导读:本文包含了极大似然论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:模型,布朗,协方差,正态分布,阈值,不等式,布尔。
极大似然论文文献综述
周芊芊,赵守江[1]（2019）在《α-布朗桥极大似然估计的偏差不等式》一文中研究指出用测度变换方法研究α-布朗桥极大似然估计的偏差不等式,进而得到其r-阶收敛性.(本文来源于《湖北文理学院学报》期刊2019年11期）
武帅,杨秀璋,夏换,田贵江,赵紫如[2]（2019）在《基于正态分布的极大似然估计》一文中研究指出现实生活中,无时无刻都存在着随机事件的发生,但并不是所有随机事件都能通过贝叶斯分类算法算出其概率。为解决该局限性,本文提出一种将概率密度估计事件转化成为参数估计事件的方法,基于极大似然估计的估计方法。仅需要知道事件的样本数据,结合极大似然算法,能解决众多随机事件问题,有效解决贝叶斯分类的局限性,对日常生活中随机事件的处理具有重要意义。(本文来源于《南方农机》期刊2019年19期）
金立斌,许王莉,朱利平,朱力行[3]（2019）在《偏正态混合模型的惩罚极大似然估计》一文中研究指出在分析具有异质性和非对称性数据时,偏正态混合模型提供一种比经典的Gauss混合模型更为灵活的建模方式.然而,由于无界的似然函数和发散的形状参数,该模型的极大似然估计并未被正确定义,进一步导致不理想的推断过程.为同时解决这两个问题,本文基于惩罚似然提出一种新的估计方案,并证明在混合分布的类别个数大于或等于真实的类别个数时,相应的惩罚极大似然估计是强相合的.同时,本文也提出相应的惩罚EM (expectation maximization)算法来计算惩罚估计.最后,通过模拟分析与现有方法比较研究估计方法在有限样本下的表现,并采用两个实例说明方法的有效性.(本文来源于《中国科学:数学》期刊2019年09期）
高峰涛[4]（2019）在《基于极大似然准则自适应EKF的感应电机转速辨识方法》一文中研究指出无速度传感器控制技术由于提升了系统的可靠性且节约了成本,因此受到了广泛的关注。近年来，随着高性能处理器的发展,扩展卡尔曼滤波(EKF)在无速度传感器控制领域备受关注。然而EKF对模型不确定性和内外部干扰的钽棒性比较差，在实际应用中容易出现估计偏差导致系统发散为。为了提高EKF的自适应能力,本文主要研究了基于极大似然准则自适应扩展卡尔曼滤(Maximum Likelihood Critcrion based Adaptiiv Extended Kalman Filter,MLC-AEKF)的感应电机(Induction Motor,IM)转速辨识方法,主要研究内容如下:第一,本文构建了感应电机的五阶灵堂模型，并根据状态方程得到的零极点图分析了电机本身在全速范围内的稳定性。第二,阐述了扩展卡尔曼基本原理,建立了基于离散化EKF的感应电机转速辨识环节并将其应于感应机转子磁场向定向控制系统中,分析了采样周期系统统性能的影响。第叁,分析了EKF的不足之处和其自适应方案,对比分析引出了极大似然准则的基本原理,构建了基于极大似然准则的残差错协方差估计器并研究了残差协方差对EKF模型不确定性问题的自适应机理;针对残差协方差估计器的滑支窗口数据做了指数衰减处理,提高了残差协方差自适应的维度。然后建立了基于芨大似然准则自适应EKF的感应电机数学模型,并研究了其系统的抗差机理。第四,通过Matlab/Simulink软件对基于MLC-AEKF的感应电机无速度传感器控制系统进行了仿真验证,仿个研究了滑动窗口长度和指数衰减因子对系统稳态和动态性能的影响,并确定了其具体参数值。最后,并对基于极大似然准则自适应EKF转速辨识方法进行了基础性能和算法有效性的实验验证。初阶测试平台的主控芯片为Texas Instruments公司的TMS320F28335。仿真和实验结果表明,与扩展卡尔曼滤波算法相比,本文提出的基于MLC-AEKF的转速辨识方法能有效增强系统对感应电机模型失配和工况易变的适应性,该方法可以削减系统运行与低速时参数失配和内外部不确定干扰发生时的转速辨识误差,提高了感应电机无速度传感器控制系统在各种工况下的稳态和动态性。(本文来源于《西安理工大学》期刊2019-06-30）
楼振凯,侯福均,楼旭明[5]（2019）在《基于极大似然的马尔可夫链初始状态估计的数学规划》一文中研究指出参数估计是马尔可夫模型中的常见问题.基于初始状态的重要性,本文对初始状态未知的马尔可夫链模型的初始状态进行估计,并根据状态可见与否将模型分成一般马尔可夫模型和隐马尔可夫模型.考虑观测状态或观测符号的数量,基于极大似然原理分别建立了线性规划和非线性规划模型,并证明各阶段状态的概率满足规范性.对于线性规划模型,指出其可以用单纯形法求解,并给出了解的表达.对于非线性模型,指出其最优解的存在性,并利用库恩-塔克条件(K-T条件)将模型转化成方程组的形式.算例分析中,在基于库恩-塔克条件的方程组不易求解的情形下,运用lingo得到了满足模型的解.(本文来源于《南京师大学报(自然科学版)》期刊2019年02期）
王文焕,杨国生,周泽昕,詹荣荣,张烈[6]（2019）在《基于随机截尾数据及极大似然估计的继电保护可靠性分布》一文中研究指出保护装置缺陷严重影响装置运行可靠性。装置缺陷分布是评估装置可靠性的重要依据。受制于装置运行时间长,缺陷发生率低,无法获取完整的缺陷数据,缺陷数据存在随机截尾特征。采用极大似然估计法,基于两参数的威布尔分布模型,实现对继电保护装置缺陷分布的参数估计。基于保护装置的电源模块、CPU模块、交流采样模块及液晶显示模块存在独立分布的假设,建立装置整体缺陷分布的联合分布模型,实现对装置各模块及整体缺陷概率分布模型的参数估计。所提出的方法能够有效指导装置缺陷分布分析,并指导装置检修。(本文来源于《电力系统保护与控制》期刊2019年12期）
吴星星[7]（2019）在《阈值主导下的跳跃扩散过程的极大似然估计》一文中研究指出1973年,BS期权定价模型被提出并且得到了广泛地应用,其中股票价格采用的是传统的几何布朗运动模型。后来,这一模型逐渐发展,含跳的扩散模型成为主流。这种模型跳的频率可能服从不同的过程,比如泊松计数过程,跳跃的幅度也可能服从不同的分布,比如均匀分布、正态分布、双指数分布。本文主要研究Merton跳跃扩散模型和双指数跳跃扩散模型的参数估计问题,为期权定价提供参数依据。运用伊藤公式,可以对带跳扩散过程的随机微分方程求解,然后求出日对数收益率的表达式。针对该对数收益率服从的概率分布,如果采用传统的极大似然估计方法进行参数估计,由于模型参数过多以及跳跃频数的不确定性,会导致似然函数中涉及无穷项和与二维超越积分,即使采用数值方法求解似然函数极值也极为复杂,计算难度极大。因此本文提出了一个跳跃阈值的概念,即用以筛选出发生跳跃的股价,然后将时间离散化,即认为数据的时间间隔是极短的,结合泊松过程的微分定义,先估计出泊松过程的参数,进而大大简化了似然函数,便于求解余下的参数估计。在文末,会采用蒙特卡洛的方法模拟数据,用以验证该方法的合理性和可行性。由于不同的阈值会对应不同的估计参数,我们会通过不断地改变阈值来寻找最优的估计参数,而其对应的阈值为最优阈值。(本文来源于《中国科学技术大学》期刊2019-04-20）
陈永娟[8]（2019）在《极大似然估计概念的微课程教学设计》一文中研究指出极大似然估计法是概率统计中一种重要的、应用广泛的方法,同时也是学生较难理解的概率统计概念。本文给出一节极大似然估计的微课程教学设计。通过案例教学法,由浅入深地讲解极大似然估计的基本思想、原则和解题步骤,并在其中融入基本的统计思想,让学生能够进一步理解这个概念。(本文来源于《安阳师范学院学报》期刊2019年02期）
魏永松,刘童,薛熙,南雪健,刘昭[9]（2019）在《基于极大似然法改进的船摇预报》一文中研究指出船摇数据是航天测量船执行任务中需要实时处理的一种重要的数据。为了提高实时船摇预测精度,提出了一种基于改进极大似然法的M步船摇预报方法。利用现有的比较稳定的40点端点平滑算法,解决了现有210点滤波算法(极大似然法)初始精度不高的问题。改进后的极大似然法不仅初始精度得到了提升,所需的滤波点数比现有算法少。利用某次任务实时数据作为检验,仿真运行结果表明改进后算法初始精度比原算法高,滤波点数也大为降低,与理论分析一致。(本文来源于《电子测量技术》期刊2019年07期）
田玥[10]（2019）在《基于统计回归模型的极大似然估计》一文中研究指出回归分析是多元统计分析方法中应用最广泛的一种。它是处理多个变量间相互依赖关系的一种数理统计方法。回归分析离不开统计回归模型,本文基于统计回归模型,重点研究一元线性回归模型,研究各变量间的关系,通过最小二乘估计引出模型的参数估计,进而重点研究极大似然估计的原理及实现过程。最后对本文的研究进行总结及对未来研究的展望。(本文来源于《通讯世界》期刊2019年03期）
极大似然论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
现实生活中,无时无刻都存在着随机事件的发生,但并不是所有随机事件都能通过贝叶斯分类算法算出其概率。为解决该局限性,本文提出一种将概率密度估计事件转化成为参数估计事件的方法,基于极大似然估计的估计方法。仅需要知道事件的样本数据,结合极大似然算法,能解决众多随机事件问题,有效解决贝叶斯分类的局限性,对日常生活中随机事件的处理具有重要意义。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
极大似然论文参考文献
[1].周芊芊,赵守江.α-布朗桥极大似然估计的偏差不等式[J].湖北文理学院学报.2019
[2].武帅,杨秀璋,夏换,田贵江,赵紫如.基于正态分布的极大似然估计[J].南方农机.2019
[3].金立斌,许王莉,朱利平,朱力行.偏正态混合模型的惩罚极大似然估计[J].中国科学:数学.2019
[4].高峰涛.基于极大似然准则自适应EKF的感应电机转速辨识方法[D].西安理工大学.2019
[5].楼振凯,侯福均,楼旭明.基于极大似然的马尔可夫链初始状态估计的数学规划[J].南京师大学报(自然科学版).2019
[6].王文焕,杨国生,周泽昕,詹荣荣,张烈.基于随机截尾数据及极大似然估计的继电保护可靠性分布[J].电力系统保护与控制.2019
[7].吴星星.阈值主导下的跳跃扩散过程的极大似然估计[D].中国科学技术大学.2019
[8].陈永娟.极大似然估计概念的微课程教学设计[J].安阳师范学院学报.2019
[9].魏永松,刘童,薛熙,南雪健,刘昭.基于极大似然法改进的船摇预报[J].电子测量技术.2019
[10].田玥.基于统计回归模型的极大似然估计[J].通讯世界.2019
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