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重尾门限ACD模型的LAD推断: 1; 作者傅可昂钱虹宇陈颖瑜《高校应用数学学报(A辑)》北大核心 2025年第2期145-158,共14页; 针对门限自回归条件持续期模型,在允许误差方差无穷的条件下,构造模型参数的最小一乘估计,并证明了该估计的局部渐近正态性.数值模拟说明在随机误差服从重尾分布的条件下,最小一乘估计比拟极大似然估计更稳健,最后将其应用于中远海能股... 展开更多; 关键词自回归条件持续期模型最小一乘估计渐近正态性价格持续期; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于最小一乘估计的多传感器信息融合方法被引量：24: 2; 作者万树平《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第2期257-259,共3页; 针对多个传感器对某一特性指标进行测量实验的数据融合问题,从稳健性角度,利用统计理论中的最小一乘估计,提出一种多传感器数据的融合方法。该方法基于自适应加权,以最小化传感器测量数据的绝对偏差为目标函数,通过求解条件极值问题,得... 展开更多; 关键词多传感器数据融合最小一乘估计最小二乘估计稳健性; 在线阅读下载PDF 职称材料

混沌PSO最小一乘空时预测的红外小目标检测被引量：5: 3; 作者吴一全尹丹艳《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第5期909-914,共6页; 针对红外图像中背景与小目标的特点,提出一种基于混沌粒子群优化(PSO)最小一乘空时背景预测的红外小目标检测方法.首先建立最小一乘准则空时背景预测模型,根据最小一乘估计的性质,提出应用混沌PSO算法解决最小一乘估计中极值的选取问题... 展开更多; 关键词红外小目标检测空时背景预测最小一乘估计混沌粒子群优化模糊最大熵阈值分割二维直方图斜分; 在线阅读下载PDF 职称材料

传感器输出特征线性化的稳健算法被引量：4: 4; 作者涂国平《传感器技术》 CSCD 北大核心 2001年第4期34-35,38,共3页; 利用最小一乘估计的稳健性 ,给出了传感器输出特征线性化的特征直线的稳健估计。该方法在稳健性方面明显优于最小二乘估计。; 关键词线性回归稳健性最小一乘估计传感器输出特征; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于最小一乘的虚拟阵元波束形成仿真研究被引量：2: 5; 作者张伟民郭海涛 +2 位作者金其余田原嫄焦圣喜《声学技术》 CSCD 北大核心 2020年第2期134-140,共7页; 水下多波束成像系统成像质量的关键主要在于波束形成的质量。在信号频率一定时,常规相移波束形成只有通过增加基阵的孔径来得到更窄的波束,但是在有限的应用条件下,这种方法又受到实际工程的限制。因此,提出一种基于最小一乘估计的虚拟... 展开更多; 关键词多波束成像系统最小一乘估计稳健性虚拟阵元波束形成; 在线阅读下载PDF 职称材料

双尾Tobit模型中LAD估计的渐近正态性被引量：1: 6; 作者王晓凤王占锋吴耀华《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第9期709-717,共9页; 由于测量仪器或者测量方法精确度的影响,响应变量受到测量范围的限制,当大于最大测量值或者小于最小测量值时,其确切值不能观测到.当响应变量只受最小值或最大值限制时,有关回归模型(Tobit模型)中参数估计及其统计推断性质的研究已比较... 展开更多; 关键词 TOBIT 模型最小绝对偏差估计弱相合性渐近正态性; 在线阅读下载PDF 职称材料

线性回归模型参数估计方法的分辨率被引量：3: 7; 作者张晶余旌胡《数学物理学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2020年第5期1381-1392,共12页; 为给出算法对一般参数的区分能力,提出参数分辨率的概念.该文结合聚类思想,给出参数分辨率的定义和计算方法,并分别用最小二乘法与全最小一乘法对一元线性回归模型进行参数分辨率分析.实验结果表明两种算法均具有性质:参数分辨率的精度... 展开更多; 关键词参数分辨率最小二乘法全最小一乘法聚类区间估计; 在线阅读下载PDF 职称材料

ACD模型自加权LAD估计的渐近性质被引量：1: 8; 作者傅可昂吴梦雪 +1 位作者黄炜王江峰《高校应用数学学报（A辑）》北大核心 2020年第3期253-264,共12页; 针对高频数据建模中常用的自回归条件持续期(ACD)模型,在允许误差方差无穷的条件下,构造模型参数的自加权最小一乘(SLAD)估计,并证明了该估计的相合性和渐近正态性.数值模拟显示SLAD估计比拟极大似然估计和最小一乘估计更稳健,最后将其... 展开更多; 关键词自回归条件持续期模型自加权最小一乘估计相合性渐近正态性价格持续期; 在线阅读下载PDF 职称材料

污染数据线性回归模型的最小一乘估计: 9; 作者叶鹏周秀轻《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2017年第3期221-231,共11页; 对于线性回归模型,在因变量受到另一与之独立的随机变量序列的污染时,基于最小一乘的方法给出模型参数的估计.在一定条件下,证明了估计量的相合性和渐近正态性,并使用模拟对估计方法的小样本性质进行了分析.模拟结果显示,本文所提方法... 展开更多; 关键词污染数据最小一乘估计相合性渐近正态性; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名重尾门限ACD模型的LAD推断: 1; 作者傅可昂钱虹宇陈颖瑜; 机构浙大城市学院数字金融研究院浙大城市学院统计与数据科学系浙江工商大学统计与数学学院; 出处《高校应用数学学报(A辑)》北大核心 2025年第2期145-158,共14页; 基金浙江省自然科学基金(LY23A010001)。; 文摘针对门限自回归条件持续期模型,在允许误差方差无穷的条件下,构造模型参数的最小一乘估计,并证明了该估计的局部渐近正态性.数值模拟说明在随机误差服从重尾分布的条件下,最小一乘估计比拟极大似然估计更稳健,最后将其应用于中远海能股票的价格持续期建模.; 关键词自回归条件持续期模型最小一乘估计渐近正态性价格持续期; Keywords autoregressive conditional duration least absolute deviation estimation asymptotic normality price duration; 分类号 O212.1 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于最小一乘估计的多传感器信息融合方法被引量：24: 2; 作者万树平; 机构江西财经大学信息管理学院; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第2期257-259,共3页; 基金国家自然科学基金资助项目(10626029) 江西省自然科学基金资助项目(0611082 +1 种基金 2007GQS0074) 江西省教育厅科技基金资助项目(GJJ08350); 文摘针对多个传感器对某一特性指标进行测量实验的数据融合问题,从稳健性角度,利用统计理论中的最小一乘估计,提出一种多传感器数据的融合方法。该方法基于自适应加权,以最小化传感器测量数据的绝对偏差为目标函数,通过求解条件极值问题,得到各传感器数据的权数,从而给出融合结果。仿真实例表明方法的有效性和较好的稳健性。; 关键词多传感器数据融合最小一乘估计最小二乘估计稳健性; Keywords multi-sensor data fusion least absolute deviation estimation least square estimation robustness; 分类号 TP274.2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名混沌PSO最小一乘空时预测的红外小目标检测被引量：5: 3; 作者吴一全尹丹艳; 机构南京航空航天大学电子信息工程学院南京大学计算机软件新技术国家重点实验室; 出处《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第5期909-914,共6页; 基金国家自然科学基金(60872065) 航空科学基金(20105152026) 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室开放基金(KFKT2010B17); 文摘针对红外图像中背景与小目标的特点,提出一种基于混沌粒子群优化(PSO)最小一乘空时背景预测的红外小目标检测方法.首先建立最小一乘准则空时背景预测模型,根据最小一乘估计的性质,提出应用混沌PSO算法解决最小一乘估计中极值的选取问题,并用该模型预测红外图像中的背景,从原始图像中减去预测图像得到残差图像;然后提出了基于混沌PSO的二维直方图斜分模糊最大熵阈值选取方法,由此分割所得残差图像即可将小目标检测出来.将文中方法与基于最小二乘背景预测的红外小目标检测方法进行了比较实验,实验结果表明,该方法具有更高的检测概率和信噪比增益,优于基于最小二乘背景预测的红外小目标检测方法.; 关键词红外小目标检测空时背景预测最小一乘估计混沌粒子群优化模糊最大熵阈值分割二维直方图斜分; Keywords small infrared target detection spatial-temporal background prediction least absolute deviation estimation chaotic particle swarm optimization fuzzy maximum entropy thresholding two-dimensional histogram oblique segmentation; 分类号 TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名传感器输出特征线性化的稳健算法被引量：4: 4; 作者涂国平; 机构南昌大学数学系; 出处《传感器技术》 CSCD 北大核心 2001年第4期34-35,38,共3页; 文摘利用最小一乘估计的稳健性 ,给出了传感器输出特征线性化的特征直线的稳健估计。该方法在稳健性方面明显优于最小二乘估计。; 关键词线性回归稳健性最小一乘估计传感器输出特征; Keywords linear regression robustness data processing least absolute deviation estimate; 分类号 TP212 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于最小一乘的虚拟阵元波束形成仿真研究被引量：2: 5; 作者张伟民郭海涛金其余田原嫄焦圣喜; 机构内蒙古大学电子信息工程学院海南热带海洋学院海洋信息工程学院内蒙古大学数学科学学院东北电力大学机械工程学院东北电力大学自动化工程学院; 出处《声学技术》 CSCD 北大核心 2020年第2期134-140,共7页; 基金国家自然科学基金(61661038,41076060) 内蒙古自然科学基金(2014MS0601)资助项目。; 文摘水下多波束成像系统成像质量的关键主要在于波束形成的质量。在信号频率一定时,常规相移波束形成只有通过增加基阵的孔径来得到更窄的波束,但是在有限的应用条件下,这种方法又受到实际工程的限制。因此,提出一种基于最小一乘估计的虚拟阵元波束形成方法。在低信噪比的情况下,利用最小一乘估计的稳健性可以得到更加准确的估计信号,从而在不增加基阵尺寸的情况下获得更窄和抗干扰性更强的波束,提高阵增益和声呐图像的角度分辨率。通过Matlab仿真并与其他方法比较验证,证明了上述方法的优越性。; 关键词多波束成像系统最小一乘估计稳健性虚拟阵元波束形成; Keywords multi-beam imaging system least absolute deviation estimation robustness virtual array beamforming; 分类号 TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名双尾Tobit模型中LAD估计的渐近正态性被引量：1: 6; 作者王晓凤王占锋吴耀华; 机构中国科学技术大学管理学院统计与金融系; 出处《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第9期709-717,共9页; 基金国家自然科学基金(11101396) 国家自然科学基金重点项目(11231010) 中央高校基本科研业务费专项基金(WK2040000010)资助; 文摘由于测量仪器或者测量方法精确度的影响,响应变量受到测量范围的限制,当大于最大测量值或者小于最小测量值时,其确切值不能观测到.当响应变量只受最小值或最大值限制时,有关回归模型(Tobit模型)中参数估计及其统计推断性质的研究已比较多.这里在响应变量同时受到最大值和最小值限制的情形下,讨论了回归模型(双尾Tobit模型)中参数LAD估计的构造,且在一定的条件下,证明了该LAD估计的弱相合性和渐近正态性.最后,利用数值模拟研究结果评估了所提方法的效果.; 关键词 TOBIT 模型最小绝对偏差估计弱相合性渐近正态性; Keywords Tobit model least absolute deviations estimation weak consistency asymptotic normality; 分类号 O212.2 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名线性回归模型参数估计方法的分辨率被引量：3: 7; 作者张晶余旌胡; 机构武汉理工大学理学院; 出处《数学物理学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2020年第5期1381-1392,共12页; 文摘为给出算法对一般参数的区分能力,提出参数分辨率的概念.该文结合聚类思想,给出参数分辨率的定义和计算方法,并分别用最小二乘法与全最小一乘法对一元线性回归模型进行参数分辨率分析.实验结果表明两种算法均具有性质:参数分辨率的精度随信噪比的增大而增大;局部参数分辨率与整体参数分辨率保持一致;噪声的标准差与最小二乘参数分辨率满足线性关系,并利用区间估计理论给出证明.最后,对两段相似的音频信号,分别采用最小二乘法和全最小一乘法进行参数分辨率分析,实验结果表明了参数分辨率概念的合理性和有效性.参数分辨率是衡量两个相近信号能否被分开的一个标准,是评价模型及算法准确度的有效指标.; 关键词参数分辨率最小二乘法全最小一乘法聚类区间估计; Keywords Parameter Resolution Least Squares Total Least absolute deviations Clustering Interval estimation; 分类号 O224 [理学—运筹学与控制论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名ACD模型自加权LAD估计的渐近性质被引量：1: 8; 作者傅可昂吴梦雪黄炜王江峰; 机构浙大城市学院计算机与计算科学学院浙江工商大学统计与数学学院浙江大学数学科学学院; 出处《高校应用数学学报（A辑）》北大核心 2020年第3期253-264,共12页; 基金国家自然科学基金(11971432,11301481) 浙江省一流学科A类(浙江工商大学统计学)。; 文摘针对高频数据建模中常用的自回归条件持续期(ACD)模型,在允许误差方差无穷的条件下,构造模型参数的自加权最小一乘(SLAD)估计,并证明了该估计的相合性和渐近正态性.数值模拟显示SLAD估计比拟极大似然估计和最小一乘估计更稳健,最后将其应用于青岛海尔和宝信软件这两只股票的价格持续期建模.; 关键词自回归条件持续期模型自加权最小一乘估计相合性渐近正态性价格持续期; Keywords autoregressive conditional duration self-weighted least absolute deviation estimation consistency asymptotic normality price duration; 分类号 O212.1 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名污染数据线性回归模型的最小一乘估计: 9; 作者叶鹏周秀轻; 机构南京师范大学数学科学学院金融与统计研究所; 出处《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2017年第3期221-231,共11页; 基金国家自然科学基金项目(批准号:11201235 11471252) 江苏省高校自然科学基金项目(批准号:12KJB110010)资助; 文摘对于线性回归模型,在因变量受到另一与之独立的随机变量序列的污染时,基于最小一乘的方法给出模型参数的估计.在一定条件下,证明了估计量的相合性和渐近正态性,并使用模拟对估计方法的小样本性质进行了分析.模拟结果显示,本文所提方法在小样本情况下表现良好.; 关键词污染数据最小一乘估计相合性渐近正态性; Keywords contaminated data least absolute deviations estimation consistency asymptotic normality2010 Mathematics Subject Classification： 62N02; 分类号 O212.1 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	重尾门限ACD模型的LAD推断	傅可昂钱虹宇陈颖瑜	《高校应用数学学报(A辑)》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于最小一乘估计的多传感器信息融合方法	万树平	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2010	24	在线阅读下载PDF 职称材料
3	混沌PSO最小一乘空时预测的红外小目标检测	吴一全尹丹艳	《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心	2011	5	在线阅读下载PDF 职称材料
4	传感器输出特征线性化的稳健算法	涂国平	《传感器技术》 CSCD 北大核心	2001	4	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于最小一乘的虚拟阵元波束形成仿真研究	张伟民郭海涛金其余田原嫄焦圣喜	《声学技术》 CSCD 北大核心	2020	2	在线阅读下载PDF 职称材料
6	双尾Tobit模型中LAD估计的渐近正态性	王晓凤王占锋吴耀华	《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2014	1	在线阅读下载PDF 职称材料
7	线性回归模型参数估计方法的分辨率	张晶余旌胡	《数学物理学报（A辑）》 CSCD 北大核心	2020	3	在线阅读下载PDF 职称材料
8	ACD模型自加权LAD估计的渐近性质	傅可昂吴梦雪黄炜王江峰	《高校应用数学学报（A辑）》北大核心	2020	1	在线阅读下载PDF 职称材料
9	污染数据线性回归模型的最小一乘估计	叶鹏周秀轻	《应用概率统计》 CSCD 北大核心	2017	0	在线阅读下载PDF 职称材料