论文摘要
云模型共有三个未知参数:期望、熵、超熵。经典的云参数的估计方法有矩估计法和极大似然估计法,二者都是在将样本均值作为期望的估计值的前提下,分别求得熵和超熵的矩估计和极大似然估计。在期望不是一个未知参数,而是一个随机变量,且分布已知的假设下,应用贝叶斯理论,得到期望的后验分布及其后验估计,并基于期望的后验估计求得熵、超熵的后验矩估计和后验极大似然估计。以均方误差最小为准则,将经典的矩估计、极大似然估计与后验的矩估计、后验极大似然估计比较,得到后验的极大似然估计效果最优的结论。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 高艳苹,吕王勇,王玲玲,蔡琳芝
关键词: 云模型,矩估计,极大似然估计,后验矩估计,后验极大似然估计
来源: 统计与决策 2019年06期
年度: 2019
分类: 经济与管理科学,基础科学
专业: 数学
单位: 四川师范大学数学与软件科学学院
基金: 国家自然科学基金青年项目(11601357),四川省科技厅应用基础研究项目(2017JY0159),四川省教育厅重点项目(2015ZA0030),可视化计算与虚拟现实四川省重点实验室项目(SCVCVR2018.08VS)
分类号: O212.1
DOI: 10.13546/j.cnki.tjyjc.2019.06.001
页码: 5-8
总页数: 4
文件大小: 1466K
下载量: 354
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标签：云模型论文; 矩估计论文; 极大似然估计论文; 后验矩估计论文; 后验极大似然估计论文;