1) nonparametric LPE
非参数LPE估计
2) non-parametric estimation
非参数估计
1.
The main steps are as follows:Firstly,by taking advantages of non-parametric density estimation,possibility density function(PDF) is determined,which is taken as the index of clustering,where areas with larger value of PDF would be taken as clustering prototypes;Secondly,the gradient field of PDF is estimated by means of non-parametric estimation;Thirdly,the prototypes o.
该方法实现如下:①利用非参数密度估计方法估计样本空间概率密度函数,并以概率密度函数作为聚类依据,密度函数值较大的区域将有可能作为类簇原型区;②利用非参数估计方法直接估计出概率密度函数的梯度场;③依据概率密度函数的梯度分布确定聚类原型,进而利用峡谷搜索法思想建立聚类划分;④最后利用类簇划分的边界确定变压器故障的区分边界。
2.
The kernel regression method now is the most popular non-parametric estimation method.
核回归方法是比较常用的一种非参数估计方法。
3) nonparametric estimation
非参数估计
1.
Application of nonparametric estimation method in establishing height-diameter curves of trees;
非参数估计在构造树高曲线中的应用
2.
Basic forms of Fourier transformation and PSD nonparametric estimation
Fourier变换的基本格式与PSD非参数估计
3.
Applied research of wavelet analysis and nonparametric estimation in exchange rate
小波分析与非参数估计在汇率中的应用研究
4) Non-parameter estimation
非参数估计
1.
In this paper, a new improved Bayes fusion model, which introduced non-parameter estimation method into traditional Bayes fusion criterion, was proposed.
针对传统bayes决策融合算法中,类条件概率密度的不确定性以及固定的类条件概率密度估计值所引起的融合系统误判,本文将非参数估计方法引入到bayes决策融合算法中,提出了一种改进的bayes决策融合模型。
5) nonparametric estimator
非参数估计
1.
This paper presents new nonparametric estimator based on random selection in ranked set samples for the mean of a population.
针对总体均值提出基于挑选排序抽样的非参数估计量,并证明了在一定条件下此估计量一致优于X-。
补充资料：参数估计的收敛性
在一定条件下对系统的参数进行估计时，随着测量数据的增多，参数的估计值向其真实值逐步逼近的性质。收敛性是参数估计理论的一个重要内容。在研究参数估计的收敛性时常用的工具是概率方法，它适用于固定样本的估计和递推估计（见递推估计算法）。20世纪70年代后期，出现常微分方程方法，它是从研究估计值的内插曲线的尾函数性质来推断参数估计的收敛性的。后来又出现将上述两种方法结合起来的研究方法。
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