多元正态分布
多元正态分布的相关文献在1986年到2022年内共计75篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、数学、统计学
等领域,其中期刊论文72篇、专利文献111292篇;相关期刊56种,包括消费导刊、经贸实践、教育教学论坛等;
多元正态分布的相关文献由138位作者贡献,包括冯允成、吕文、孟庆国等。
多元正态分布—发文量
专利文献>
论文:111292篇
占比:99.94%
总计:111364篇
多元正态分布
-研究学者
- 冯允成
- 吕文
- 孟庆国
- 张双林
- 王理峰
- 穆振伟
- 蒋家东
- 龚力强
- Chuanlong Wang
- Jin Wang
- 丁勇
- 何道江
- 侯波
- 傅惠民
- 冉延平
- 冯佰威
- 冯翠莲
- 凌林本
- 刘存霞
- 刘祖源
- 刘艳娜
- 刘赪
- 刘鹤飞
- 叶晓波
- 吕永林
- 吴传绪
- 吴小霞
- 吴志健
- 吴永礼
- 唐艳蕾
- 商广娟
- 姜甘棣
- 姜艳群
- 孙孝前
- 孟永东
- 宓颖
- 崔恒建
- 崔艳丽
- 张伊寒
- 张伟杰
- 张如艳
- 张恒
- 张曙光
- 张波
- 张荟
- 张阔
- 张陶陶
- 彭东海
- 徐勇勇
- 徐遥
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殷雨晨;
陈兆荣
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摘要:
将Monte Carlo EM算法应用到存在缺失数据的多元正态分布数据中,给出了其均值向量的估计公式,并利用R语言进行了不同样本量下的随机模拟,最后将模拟结果与传统均值插补方法进行了对比,结果表明MCEM算法估计效果相比于传统均值插补方法更好.
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要金铭;
赵书强;
韦子瑜;
张荟
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摘要:
在含风光电力系统规模逐渐增大的背景下,提出一种基于场景分析的电力系统日前调度快速求解方法。考虑到不同时刻风光出力均具有显著相关性,基于多元正态分布和蒙特卡罗采样生成大量具有时间相关性的原始场景。利用改进的k-means聚类算法对原始场景进行预分类,并采用基于Kantorovich概率距离的同步回代缩减算法对处理后的场景进行缩减,缩短场景分析的计算时间。建立基于场景分析的电力系统日前优化调度模型。为提高模型求解效率,引入包含风光预测误差向量信息的边界场景,在调度模型中考虑上下边界场景的备用容量约束,并建立考虑边界场景备用容量约束的优化调度模型。以某省级电网实测数据进行仿真分析,验证了所提模型及方法的有效性。
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张波;
刘鹤飞;
王坤
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摘要:
隐马尔可夫模型广泛应用于时间、空间、状态转移数据的统计建模.文章给出了隐马尔可夫多元正态分布的定义,介绍了用聚类分析确定观测变量隐状态的原理,推导了模型中未知参数的极大似然估计量,模拟生成观测数据集检验了该方法的估计效果和稳定性.特色之处是首次提出用聚类分析、极大似然估计等简单的经典统计推断方法解决隐马尔可夫模型的参数估计问题.
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丁勇
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摘要:
文章发现了多元正态分布关于等高线投影区域的积分与卡方分布积分之间的一个特殊关系,为多元正态分布的拟合优度检验提供了一种简便的方法;对于二元正态分布,这个关系可简单地表述为对应高度比例为q的等高线的投影区域内的概率恰为1-q,计算机模拟验证了拟合优度的检验方法的可行性。
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王理峰
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摘要:
基于一些随机样本,在Linex损失下估计期望及方差阵都未知的多元正态分布的熵。在仅依赖于|S|的估计类中,熵的最优仿射同变估计δc*是可容许估计,但在一些范围更大的估计类中,δc*是不可容许估计。文章首先用Stein型估计δ?ST去改进δc*,但Stein型估计不是光滑的,然后用具有光滑性的Brester-Zidek型估计去改进δc*,进一步研究知Brester-Zidek估计是可容许估计,也是Bayes估计。
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张伊寒
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摘要:
本文从单周期单一投资方式入手讨论,得到投资者单周期单一投资方式下的期望收益.然后根据单周期单一投资方式的结论,假设投资收益符合多元正态分布,将单周期单一投资方式的收益延伸到单周期多投资方式.在讨论过程中引出经济学中资产组合这一概念.根据单周期多投资方式的收益函数得到期望收益率和收益率的方差,投资者可以根据期望收益率和收益率方差选择风险和收益进行投资.
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李斐;
吕文;
李琴
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摘要:
通过利用矩阵广义逆和多元正态分布的相关性质,给出并证明了p维正态向量X的二次型X'BX的分布的一般结果,即X~Np (μ,Σ)(Σ为奇异矩阵)时,X'BX的分布.最后将线性模型中感兴趣的一个结果推广到了奇异正态分布的情况.
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叶晓波;
秦海菲;
吕永林
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摘要:
介绍了多元正态分布及边界判别方法,详细阐述了数据降维方法中的主成分分析(PCA降维),分析了MNIST手写数字数据库的数据结构和数据读取方法,论述了基于多元正态分布的手写数字识别方法的整个实验过程.实验结果显示,经PCA降维后的手写数字呈现多元正态分布的特征,使用正态分布的边界判别方法对手写数字进行识别运行效率高.
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王理峰
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摘要:
在分子生物科学中,分子系统的熵对研究分子的热力学性质十分重要。基于一些随机样本,将估计期望、方差阵都未知的多元正态分布的熵,在Linex损失下给出熵的最优仿射同变估计,证明该估计也是Bayes估计,在仅依赖于|S|的估计类中是可容许估计。通过计算比较知,最优仿射同变估计改进了分子生物学中通常采用的极大似然估计,特别在高维情况(如分子遗传学)下,最优仿射同变估计更具有优良性。