导读:本文包含了信息似然比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:信息,经验,译码器,落点,冗余,信道,可信度。
信息似然比论文文献综述
侯瑞环,王沁,李裕奇[1]（2016）在《含辅助信息的最小非参似然比估计和检验》一文中研究指出当前,拟合优度检验已经比较完善,但仍存在对总体分布已有信息利用不足或者直接丢掉这部分信息的问题.为了实现对已有信息的充分利用,首先借助经验似然的思想与最小非参似然比统计量的形式,给出含辅助信息的最小非参似然比统计量;然后利用最小非参似然比估计与检验性质的研究方法,得到含辅助信息的最小非参似然比估计量,并考察检验统计量的相合性、稳健性,同时得到其在复合零假设下的极限分布.这些结论在一定程度上可以丰富和完善拟合优度检验与非参数估计的一些理论.(本文来源于《四川师范大学学报(自然科学版)》期刊2016年01期）
孟平,包成刚[2]（2014）在《互信息、冗余与广义似然比研究》一文中研究指出统计学里有很多描述变量间相关性的方法,大部分都要求随机变量必须服从某一或某些概率分布,要么就是满足一定的假设。互信息是基于熵来测量随机变量间的相关性的,它不需要随机变量满足任何特定分布亦或者是特殊的前提假设。一些研究中,冗余也已经作为一种类似于互信息的方法用以评价变量间的相互关系。对冗余和互信息的概念进行深入研究,并使之用以多维的分类数据。研究发现,在几种独立对数线性模型下,分类数据的互信息和冗余可以表示为广义似然比的函数。广义似然比对样本容量是非常敏感的,但是分类数据的互信息和冗余却并不取决于样本容量而是取决于单元概率。因此互信息和冗余可以用作评价分类数据间的相关关系,既不需要特殊的前提假设又不受样本容量的影响。通过示例验证,针对多维数据,冗余又优于互信息。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2014年02期）
贺刚,柏鹏,彭卫东,王明芳,韩立峰[3]（2012）在《LDPC译码器信道似然比信息存储模块优化设计》一文中研究指出以CCSDS(太空数据系统咨询委员会)标准中1/2码率的LDPC码为例,分析了低密度奇偶校验码(LDPC)译码算法的特点,提出了在译码器的FPGA实现中采用乒乓操作的设计方法,优化译码器信道似然比信息存储模块结构,交替接收两帧数据,使译码器不间断地工作,提高了硬件资源利用率,使译码器的吞吐量增加一倍。(本文来源于《微电子学》期刊2012年02期）
刘有新,戴杨[4]（2008）在《带有不完全信息随机截尾试验中参数MLE的似然比检验》一文中研究指出研究了带有不完全信息随机截尾试验数据,当失效显示概率pi(i=1,2,…,n)不相等时,在条件(Ψ)下,对参数M LE的进行似然比检验,证明了2logΛn(x)依分布收敛于k2χ-r.(本文来源于《阜阳师范学院学报(自然科学版)》期刊2008年03期）
伍长春,张润楚[5]（2006）在《在有辅助信息情况下检验一约束集的经验似然比统计量的渐近分布(英文)》一文中研究指出考虑了在有辅助信息情况下对M-泛函的一约束集进行统计检验的问题.我们定义了经验似然比检验统计量,并获得了它们的渐近分布.(本文来源于《数学研究》期刊2006年01期）
刘金山,张国权[6]（2005）在《正态-逆Wishart先验信息下多元线性模型的后验似然比检验》一文中研究指出在正态-逆Wishart先验信息下考虑多元正态线性模型Y-Nn×m(XB,In■∑)的参数矩阵B的线性假设检验问题,根据B的后验概率分布构造了关于B的两种线性假设的后验似然比检验,所得检验统计量是矩阵F-分布的特征值函数.(本文来源于《应用概率统计》期刊2005年04期）
张湘平,贺汉根,谢红卫,胡德文[7]（2005）在《基于信息似然比的导弹落点仿真可信性分析》一文中研究指出从理论上给出了关于导弹落点仿真的可信度定义;运用Bayes方法推导了仿真可信度的计算公式,并利用信息似然比的概念解决了仿真可信度计算中若干关键问题;通过分析仿真可信度与仿真费用之间的相互关系,得到了一个有意义的结果,即:它们之间的关系可近似用sigmoid函数来描述。(本文来源于《系统仿真学报》期刊2005年06期）
夏敬华,陆宝春,张世琪[8]（2000）在《一种基于似然比的信息融合与决策方法》一文中研究指出针对诊断或决策问题中的多信息特征 ,建立了具有信息融合功能的多级决策结构 ,通过信息融合 ,减小系统输出的不确定性和提高系统决策的可靠性。为解决决策问题中信息的不确定性 ,提出了一种基于似然比的决策策略 ,以结论元间的似然比为决策的中间变量 ,构造了具有局部决策和全局决策两级结构的多级决策器 ,并设计了局部决策规则和全局决策规则。最后通过实例证明了该方法的可行性。(本文来源于《系统工程与电子技术》期刊2000年05期）
信息似然比论文开题报告
（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：
统计学里有很多描述变量间相关性的方法,大部分都要求随机变量必须服从某一或某些概率分布,要么就是满足一定的假设。互信息是基于熵来测量随机变量间的相关性的,它不需要随机变量满足任何特定分布亦或者是特殊的前提假设。一些研究中,冗余也已经作为一种类似于互信息的方法用以评价变量间的相互关系。对冗余和互信息的概念进行深入研究,并使之用以多维的分类数据。研究发现,在几种独立对数线性模型下,分类数据的互信息和冗余可以表示为广义似然比的函数。广义似然比对样本容量是非常敏感的,但是分类数据的互信息和冗余却并不取决于样本容量而是取决于单元概率。因此互信息和冗余可以用作评价分类数据间的相关关系,既不需要特殊的前提假设又不受样本容量的影响。通过示例验证,针对多维数据,冗余又优于互信息。
（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。
信息似然比论文参考文献
[1].侯瑞环,王沁,李裕奇.含辅助信息的最小非参似然比估计和检验[J].四川师范大学学报(自然科学版).2016
[2].孟平,包成刚.互信息、冗余与广义似然比研究[J].计算机应用与软件.2014
[3].贺刚,柏鹏,彭卫东,王明芳,韩立峰.LDPC译码器信道似然比信息存储模块优化设计[J].微电子学.2012
[4].刘有新,戴杨.带有不完全信息随机截尾试验中参数MLE的似然比检验[J].阜阳师范学院学报(自然科学版).2008
[5].伍长春,张润楚.在有辅助信息情况下检验一约束集的经验似然比统计量的渐近分布(英文)[J].数学研究.2006
[6].刘金山,张国权.正态-逆Wishart先验信息下多元线性模型的后验似然比检验[J].应用概率统计.2005
[7].张湘平,贺汉根,谢红卫,胡德文.基于信息似然比的导弹落点仿真可信性分析[J].系统仿真学报.2005
[8].夏敬华,陆宝春,张世琪.一种基于似然比的信息融合与决策方法[J].系统工程与电子技术.2000
论文知识图
