核密度估计

摘要： 采用熵权法定量测算2011—2017年中国30个省(直辖市、自治区)(不含西藏)绿色经济发展水平,并通过Dagum基尼系数、Kernel密度估计方法分析全国各区域各省份绿色经济发展的时空特征、区域差异及动态演进趋势。研究结果表明:我国绿色经济发展速度较快,绿色经济发展的总体区域差异呈现显著下降的趋势,但其发展仍然存在显著的区域发展不平衡问题,呈现东部⁃西部⁃中部阶梯分布的特征;中国绿色经济总体区域差异主要来源于区域间差异和区域内差异;核密度估计曲线存在多峰现象,绿色经济发展具有一定的梯度效应,存在较为明显的多极化发展特征。

摘要： 异常点检测是数据挖掘领域的一个重要研究方向,传统的基于近邻和局部异常因子的异常点检测算法存在计算复杂度高和误检率高的缺陷.为解决该缺陷,提出一种基于观测点机制的异常点检测(observation-point mechanism-based outlier detection,OPOD)算法.首先在原始样本空间中随机放置若干观测点,然后计算观测点与样本点之间的距离,将原始数据转换为与观测点相对应的距离数据,再估计距离数据的概率密度函数,进而计算距离数据出现的概率值,最后通过对多个观测点距离数据概率值的融合最终确定原始样本点中的异常点.基于PyCharm平台,采用sklearn.datasets的make_blobs函数生成仿真数据集,分别测试不同规模和不同维度数据集对OPOD算法性能的影响,并对比了OPOD算法、基于局部异常因子的异常点检测(local outlier factor-based outlier detection,LOFOD)算法和基于近邻的异常点检测(nearest neighbor-based outlier detection,NNOD)算法的运行时间、异常点召回率和误检率.结果表明,OPOD算法具有对异常点进行检测的能力,且随着观测点数量的增加算法呈收敛趋势;观测点选取合适的条件下,具有比基于近邻和局部异常因子的异常点检测算法更低的时间复杂度和更好的异常点检测效果.

摘要： “十四五”期间,公共文化资源供给均等化是公共文化服务建设的重要内容。公共图书馆作为公共文化服务体系中的重要机构,其供给实力是影响区域文化资源均衡的重要因素。利用财力投入、物力投入、人力投入、图书馆利用程度、公共活动数5个指标构建了公共图书馆供给实力指标体系,对我国2011—2019年31个省市的面板数据利用熵值法确定了各指标权重,并运用泰尔指数、核密度估计、莫兰指数等方法分析了我国公共图书馆供给实力的区域差异及动态分布特征。

摘要： 文化是一个国家、一个民族的灵魂。作为满足人民群众美好生活需要的"幸福产业",文化产业的高质量发展能更好地适应新时代背景下社会主要矛盾转变的客观要求。文章从创新、协调、开放、共享四个维度构建文化产业高质量发展评价指标体系,使用熵权TOPSIS法、Dagum基尼系数及其分解与核密度估计对2012—2019年我国29个省份的文化产业发展质量进行测度,并对其时空演进展开分析。结果表明,我国文化产业创新与共享能力表现较好,开放问题较为突出;整体及各区域文化产业高质量发展水平呈现波动上升态势;差异主要来源于区域间差异,有向区域内差异转移的趋势。

摘要： 当前视频图像目标样本点密度取值误差较大,导致视频动态帧目标定位精度偏低。提出基于关键姿态的视频动态帧目标定位方法。采用高斯密度估计法构建视频动态图像关键姿态背景模型。分析视频序列像素点噪声概率密度,提取动态个体目标关键姿态特征轮廓,修正样本点密度取值,实现关键姿态映射下视频动态帧目标定位。为验证提出方法的性能,设计了实验。实验结果表明,提出方法下图像样本噪声得以有效抑制、目标定位精度高,可为相关领域研究提供可靠依据。

摘要： 为研究高烈度强震区各种墩高典型公路简支梁的抗震性能,以某8度地震区高速公路典型10~40 m墩高公路简支梁为研究对象,采用一种核密度估计(KDE)的桥梁易损性分析法开展不同墩高桥梁地震易损性分析。利用OpenSees软件建立各种典型墩高桥梁全桥有限元模型。考虑桥梁结构参数与地震动输入的不确定性,通过时程分析获得各墩高对应桥梁各构件的最大动力响应。运用核密度估计的桥梁地震易损性分析方法建立不同墩高公路桥梁的易损性曲线,对比研究不同墩高对桥梁各关键构件在地震作用下的易损性能及其差异性,研究8度和9度罕遇地震时各墩高桥梁关键构件在4种损伤状态下对应的地震易损性分布特征。研究结果表明:汶川地震作用下10~40 m墩高典型公路简支梁桥墩抗震性能良好,支座比桥墩更易损,随着桥梁墩高的增加,支座越容易发生地震损伤破坏,建议墩高超过40 m的桥梁采取减震耗能、限位措施,限制主梁发生过大位移,提高桥梁抗震性能。建立的地震易损性曲线可用于评估各种墩高典型公路简支梁桥梁的抗震性能,并为类似高烈度地震区公路简支梁桥抗震设计提供依据。

摘要： 在工业生产过程中,生产决策的调整或生产状况的变化会导致生产过程多模态化,常用的数据聚类方法进行工况识别时存在参数选取困难或需要先验知识等限制。基于此,提出一种将人工智能领域的热扩散核密度确定密度峰的技术与高斯混合模型相结合的方法,可有效克服目前方法的缺点。该方法首先利用热扩散核密度确定密度峰的技术估算每个数据点的密度及其与局部密度较大点的距离,获取数据集的聚类中心并完成聚类;其次,利用高斯混合模型获取不同工况的特征参数:平均值、协方差和先验概率,从而对多工况历史过程进行准确的描述;最后,利用文献中仿真数据和Tennessee Eastman过程两个案例进行验证,并与K-均值法和F-J改进的高斯混合模型进行比较,证明了本文提出方法可更加方便、有效地对历史工况进行准确识别。

摘要： 针对目前1万t重载组合列车纵向载荷谱外推缺少载荷-次数数理统计表征的问题,采用基于核密度估计的非参数统计方法,克服载荷均值和幅值不遵循概率分布的特点.根据疲劳累积损伤理论,建立不同外推概率下,1万t重载组合列车纵向拉伸载荷-次数-损伤和压缩载荷-次数-损伤的关系,以此实现不同概率下拉伸载荷谱和压缩载荷谱的非参数统计外推.在保证损伤一致性的条件下,根据实际应用情况,实现外推载荷谱的等效变换.通过1万t重载组合列车纵向载荷谱外推的结果表明:结构疲劳损伤随谱级载荷的增加呈指数式变化,且随着外推概率的变化,其差异性较明显,而不同外推概率下小载荷区载荷所造成的损伤差异性较小.

摘要： 为解决仅利用单一数据源进行可靠性评估时估计精度不高的问题,文章建立多权重数据统计融合可靠性评估模型。针对大样本情况,采用核密度估计及回归分析法确定密度函数,用权重法对密度函数加权得到合成密度函数,由分布函数的逆函数模拟生成随机样本;在小样本情况下,选用Bootstrap方法估计分布特征参数,通过参数加权进行数据融合;对多维数据借助多维核密度估计进行融合,并在融合算法基础上建立可靠性分析模型。最后,通过算例验证了该类模型的可行性和有效性。

摘要： 高速铁路列车正晚点分布模型是研究正晚点预测和能力利用的基础,具有重要的理论与现实意义。提出一种邻域核密度估计模型(KDE-ND),针对采集的京沪高速铁路沿线车站列车运行实绩数据,进行列车到达的正晚点分析。该模型以高斯核为核函数,利用邻域搜索算法求得最优带宽值。为全面评价分布模型的拟合效果,基于决定系数等4项拟合优度指标,提出一种新的综合评价指标,并将包括KDE-ND模型在内的3种KDE模型与其他参数化模型进行综合评价指标的对比。实验结果表明,KDE-ND模型具有更优的拟合效果,可以更加准确地刻画高速铁路列车正晚点的分布规律,为高速铁路运输组织和仿真分析提供借鉴。

摘要： 通过浙江省10年的小时降水资料,利用Gamma分布计算全省短时强降水的概率密度,并综合频率分布分析各量级短时强降水的落区和季节特征.概率统计表明:浙江省≥5mm/h的小时降水中,短时强降水(≥20mm/h)出现的概率约5-6％,≥50mm/h的概率不超过0.6％.30-50mm/h的降水主要分布在沿海地区以及天目山区等地,一般出现在7-9月;50mm/h以上的降水落区有四个中心,均位于沿海地区,分别是宁波奉化、台州洪家和临海、温州瑞安、嘉兴桐乡等平原地区,均和一定的喇叭口地形相关联.利用杭州站的探空资料分析不同量级(≥60mm/h、20-30mm/h、＜20mm/h)雨强的环境指标,基于核密度估计分析其分布差异,提取预报因子.结果表明,和短时强降水相关最显著的因子是整层可降水量pw,通过密度峰值的差异筛选出预报短时强降水的最佳因子是pw、Ki、Si、Bli指数.区分强弱短时强降水存在较大困难,相对而言,相关较为显著的仍是表征水汽条件的因子如pw,其次是垂直上升速度、比湿、850hPa温度等有一定的指示意义,并且垂直风切变负相关较显著,说明充沛的水汽条件加上强的上升运动和弱的垂直风切变,有利于强短时强降水的发生.

摘要： 本文从总体、分类别角度探讨了中国服务贸易的动态演进特点.首先依据EBOPS2002分类标准构建2000-2011年中国服务贸易面板数据;在此基础上,利用核密度估计方法,深入研究和分析了11个类别服务贸易的总体、出口、进口分布的演进趋势,特别是后金融危机时期现代国际服务贸易的动态变化,揭示了行业层面中国服务贸易增长的主要因素.

摘要： 为了解决无模板条件下器件焊接质量的自动检测问题,本文提出了基于图像异常检测的器件焊接质量检测方法,设计了基于特征融合的表贴器件焊接质量分级检测算法.分级异常检测算法基于感知哈希算法,将器件图像分为正常图像和疑似异常图像,排除异常图像对建模的影响;利用正常图像,基于核密度估计方法建立颜色和梯度特征融合的统计模型,提高建摸准确性;基于统计模型对疑似异常图像进行进一步检测.实验结果表明,提出的算法有较低的虚警率和漏检率.

摘要： 针对目前中长期水文预报中定量预报结果存在不确定性问题,开展了基于改进贝叶斯判别的中长期水文分类预报研究.首先利用核密度估计方法,对贝叶斯判别方法中的分布密度函数估计进行了改进,在此基础上,提出基于改进贝叶斯判别的中长期水文分类预报模型,并在丹江口水库秋汛期9月径流预报中进行了实例应用.结果表明:不同预报因子对径流分类(丰、平、枯)的预报能力不同,其中500hPa高度场因子对丹江口径流类别(丰、平、枯)均有较高的预报能力,100hPa高度场因子、SST和环流特征量对径流偏丰状态有较好的指示作用.Half-Brier评分结果显示组合预报模型结合了各因子的预报优势,预报效果最佳,其中模拟期合格率为89.8％,检验期合格率为87.5％,模拟和预报结果均较为稳定.

摘要： 当前恐怖主义已成为影响国家稳定和地区安全的首要威胁,并呈现出不断蔓延之势.以恐怖袭击次数为样本点,采用核密度估计对1989-2014年31个省份恐怖袭击事件分布进行时空格局演变分析,恐怖活动呈现出显著的时空差异特征.并考虑恐怖分子袭击行为策略、政府反恐行为策略及事件惨重性的动态关系,运用VAR模型,构建了政府反恐财政支出、恐怖分子袭击次数、恐怖分子袭击成功次数、死亡人数间相互内在联系系统,着重探讨恐怖分子行为策略波动、事件惨重性的波动对政府反恐财政支出的影响规律和政府反恐财政支出波动对恐怖分子行为策略、事件惨重性的影响规律.研究结果表明,恐怖袭击次数增加导致政府反恐财政支出增加;政府反恐财政支出增加对减小恐怖袭击次数存在滞后效应.通过分析政府和恐怖分子的策略选择内生性动态关系,可以为我国反恐战略的部署提供理论指导.

摘要： 过程监控在工业过程中是一个重要的问题.传统的数据驱动过程监控方法在模型训练时容易出现过拟合现象,而且提取的特征鲁棒性较差,从而导致较高的故障误报率.本文提出了基于降噪自动编码器(DAE)的非线性统计过程监控方法.降噪自动编码器是一种无监督的机器学习方法,能够提取鲁棒性较强的隐层特征.通过训练降噪自动编码器从工业数据中提取有用的隐层特征,在此基础上构造新的监控统计量.同时利用核密度估计的方法来估计监控统计量的控制上限,从而建立系统的过程监控模型.TE模型上的实验结果表明该方法可从原始数据中提取出有用的隐层特征,从而提高过程监控的效果和故障的检测率.

摘要： 高校创新能力关乎国家和高校自身的发展,对于存在高度不确定性的高校创新能力评价问题,本文提出了一种基于区间数证据分组合成的评价模型.首先,构建高校创新能力指标体系并确定指标权重.其次,采用核密度估计得到区间数分布形式的综合证据可信度矩阵,采用Wasserstein距离并综合考虑证据源权重和证据体间差异得出新的证据综合距离进行分组.再次,进行组内、组间的证据合成得到最终的评价结果.最后,通过对安徽某高校的实证分析,得到合理的预期结果,验证了该方法的有效性.

摘要： 本文探索风电场风速之间的相关性对概率最优潮流结果的影响.首先,采用核密度估计的方法估计风电场风速之间的联合分布函数.该方法能够考虑任意两个风电场风速之间的相关性以及采用不同类型的copula函数,克服了高维copula函数不能考虑两两风电场风速之间相关性的局限性.最后,在四种不同考虑风电场风速相关性的情况下,分别采用蒙特卡罗模拟方法进行概率最优潮流计算.仿真结果表明:风电场风速之间的相关性对结果存在一定的影响,相关性不能忽视.采用Pair-copula方法构建多个风电场风速之间的相关性得到概率最优潮流结果的相对误差最小,并且结果中变量的分布曲线十分接近于实际风电场风速数据得到的分布曲线.对计算精度要求严格时,采用Pair-copula方法考虑多维随机变量之间的相关性求解概率最优潮流不失为一个可行的方案.

摘要： 烟草工业是典型的流程工业,对流程工业的设备运行健康状况进行直观的打分评价有积极的意义.本文提出设备运行健康指数的概念,并借助层次分析法和核密度估计,构建设备运行健康指数模型.实验结果显示,该模型可以较为客观地反映设备运行健康状况.

摘要： 运用1998-2010年工业行业投入产出面板数据,基于DEA的非径向非角度的SBM模型,测算了节能减排导向的工业行业技术效率,通过核密度估计分析其动态分布特征,并就工业产权结构与行业异质性因素对技术效率的影响进行了实证检验。结果发现,绝大多数行业技术效率呈现不断提升趋势,存在对生产前沿的技术追赶效应,但行业技术效率平均水平偏低,节能减排潜力依然较大。基于Tobit 随机效应模型的回归结果显示,产权结构变革有力推动了工业技术效率提升,以行业规模、行业集中度、碳排放强度、能源消费结构等行业异质性因素对行业技术效率均有显著影响,应该依据行业异质性特征实施差别化的节能减排措施,提高行业技术效率,促进全要素生产率增长与工业发展方式转变。

摘要： 本发明公布了一种采用核密度估计的闪电密度分布及NG值估计方法。本发明本方法实现：①结合地理信息系统（GIS）技术，构建和维护雷电空间数据库，并建立雷电实时定位监测系统来获取雷电发生的信息源，以空间要素形式实时地呈现闪电的定位分布；②利用核密度估计方法，求得区域闪电密度分布，再将用户选择的图形区域作为条件层作切割，形成区域密度分布图，并且能够消除边缘效应。③计算核密度估计的区域总面积（公里）以及年总闪电次数，求得对应区域的NG值，形成闪电密度图和数值结合的气象产品，最后通过共享网络来发布和共享雷电资料分析产品，通过以上闪电密度统计方法实现雷电业务服务的根本目标。

摘要： 本发明公开了一种基于自适应核密度估计的含有DFIG的区间暂降频次估计方法，包括：1、选择电力系统中需要评估的母线bus

摘要： 一种基于非参数核密度估计的风功率波动性概率密度建模方法。具体步骤如下：1)通过小波分解对风功率样本数据的波动量进行提取；2)基于波动量样本建立相应的非参数核密度估计模型，然后针对模型带宽选择问题，构造了一种以拟合优度检验为约束条件的带约束带宽优化模型；3)利用约束序优化算法对该优化模型进行求解。本发明采用小波分解方法更能准确提取风功率波动分量，并且所提波动分量的概率特性建模方法完全由样本数据驱动，不需要对概率密度模型进行先验主观假设，因而具有更高的建模精度和更强的适用性，而针对非参数核密度估计方法的改进策略也使其建模精度和计算效率得到有效提升。

摘要： 本发明公布了一种采用核密度估计的闪电密度分布及NG值估计方法。本发明本方法实现：①结合地理信息系统（GIS）技术，构建和维护雷电空间数据库，并建立雷电实时定位监测系统来获取雷电发生的信息源，以空间要素形式实时地呈现闪电的定位分布；②利用核密度估计方法，求得区域闪电密度分布，再将用户选择的图形区域作为条件层作切割，形成区域密度分布图，并且能够消除边缘效应。③计算核密度估计的区域总面积（公里）以及年总闪电次数，求得对应区域的NG值，形成闪电密度图和数值结合的气象产品，最后通过共享网络来发布和共享雷电资料分析产品，通过以上闪电密度统计方法实现雷电业务服务的根本目标。

摘要： 本发明公开了一种基于自适应核密度估计的含有DFIG的区间暂降频次估计方法，包括：1、选择电力系统中需要评估的母线bus

摘要： 本发明涉及一种基于自适应核密度估计的电力系统抗差状态估计方法，包括以下步骤：1)建立基于自适应核密度估计理论的状态估计数学模型；2)获取自适应带宽；3)根据步骤1)的状态估计数学模型和步骤2)获得的自适应带宽进行电力系统抗差状态估计。与现有技术相比，本发明在保证量测数据的冗余度、系统的可观性及消除残差污染和残差淹没的同时，提高了状态估计的辨识精度及收敛性，具有抗差性强、计算精度高、适用性广、灵活性大等优点。

摘要： 一种基于非参数核密度估计的风功率波动性概率密度建模方法。具体步骤如下：1)通过小波分解对风功率样本数据的波动量进行提取；2)基于波动量样本建立相应的非参数核密度估计模型，然后针对模型带宽选择问题，构造了一种以拟合优度检验为约束条件的带约束带宽优化模型；3)利用约束序优化算法对该优化模型进行求解。本发明采用小波分解方法更能准确提取风功率波动分量，并且所提波动分量的概率特性建模方法完全由样本数据驱动，不需要对概率密度模型进行先验主观假设，因而具有更高的建模精度和更强的适用性，而针对非参数核密度估计方法的改进策略也使其建模精度和计算效率得到有效提升。

摘要： 本发明提出一种基于Wasserstein度量和核密度估计的分布鲁棒优化方法，首先采用核密度估计方法推导出风功率预测误差的概率分布，然后融合Wasserstein度量和核密度估计构造风功率预测误差的概率分布模糊集，最后根据风功率预测误差的概率分布模糊集，并综合考虑电力系统运行约束条件，建立以风电出力最坏情况下电力系统总运行成本最小为目标的分布鲁棒机组组合模型。本发明解决了电力调度领域中考虑不稳定风力发电的机组组合优化问题，可以有效降低风电不确定性刻画的保守性，进一步提高电力系统运行的经济性，为电力系统的调度人员提供一种可有效处理风电不确定性的、兼顾鲁棒性与经济性的调度策略。

摘要： 本发明公开了一种基于条件互信息与核密度估计的脑功能网络分类方法，根据不同组预处理后的fMRI时间序列估计不同组的典型脑因果网络，保留因果连接差异大的ROI间的功能连接；利用核密度估计得到同一种功能连接的强度在不同标签下概率密度的差异，从而得到不同功能连接与标签间的因果强度，据此可放大与标签因果强度强的功能连接，缩小与标签因果强度弱的功能连接；将利用皮尔逊相关系数从预处理后fMRI时间序列中得到的BFN与前两步获得的因果知识融合，得到一个具有丰富分类信息的BFN，并将其送入BrainNetCNN中进行分类。利用条件互信息与核密度估计可以从预处理后的fMRI时间序列以及BFN两方面分别提取因果知识，并将其融入原始BFN中，获得一个具有丰富分类信息的BFN。

摘要： 本发明涉及一种针对稀疏数据的动态阈值高斯核密度估计系统和方法，该方法包括：对原始数据pcap包数据进行预处理，将有用信息提取至csv格式文件中，之后根据数据特征选取合适的核函数及带宽完成核密度估计；利用核密度估计结果动态建立登录历史状态分布基线，并针对登录数据稀疏的特征优化动态阈值，更好地适配稀疏数据部分；最后根据建立的基线及阈值进行登录异常检测。本发明的估计方法相比于传统的不考虑数据特性不建立动态阈值的算法在自有数据集上的异常检出率得到较大提升。