极大似然估计

摘要： 为了提高开源软件产品的可靠性,针对软件测试过程中常见的不分组失效数据和分组失效数据,提出非齐次泊松过程(NHPP)类开源软件可靠性增长模型极大似然估计的一般形式;对GO模型、DSS模型、GGO模型、ISS模型和Ohba模型进行讨论,给出这5类可靠性模型的似然函数和似然方程;利用开源软件Apache Tomcat 5的真实失效数据,对这5类可靠性模型进行性能对比分析。结果表明:GGO模型具有较好的拟合与预测效果,而GO模型的拟合效果较差。

摘要： 研究了Weibull分布尺度参数变点模型的参数估计问题,结合Weibull分布的单变点模型,利用模型的极大似然估计和贝叶斯估计进行研究,并使用R软件进行随机模拟验证,试验结果表明,相比于极大似然估计,各参数的Bayes估计更接近真值.

摘要： 数据缺失在测验中经常发生,认知诊断评估也不例外,数据缺失会导致诊断结果的偏差。首先,通过模拟研究在多种实验条件下比较了常用的缺失数据处理方法。结果表明:(1)缺失数据导致估计精确性下降,随着人数与题目数量减少、缺失率增大、题目质量降低,所有方法的PCCR均下降,Bias绝对值和RMSE均上升。(2)估计题目参数时,EM法表现最好,其次是MI,FIML和ZR法表现不稳定。(3)估计被试知识状态时,EM和FIML表现最好,MI和ZR表现不稳定。其次,在PISA2015实证数据中进一步探索了不同方法的表现。综合模拟和实证研究结果,推荐选用EM或FIML法进行缺失数据处理。

摘要： 讨论了幂分布的概率密度函数和分布函数的估计问题,分别得到了概率密度函数和分布函数的极大似然估计、一致最小方差无偏估计和基于分位数的估计。通过随机模拟计算了多种估计的均方误差,随着样本量的增大,估计量的均方误差变小;在概率密度函数和分布函数的估计量中基于分位数的估计的均方误差最大。

摘要： 生存分析的主要内容是描述、测量和分析事件的特征,并对生存进行预测,常借助于COX回归模型.本文主要做了如下工作,一是在数据满足PH假定的前提下,利用极大似然估计拟合COX回归模型;二是借助统计分析软件,利用蒙特卡罗抽样技术,计算模型的后验估计值拟合贝叶斯COX回归模型;三是分别在不同参数模型下利用极大似然估计和贝叶斯统计方法拟合模型,从而进行比较和分析。

摘要： 在传统的定时和定数截尾试验的基础上,该文首次提出了一种新的截尾试验方案:双定数混合截尾.基于这类截尾数据求出了两参数Pareto分布参数的极大似然估计及θ的置信区间.当α已知时,取Gamma先验分布的情况下,求出了三种不同损失函数下参数θ、可靠度函数以及失效率函数的Bayes估计;当α,θ都未知时,分别取无信息先验分布和指数先验分布,在平方损失函数下分别计算出α,θ、可靠度函数以及失效率函数的Bayes估计.利用Monte-Carlo方法模拟出双定数混合截尾样本,进而得到了两参数Pareto分布的参数及可靠性指标的估计,计算出相对误差并把各种估计的精度进行了比较.最后对一个数值例子进行了分析.

摘要： 如何更好地拟合巨灾损失数据一直是一个重要的问题。本文将偏正态分布和偏t分布应用到实际巨灾损失数据中,选取了福州市近8年火灾造成的经济损失为样本数据,采用极大似然估计的方法对参数进行估计,并且选取常用来拟合损失的分布进行比较。结果表明,偏t分布最适合拟合巨灾损失数据。How to better fit catastrophe loss data is always an important problem. This paper applies the skew-normal distribution and skew-t distribution to the actual catastrophe loss data, and selects the economic loss caused by fire in Fuzhou in recent 8 years as the sample data. Besides, this paper uses the maximum likelihood estimation method to estimate the parameters, and selects the commonly used loss distribution for comparison. The results show that skew t distribution is most suitable for fitting catastrophe loss data.

摘要： 基于极大似然方法给出了逆xgamma分布应力强度模型可靠度的点估计与置信区间,采用牛顿-拉夫逊算法给出了极大似然估计的近似解;运用参数变换后的信息阵,得到模型可靠度的渐近分布,进而给出置信区间。通过随机模拟和机载通信收发器的实例演算,结果表明:该方法是可行的、有效的。

摘要： 针对全球定位系统(GPS)连续站坐标时间序列噪声模型已在中国大陆构造环境监测网络(CMONOC)中得到广泛的研究与应用,但有关日本地区全球定位系统永久性跟踪站网(GEONET)噪声模型的研究甚少的问题,基于GEONET基准站资料,利用极大似然估计和保守估计准则,建立日本地区最佳噪声模型,并分别利用U检验和速度误差理论,就噪声模型对速度及误差的影响进行详细了分析。结果表明,GEONET各坐标分量具有不同的噪声特性,东(E)、北(N)分量主要表现白噪声与闪烁噪声组合、白噪声与幂律噪声组合;垂直(U)分量主要表现白噪声与幂律噪声组合;相关噪声模型对速度影响较小,在95%置信度下,白噪声与相关噪声估计的速度相等;忽略相关噪声会使速度误差的估计过于乐观,且不同的相关噪声模型估计的速度误差存在一定时变差异性,随着坐标序列跨度的递增而逐步增大。同时,利用相关噪声参数建立的速度误差模型表明,建立日本亚毫米级GPS速度场,E、N分量坐标序列跨度不应低于3 a,U分量不应低于8 a。

摘要： 针对同种产品的多类试验源寿命数据信息,利用构造的混合基分布,实现三源数据融合,同时估计出数据源的总体分布密度函数。基于EM算法得到混合基分布密度函数参数向量中各未知参数极大似然估计的迭代式。使用经过Bootstrap法扩权的样本,给出了各参数估计值,确定混合基分布的密度函数解析,进而完成产品可靠性分析。算例验证了该类模型的可行性和有效性。

摘要： 数控机床系统故障间隔时间服从威布尔分布，极大似然估计方法下的三参数威布尔分布，估算结果高效，准确，但计算量大，过程复杂。威布尔分布被广泛用于可靠性工程和寿命数据的分析中.针对两参数威布尔分布,建立基于极大似然法的参数估计模型,采用二阶收敛Newton-Raphson迭代法求解威布尔分布的尺寸参数和形状参数.迭代求解过程中,利用Matlab图形,初步选取似然函数曲线在零值点附近的区域作为初始值的区间,并根据Newton-Raphson迭代法收敛的充分条件进一步确定迭代初值的选取范围.通过matlab绘制迭代趋势三维图,证明与迭代计算结果相符.通过比较,证实本参数估计模型和Newton-Raphson迭代求解法更加精确有效.

摘要： 在纯距离测量条件下,推导出关于纯距离目标运动状态的极大似然估计的计算公式并给出了基于高斯—牛顿迭代算法的计算过程及步骤.仿真计算的结果表明:当迭代初值与目标真实状态充分接近时,用所推导出的计算公式能够快速稳定地得到关于目标运动状态的极大似然估计,迭代算法形式简洁,计算量小.

摘要： 克里金插值原理常应用于预测空间中未知点的变量.克里金插值法具有无偏估计的优点,该方法的应用不仅仅只限于空间变量的预测.本文介绍了基于克里金插值原理的响应面法,该方法可用于加强岩土工程可靠度分析中的计算效率.区别于传统的基于多项式的响应面法,运用克里金响应面法能够得出相对应的预测误差.确定性趋势结构和相关参数是影响克里金响应面法预测准确性的两大重要因素,本文的研究同时考虑了基于恒定常数趋势结构的普通克里金法和基于回归分析趋势结构的回归克里金法,并运用了约束极大似然估计法确定相关参数.分析结果显示,当考虑普通克里金或者基于一阶趋势结构的回归克里金时,基于约束极大似然估计法的克里金响应面法的准确性较高,稳定性较好.

摘要： 针对复杂武器系统基于解析模型的故障诊断问题,运用切换系统模型描述模态时变的武器系统,将建模误差作为未知输入,并利用未知输入观测器与标称系统解耦合.建模时同时考虑未知扰动与系统噪声,采取Kalman滤波思想在线求取观测器的状态反馈矩阵,利用极大似然估计设定阈值并评估残差,用以降低故障诊断虚警率,最后通过某切换系统仿真实例给出了该故障诊断方法的诊断结果.

摘要： 本文结合大秦铁路股份有限公司相关数据,通过构建半对数收益函数,运用极大似然估计求解模型参数,进而分析大秦铁路重载运输相关技术经济属性,以期针对分析结果提供较为客观合理的经营策略及建议.

摘要： 保障船舶艉轴承的可靠性使用是保证船舶安全可靠运行的关键技术之一.针对水润滑橡胶艉轴承运行环境的复杂性、寿命失效数据难以收集等特点,对水润滑橡胶艉轴承模型进行适当简化,通过实验模拟,采用威布尔分布与极大似然估计相结合的方法建立数学模型来间接评估艉轴承的可靠寿命.结果表明实际数据和数学模型具有较好的拟合精度;船舶水润滑橡胶艉轴承的中位寿命较平均寿命更为保守;进一步提高橡胶材料的承载、抗磨和抗老化能力对提高水润滑橡胶艉轴承的使用寿命极为有利.

摘要： 目前,遥感科学与技术在国家土地资源管理和调查方面发挥着重要的作用,而高分辨率遥感图像处理是遥感科学与技术应用的重要一环.遥感图像获取的过程中存在多种因素的影响,使得遥感图像数据在特征空间中往往表现为多种密度的混合分布.EM算法是一种对混合分布进行极大似然估计的有效方法.本文将EM聚类算法应用于高分辨率遥感图像分类,探讨了EM算法的遥感图像分类的可行性和有效性.

摘要： 本文给出了单参数易变通分布的参数的极大似然估计和逆矩估计,通过大量的Monte-Carlo模拟考察了点估计的均方误差,认为极大似然估计更为精确,还给出了求参数区间估计的方法.

摘要： 当串联系统含有屏蔽数据时,在逐步Ⅱ型混合截尾模型下,讨论指数部件参数和可靠性指标的估计问题.获得了部件参数和可靠性指标的极大似然估计.鉴于极大似然估计法在完全屏蔽情形的局限性,文中利用Bayes方法,在平方损失函数下推导出部件参数及可靠度的Bayes估计.最后利用Monte-Carlo方法给出数值例子,对估计结果进行验证,比较两种估计方法的优劣,并分析不同截尾时间、移走方式和屏蔽水平对估计效果的影响.

摘要： 基于空间计量视角拓展门限随机前沿模型,引入因变量和双边误差项的空间滞后项构建了门限空间随机前沿模型,目标模型适用性较好且有效避免有偏和不一致估计量.使用极大似然方法(MLE)和贝叶斯方法(Bayesian)估计目标模型.MLE核心在于推导对数似然函数、最优化及JLMS,Bayesian核心在于推导未知参数的后验分布及执行MCMC抽样.数值模拟结果显示:①MLE和Bayesian对应的估计精度较高,其中Bayesian的估计精度略高于MLE.增加样本容量后,Bayesian和MLE的估计精度变优.②忽略空间效应或者门限效应,估计精度较低.

摘要： 本发明涉及一种基于极大似然估计的配电网状态估计方法，属于电力系统调度自动化与电网仿真技术领域。假设配电网负荷伪量测已经通过某种方法得到，与配电网负荷真值相，得到了伪量测误差组，然后采用核密度估计方法来生成伪量测误差的分布模型，并通过极大似然估计原理建立了考虑负荷伪量测的状态估计模型。本发明方法具有很好的拟合分布效果。只要该数据样本的概率是存在与连续，它可以拟合数据的任何分布形式，且不需要任何先验的概率分布假设。所以，本方法可以解决配电网的负荷伪量测不服从正态分布难题，进一步提出了考虑新概率密度函数的极大似然估计，提高了配电网状态估计结果的精度。

摘要： 本发明公开了一种基于极大似然估计最大期望的测试用例生成方法及系统，包括将软件的输入域划分成多个子区域，并将输入域的边界区域与内部区域区别开来，将边界区域作为优先级最高的子区域；引入潜变量并结合EM算法估计内部区域中子区域里可能包含失效区域的概率，基于概率大小对内部区域中子区域进行排序；按照子区域的优先级顺序生成测试用例，直至发现软件错误；若测试用例数达到预设条件仍未发现软件错误，则继续在优先级最高的子区域生成测试用例，直至发现软件错误。本发明的方法可以很好地解决现有ART方法存在的巨大计算开销问题，并在一定程度上解决了先前ART方法的边界效应问题，同时提高了运行效率。

摘要： 本发明公开了一种基于2D激光雷达测距的折线提取极大似然估计的方法，该方法选取Ros框架作为本次算法实验的平台，并安装基于RoboSence3D激光雷达的接口驱动，调用驱动雷达对实验环境进行扫描，为了便于特征线的提取，将3D点云线束进行转换为2D的激光点云线束，获取激光雷达的点云数据话题，同时启动riviz可视化建图指令，构建二维点云地图，为下一步的折线提取和折线优化做准备，最终实现激光基于折线特征提取的较为精确的平面地图。该方法的折线提取简单、效率和准确性高，为后续机器人在环境地图中进行路径规划和导航提供了可能。

摘要： 本发明公开了一种基于极大似然估计算法的MEMS三轴加速度计标定方法，包括以下步骤：建立三轴加速度计的误差模型；翻转载体，三轴加速度计测量所述载体翻转过程中的加速度，获得多个加速度测量数据；将所述多个加速度测量数据带入至牛顿法迭代求解所述误差模型参数，获得所述误差模型参数的最优解。其弱化了标定过程对外部设备和静置测量的依赖，高效便捷，准确度高。

摘要： 基于改进的广义极大似然估计的配电网状态估计方法，考虑到基本加权最小二乘估计法需要增加不良数据辨识程序的复杂性，采用GM估计来增强估计模型的鲁棒性。通过对GM估计中目标函数所用权函数进行分析与改进，以及自适应映射统计值的使用，将改进GM估计法用于状态估计中。考虑到传统量测系统与相量量测系统在测量通道以及仪表采样速率方面技术不同的特点，在传统状态估计器的基础上充分利用相量量测数据对两个不同的估计模块进行状态估计。利用多传感器数据融合理论对得到的估计结果进行融合处理，从而得到最优估计值。基于改进的IEEE 14节点配电网系统进行仿真分析，验证了所提改进GM估计和估计融合体系的有效性和可靠性。该方法可有效改善状态配电网估计的精度。

摘要： 本发明涉及一种基于极大似然估计的配电网状态估计方法，属于电力系统调度自动化与电网仿真技术领域。假设配电网负荷伪量测已经通过某种方法得到，与配电网负荷真值相，得到了伪量测误差组，然后采用核密度估计方法来生成伪量测误差的分布模型，并通过极大似然估计原理建立了考虑负荷伪量测的状态估计模型。本发明方法具有很好的拟合分布效果。只要该数据样本的概率是存在与连续，它可以拟合数据的任何分布形式，且不需要任何先验的概率分布假设。所以，本方法可以解决配电网的负荷伪量测不服从正态分布难题，进一步提出了考虑新概率密度函数的极大似然估计，提高了配电网状态估计结果的精度。

摘要： 本发明涉及大型水电工程低空防御系统技术领域，具体是一种极大似然估计的位同步算法，包括以下步骤：S1：定义系统防区；S2：设置分布式、多节点的防御系统；S3：制定多阶段的报警级别；S4：设置双重保障的工作模式；S5：通过系统综合获取信息，综合评估；S6：设备和系统进行自检，所述系统防区分为核心区和探测预警区两部分：a.核心区：设备可在核心区形成一个无形的穹顶式保护罩，本发明通过分布式、多节点的防御系统能够完成对整个区域的分级管理，可以有效提高系统工作效率和简化系统操作流程，增加系统的可靠性，而且能够提高目标的探测准确性和精度，达到对低空目标的精准识别与精准打击的目的。

摘要： 本发明涉及一种极大似然估计的无源定位方法，其中包括：建立各观测雷达方位数据关于目标位置的观测模型，经数学推导得到各节点雷达方位角概率密度模型，建立多站雷达测角联合概率密度模型，处理得到联合概率密度对数似然函数，最后求解对数似然函数的极大似然估计。

摘要： 本发明公开了一种产品寿命分布参数的极大似然估计求解方法及系统，通过获取产品失效数据集,选取与产品失效数据集对应的失效分布函数,基于产品失效数据集和与产品失效数据集对应的失效分布函数，获得对数似然函数,基于对数似然函数，确定求解产品寿命分布参数的极大似然估计值的优化目标，以及基于优化目标，建立求解产品寿命分布参数的极大似然估计值的优化模型，并基于优化模型获得产品寿命分布参数的极大似然估计值，解决了现有对产品寿命分布参数的极大似然估计求解方法复杂、计算难度大的技术问题，通过对对数似然函数直接进行参数优化寻找极大值，避免复杂的似然方程组求解运算，求解过程简便、快速和有效。

摘要： 本发明提供了一种基于极大似然估计的变电站设备异常声源定位方法，包括以下步骤：S1、采集变电站声音信号样本Y＝[y1，y2，…，yn]，n为正整数；S2、建立变电站声音信号样本的似然函数；基于似然函数获得与其对应的方向角D的估计值，以对变电站设备异常声源进行定位。本发明还提供了一种基于极大似然估计的变电站设备异常声源定位系统，包括：声音传感器阵列：用于采集变电站声音信号样本；处理和定位模块，用于建立变电站声音信号样本的似然函数；基于似然函数获得与其对应的方向角D的估计值，以对变电站设备异常声源进行定位。本发明利用极大似然估计法对变电站设备异常声源进行定位，其可以有效抑制噪声的影响，减小了在低信噪比环境下的误差。