2) Nonparametric kernel density estimation
非参数核密度估计
1.
In this paper the structure of nonparametric kernel density estimation and itsmain property are introduced.
该文介绍了非参数核密度估计的构造和主要性质，给出了确定窗宽的数学表达式，并结合实例，说明了该方法在拟合直径分布中的应用，对于林分直径模拟和预测，非参数方法可能成为一种有用的方法。
2.
On the basis of the image correlation and the nonparametric kernel density estimation,kernel density functions of background and foreground were built.
首先,在图像相关性的基础上,利用非参数核密度估计的方法,建立前景和背景的核密度函数,再利用贝叶斯理论,估计出背景和前景的先验概率,两者相结合得到一个估计的阈值,从而实现目标和背景的分类。
3) non-parametric kernel density estimation
非参数化的核密度估计
4) nonparametetric kernel regression model
非参数核回归模型
5) nuclear model parameter
核模型参数
6) nuclear density model
核密度模型
1.
Improved nuclear density model and the nuclear effect in P-A Drell-Yan process;
改进的核密度模型与强子-核Drell-Yan过程中的核效应
2.
By means of the nuclear density model, we calculate the nuclear effect function R A1/A2(x,Q 2).
利用公式给出的C ,Al,Ca ,Fe ,Sn和Pb核的核密度值及核子结构函数核效应的核密度模型 ,计算了核效应函数RA1 A2 (x ,Q2 ) ,所得结果与 μ子实验合作组测得的实验结果符合甚好 。
3.
The nuclear effect functions in l-A DIS process RHeD(x,Q2),RLiD(x,Q2),RCLi(x,Q2) and RCaLi(x,Q2) are calculated on the basis of the nuclear density model by using nuclear densities obtained from an empirical formula or the experimental values of the electromagnetic mean of radius square 〈r2〉,respectively.
在核密度模型基础之上利用原子核密度经验公式得到的核密度和利用电磁半径平方平均值得到的核密度分别计算了轻子-核深度非弹性散射过程中的核效应函数RHe/D(x,Q2),RLi/D(x,Q2),RC/Li(x,Q2),RCa/Li(x,Q2),发现利用由原子核密度经验公式得到的核密度计算核效应函数所得结果与NMC实验数据符合得较好,并且优于用后者方法计算核效应函数的理论结果,从而说明利用原子核密度经验公式研究核子结构函数核效应的合理性。
补充资料：非参数模型辨识
利用直接记录或分析系统的输入和输出信号的方法估计系统的非参数模型。所谓非参数模型是指系统的数学模型中非显式地包含可估参数。例如，系统的传递函数、频率响应、脉冲响应、阶跃响应等都是非参数模型。非参数模型通常以响应曲线或离散值形式表示。非参数模型的辨识可通过直接记录系统输出对输入的响应过程来进行；也可通过分析输入与输出的自相关和互相关函数(见相关分析法建模)，或它们的自功率谱和互功率谱函数(见频谱分析方法建模)来间接地估计。非参数模型是经典控制理论中常用的描述线性系统的数学模型。传递函数反映输入与输出的拉普拉斯变换在复数域上的响应关系，频率响应反映它们的傅里叶变换在频率域上的响应关系，而脉冲响应和阶跃响应则是在时域上的响应关系。它们从不同的方面反映系统的动态特性。非参数模型比参数化模型直观，辨识非参数模型的方法和计算也比辨识参数化模型的简单。脉冲响应可以用直接记录输入脉冲函数的输出响应的方法来辨识；频率响应也可以直接利用单频正弦输入信号的响应来辨识。但是这种直接辨识方法只能应用于无随机噪声的确定性系统。对于有随机噪声的系统或随机输入信号，必须使用相关分析法或功率谱分析方法。随着快速傅里叶变换仪、伪随机信号发生器和相关仪的问世，辨识系统的非参数模型已变得比较容易。但非参数模型应用于实时控制和适应性控制仍不如参数化模型方便。非参数模型在某些情形下，可以转化为参数模型。例如，如果一个系统的传递函数可以表示为有理分式H(s)=K/(a+s)，则系统的模型可以用常微分方程y＇+ay=ku表示，a与k为待估计的模型参数，这是参数化模型。又如，对于离散系统的权函数序列（离散脉冲响应序列）{hi，i=0,1,...}，如果在i充分大（如i>N0），而│hi│充分小时,则模型可以表示为并可用最小二乘法给出有穷权函数序列{hi，i=0,1,...N0}的估计。一般说来,由参数模型容易获得非参数的脉冲响应或频率响应，但由非参数模型化为参数模型则要困难得多。
参考书目
P.艾克霍夫著，潘科炎、张永光等译：《系统辨识：状态与系统参数估计》，科学出版社，北京，1980。(P.Eykhoff, Systems Identification, Wiley, London,1974.)
参考书目
P.艾克霍夫著，潘科炎、张永光等译：《系统辨识：状态与系统参数估计》，科学出版社，北京，1980。(P.Eykhoff, Systems Identification, Wiley, London,1974.)
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条