精确的剩余使用寿命数据能够将寿命分布拟合到不同的终止寿命标准。因此,基于锂电池长期循环老化的实验数据,利用韦布尔分布、对数正态分布和反高斯分布对锂电池循环寿命进行拟合,研究不同分布模型对锂电池平均寿命和置信区间的影响。最后,利用区间截尾和全区域的循环老化数据进行仿真实验。实验结果表明,所提方法可以利用区间截尾数据对锂电池循环寿命进行精确拟合,并且基于区间截尾数据的拟合精度与基于全区域数据的拟合精度相当。 展开更多
关键词 循环寿命 区间截尾 终止寿命 韦布尔分布 对数正态分布 反高斯分布
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基于Pair Copula模型的资产组合VaR比较研究 被引量:7
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作者 张高勋 田益祥 李秋敏 《系统管理学报》 CSSCI 2013年第2期223-231,共9页
运用多元相关结构研究领域新出现的pair copula方法估计资产组合的非线性相关结构,并结合能较好模拟金融资产分布的广义逆高斯分布(NIG)来估计资产的厚尾偏态特征,构建新的VaR计算模型。为了检验本文模型,运用国内5类行业股票价格的数... 运用多元相关结构研究领域新出现的pair copula方法估计资产组合的非线性相关结构,并结合能较好模拟金融资产分布的广义逆高斯分布(NIG)来估计资产的厚尾偏态特征,构建新的VaR计算模型。为了检验本文模型,运用国内5类行业股票价格的数据对其效果进行了实证分析。结果显示:相比基于正态分布的VaR模型和基于传统Copula方法的VaR模型,本文模型在描述高维相关结构时更加灵活,由此构建的VaR模型更接近实际发生的损失。 展开更多
关键词 PAIR COPULA 在险价值 逆高斯分布(nig) GARCH
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多元非线性期权定价模型及实证分析 被引量:6
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作者 张高勋 田益祥 李秋敏 《系统管理学报》 CSSCI 2014年第2期200-207,共8页
在GARCH模型基础上发展了多元期权定价的方法,采用逆高斯分布(NIG)描述标的资产的分布,以便更准确地捕获金融资产常见的厚尾、尖峰和偏态分布的特征。而考虑到资产间的相关关系可能是非线性的,对资产的相关结构的描述则运用了Copula函... 在GARCH模型基础上发展了多元期权定价的方法,采用逆高斯分布(NIG)描述标的资产的分布,以便更准确地捕获金融资产常见的厚尾、尖峰和偏态分布的特征。而考虑到资产间的相关关系可能是非线性的,对资产的相关结构的描述则运用了Copula函数技术。最后,依据风险中性定价原理给出了CopulaGARCH-NIG期权定价模型。为了检验本文模型的效果,对人民币指数期权进行了实证分析,结果显示:Copula-GARCH-NIG模型得到的期权价值与传统的Black-Scholes模型(B-S)和Copula-GARCH模型得到的期权价值有实质的差别,实证过程展示了Copula-GARCH-NIG模型的优势。 展开更多
关键词 多元期权定价 逆高斯分布(nig) COPULA函数 人民币指数期权
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Curvelet变换域自适应收缩图像去噪 被引量:3
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作者 邓承志 曹汉强 汪胜前 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第1期22-27,共6页
研究了curvelet变换域非参数贝叶斯估计图像去噪问题.利用先验概率模型—正态反高斯(NIG)分布对图像curvelet系数的稀疏分布进行统计建模,并在此基础上设计出基于NIG的最大后验概率(MAP)估计器.通过估计curvelet子带系数分布的参数,实... 研究了curvelet变换域非参数贝叶斯估计图像去噪问题.利用先验概率模型—正态反高斯(NIG)分布对图像curvelet系数的稀疏分布进行统计建模,并在此基础上设计出基于NIG的最大后验概率(MAP)估计器.通过估计curvelet子带系数分布的参数,实现基于MAP的子带自适应收缩图像去噪,最后通过仿真验证了去噪算法的性能.结果表明,该方法能有效地去除图像中的噪声,同时较好地保留了图像的纹理和边缘等细节. 展开更多
关键词 CURVELET变换 正态反高斯分布 最大后验概率(MAP) 图像去噪
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改进的非负稀疏编码神经网络模型及其应用 被引量:2
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作者 尚丽 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第4期160-164,共5页
提出了一种改进的基于NIG(Normal Inverse Gaussian)密度和稳健主成分分析(PCA)的非负稀疏编码(NNSC)神经网络模型,该模型实质上实现了一个二阶段的学习过程。并利用这个模型成功地建模了视觉感知系统V1区的感受野。该NNSC模型具有很强... 提出了一种改进的基于NIG(Normal Inverse Gaussian)密度和稳健主成分分析(PCA)的非负稀疏编码(NNSC)神经网络模型,该模型实质上实现了一个二阶段的学习过程。并利用这个模型成功地建模了视觉感知系统V1区的感受野。该NNSC模型具有很强的自适应于自然数据统计特性的能力。另外,利用类似小波收缩法去噪原理,该模型能够有效地去除图像中的高斯加性噪声,对自然图像编码的仿真实验也表明了该模型在生物学上的合理性和可行性。 展开更多
关键词 正态逆高斯(nig)密度模型 稳健主成分分析 非负稀疏编码 非负矩阵分解 特征提取 图像去噪
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小波域非参数贝叶斯估计图像去噪
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作者 邓承志 曹汉强 汪胜前 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2008年第10期1855-1859,共5页
提出一类新的非参数贝叶斯估计器,估计器利用正态反高斯(NIG)分布作为先验模型.与广义高斯分布(GGD)、alpha稳定分布和贝塞尔K分布(BKF)相比,正态反高斯分布能更加精确地对图像小波系数分布进行拟合.在二次型贝叶斯规则下,推导出基于正... 提出一类新的非参数贝叶斯估计器,估计器利用正态反高斯(NIG)分布作为先验模型.与广义高斯分布(GGD)、alpha稳定分布和贝塞尔K分布(BKF)相比,正态反高斯分布能更加精确地对图像小波系数分布进行拟合.在二次型贝叶斯规则下,推导出基于正态反高斯分布的后验条件均值估计.最后,对图像进行去噪实验.实验结果表明,与最新提出的算法相比,该方法获得更高的峰值信噪比增益和好的视觉效果. 展开更多
关键词 正态反高斯分布 小波变换 后验条件均值估计 图像去噪
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总理赔量分布的另一种选择:复合Poisson-逆高斯分布(英文)
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作者 汪荣明 季细军 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2006年第1期175-181,共7页
本文考虑当理赔次数N的分布为Poisson-逆高斯分布时,相应的总理陪量分布(即复合Poisson-逆高斯分布)的两种近似:正态分布和平移Gamma分布。同时还考虑了当理赔量的分布为下指数分布时复合Poisson-逆高斯分布的尾概率的一种近似计算。
关键词 总理赔量 复合Poisson-逆高斯分布 集合风险理论 正态分布 平移Gamma分布
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