概率密度估计相关论文
概率密度的估计是统计推断的重要内容之一,被广泛应用于机器学习、数据挖掘、金融和通讯等领域。从某种意义上来说,概率密度提供了......
概率密度估计不仅是传统统计学研究的核心问题,也是统计学习理论中的一个重要研究内容。本文系统回顾了机器学习、统计学习理论及......
盲分离技术是信号与信息处理领域中一个崭新的研究方向.从80年代起的仅针对多源分离问题到如今在图像、语音、生物信号、模式识别......
盲分离(Blindsignalseparation，BSS)技术是现代信号处理领域中一个崭新的研究方向。目前已广泛应用于语音信号处理、图像处理、多用......
电子信息的增长使得人们无法快速地找到自己真正感兴趣的内容。为了更好的组织和管理信息,研究者们引入了文本分类、特别是层次型......
模式识别的主要任务就是利用样本中的特征,将样本划分为相应的模式类别。通常情况下,样本特征中包含了足够的类别信息,才能通过分......
糖尿病视网膜病变是糖尿病严重的并发症，是成年人视力下降甚至致盲的主要原因之一。硬性渗出物是糖尿病视网膜病变的早期特征之一，因......
类别不平衡问题是机器学习和数据挖掘等领域中主要关注的问题之一。特别是近些年来,随着互联网的日渐普及和大数据时代的到来,使类......
工程实际中,机翼结构、航空发动机等航空装备具有非常复杂的机械结构系统。如机翼结构在较大的载荷下工作,其关键部件九盒段、三盒......
统计学习理论研究的是与利用经验数据进行机器学习相关的一般理论,由于对样本数目有限的情况进行了比较系统的考虑,其实用性比传统......
局部保持投影,保持数据的邻域关系,已成功应用于过程监测.然而,局部保持投影忽略了非局部结构信息,不能保证远距离样本之间的关系.......
本文中，我们利用经验贝叶斯方法研究了指数分布中寿命参数的检验问题。对于假设H0：θ≤θ0←→H1：θ〉θ0，在线性误差损失下，利用两种不......
为实现由不同统计特性和概率分布平滑特性信号得到混合信号的盲分离,对基于支持向量机的邻域风险最小化概率密度估计算法进行研究,......
传统的独立分量分析方法普遍存在的非线性评价函数只能凭经验选取,当混合信号同时包含超高斯和亚高斯信号时,算法难以取得很好的分......
针对信息扩散估计的过扩散和欠扩散问题,在分析择近窗宽法和最优窗宽法的基础上,结合二者的优点,提出了一种确定扩散窗宽的多目标......
统计学习理论是针对小样本数据而提出的一套理论，支持向量机方法可用于解决有限样本情况下的概率密度估计问题，该种方法与Parzen窗的......
私车额度拍卖是政府为抑制交通需求所采取的一种经济控制手段.本文选用上海私车额度拍卖市场中车牌投放量、竞买人数和牌照均价三......
提出了一种基于多核支持向量机的概率密度估计方法。其基本思路是从概率密度的定义出发,利用支持向量机求解线性算子方程的方法,直......
基于多层神经网络，提出一种盲信号分离算法。该算法不对信号的密度模型做任何假设，通过多层神经网络估计任意信号的概率密度函数，并由......
利用分块方法证明了NA样本下含附加信息时概率密度估计的渐进分布为正态分布，...
针对单类分类器设计中的密度方法，采用以任务为导向的设计思想，通过人为指定核密度估计的密度函数上界，增强了边界低密度区域数据敏感......
针对机电设备早期故障难以识别的问题，提出了一种动态的概率密度估计方法——滑动概率神经网络，用以跟踪分析测量信号的概率密度变化......
利用粒子滤波实现行人跟踪是视频智能监控的主要方法之一,但粒子滤波的粒子退化问题尚未得到一个比较理想的解决方法。本文利用重......
在信号盲分离领域中,信息最大化算法是一种比较成熟的算法,尤其在处理语音信号盲分离问题中,有着较好的效果.通过对水声信号幅值分......
对盲分离问题中存在收敛速度慢、精度不高和容易陷入局部最优等缺点进行了研究,提出了一种基于改进自适应遗传算法的快速盲提取算......
介绍了基于支持向量机的概率密度估计。从概率密度的定义出发,利用支持向量机求解线性算子方程的方法,直接估计出密度。建立了几种......
核函数的衰减系数是影响核函数方法分类性能的重要因素。分析了信号分析理论中关于采样信号的不失真重建问题与Parzen窗函数方法的......
针对目前粮食谷粒人工计数存在的检测效率低、检测时间长的问题,设计了基于LabVIEW与Matlab谷粒在线快速计数系统。通过设计的谷粒......
快速搜索和找到密度峰DPC(clustering by fast search and find of density peaks)的聚类是一种新颖的算法,它通过找到密度峰来有......
针对多通道卷积混叠模型,给出了两种基于最小熵盲反卷积算法中概率估计的方法一基于Edgeworth展开非参数逼近方法和基于核函数的参......
针对雷达目标高分辨距离像(HRRP)统计识别中SLC(基于累计量的随机学习算法)在小样本情况下概率密度估计准确度下降的问题,该文提出......
针对电子支援系统中实时识别截获的雷达信号类型,提出了一种基于小波互信息准则的辐射源脉冲分类方法.该方法首先对辐射源脉冲信号......
针对SAR目标识别问题，提出了一种基于核非线性映射的SAR目标多尺度概率密度特征的估计方法，并利用该特征进行目标识别。首先将SAR目......
提出一种基于概率密度估计的动态频谱接入算法，通过由支持向量机拟合出的授权频段空闲时长的概率密度对信道状态进行评估，认知无线电......
目的提出一种有效的大鼠体态识别方法,适用于不同目标分辨率的图像.方法从大鼠体态图像中提取目标的4个旋转、平移、尺度不变量,作......
针对时域盲解卷积存在求解变量多、收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题进行了研究,提出一种防止遗传算法局部收敛的"监测策略",可......
朴素贝叶斯分类器可以应用于岩性识别.该算法常使用高斯分布来拟合连续属性的概率分布,但是对于复杂的测井数据,高斯分布的拟合效......
随着社会经济的不断发展,汽车拥有量不断攀升,交通拥堵已成为道路交通管理中亟待解决的主要难题。交通流密度是交通流理论中重要的......
针对经典最大熵概率密度估计中拉格朗日乘子计算目前存在高度非线性、计算精度不高或有时难以收敛等问题,提出了一种"最大似然+逐......
模式识别是近年来迅速发展的一门学科,在工业、信息处理等领域有广泛应用。本文对模式识别、模式识别与统计学的关系进行了简单介......
介绍了布朗桥的基本概念及其在无线信道建模中的应用，给出随机桥建模后信道时延分布的概率密度的估计方法，用Matlab进行了仿真，并给出......
从概率密度的定义出发,将概率密度估计转化成线性算子方程的求解,根据算子方程核矩阵奇异值的性质,构建了概率密度估计的TSVD正则......
电力市场中电价预测的准确性对于供应商竞价策略的制定至关重要。针对电价预测问题,提出一种基于完备经验模态分解的深度学习分位......
自20世纪60年代以来,模式识别的理论与方法的研究及相关理论在实际项目应用中取得了长足的发展。该文先简要回顾模式识别领域的发......
该文针对雷达目标高分辨距离像(High-Resolution Range Profile,HRRP)识别中距离单元回波幅值统计建模所面临的概率密度模型选择问......
非视距传播（NLOS）误差是目前基于蜂窝网络的移动台定位系统提高定位精度必须解决的关键问题,该文提出一种基于概率密度估计和偏差Kal......
针对非平坦函数的概率密度估计问题,通过改进支持向量机(support vector machine,SVM)概率密度估计模型约束条件的形式,并引入多尺......
提出一种基于一类支持向量机（orle-class SVM）的贝叶斯分类算法，该算法用一类SVM对类条件概率密度进行估计以构造贝叶斯分类器．证明采......
