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三参数Weibull分布的极大似然估计 总被引:4,自引:0,他引:4
Weibull分布作为一定实用统计模型在处理绝缘材料和绝缘人效数据中得到了广泛的应用,三参数Weibull分布在处理电气强度数据时比二参数更符合实际,同时与新近提出的电老化定律 阈值模型相对应。本文对三参数Weibull分布的极大似然进行了推导,并对应用计算机实现参数估计的一些技术问题进行了详细的论述 。 相似文献
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极大似然估计与AIC准则联合建模 总被引:4,自引:0,他引:4
将极大似然估计与AIC准则有机结合进行回归模型建模。这样不仅可省去一般回归模型建模时繁杂的模型检验工作,而且还可快速有效地同时估计模型参数和确定模型阶数。最后用实例验证本方法的实用性和正确性。 相似文献
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电器可靠性失效分析中极大似然设计方法的研究 总被引:8,自引:1,他引:7
针对传统电器可靠性失效分析中存在的问题,提出了一种电器可靠性失效分析极大似然估计方法。该方法完全通过计算机软件处理,具有较高的计算精度、数据重复性和工作效率,该方法实用性强,适用于各种仪器仪表及电工电子元件的可靠性失效分析。 相似文献
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三参数Weibull分布的极大似然估计 总被引:1,自引:0,他引:1
Weibull分布作为一种实用统计模型在处理绝缘材料和绝缘结构失效数据中得到了广泛的应用,三参数Weibull分布在处理电气强度数据时比二参数更符合实际,同时与新近提出的电老化定律的阀值模型相对应。本文对三参数Weibull分布的极大似然估计进行了理论推导,并对应用计算机实现参数估计的一些技术问题进行了详细的论述。 相似文献
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从无线传感器网络的应用研究角度出发,传感器节点位置信息的获得是任何应用的基础。本文采用了最小二乘法和极大似然估计法分别对未知节点进行计算的非测距的DV—Hop定位算法实现了对数据进行定位处理,且采用极大似然估计法对未知节点的计算可以获得较高的定位精度。 相似文献
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电压寿命指数N 是描述绝缘老化性能的特征参数。由于二元Weibull分布与电老化定律在评价绝缘电老化特性上存在等价性,为此给出了应用极大似然法对二元Weibull分布进行参数估计从而获得电压寿命指数N 值的方法。出于演示和验证该方法的目的,最后给出了一个应用实例。 相似文献
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在利用接收信号强度指示(RSSI)对无线传感器网络中的未知节点进行定位时,RSSI 值易受环境的影响导致定位误差,
为此提出基于 RSSI 测距修正的四边形加权质心定位算法(QWCRC)。 先对来自同一锚节点的多个 RSSI 值进行卡尔曼滤波,得
到修正的 RSSI 值,致使测距尽可能的接近真实距离;再采用四边形加权定位对未知节点进行定位,同时利用最小二乘法进行辅
助定位,此算法对于相邻锚节点圆不相交的情况给出新的解决方案。 实验结果对比表明,改进的算法相比较于四边形加权质心
算法(QWC)和 RSSI 测距修正的三角形加权算法(TWCRC),在锚节点数目 5×5 和噪声强度为 0 dbm 时,定位精度可分别提升
87. 14%和 35. 51%。 相似文献
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基于RSSI测距的加权概率定位算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对无线传感网络中每条链路衰减因子的不同,提出了一种基于RSSI测距的加权概率定位算法。该算法先将可能存在的未知节点区域划分成栅格,运用高斯噪声模拟路径衰减指数误差以构建信号传播概率模型,根据信号强度确定信标节点的权值。然后由概率模型和相应的权值赋予栅格不同的置信度,将置信度最大栅格的位置作为未知节点的坐标。最后根据网络的连通信息消除翻转歧义。实验表明,在相同的条件下,与MLS算法相比,该算法更接近真实环境,具有更高的定位精度。 相似文献
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针对因障碍物较多而导致基于RSSI测距的室内定位算法精度较低的问题,提出采用基于RSSI测距与非测距结合定位算法的思想,在基于RSSI测距的原定位算法计算结果的基础上,引入室内障碍物对信号传播干扰的特征信息作参考,修正原定位算法中测得的阅读器到信号源的距离矢量;同时考虑到障碍物与信号源的相对位置关系,采用基于障碍势能的加权质心定位算法,迭代矫正定位结果。相较原定位算法结果而言其定位精度提高了近50%。 相似文献
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针对超声CT重建问题,提出了一种基于高斯分布的最大似然期望最大化方法,并采用非最小最优化的方法来设置迭代的初始值。由于高斯分布更加符合测得时间信息的分布规律,所以基于高斯分布的新算法比传统基于泊松分布的最大似然期望最大化算法更加精确。所采用的非最小最优化方法能够减少迭代次数,有利于提高重建质量和计算效率。为了检验新算法,对三维温度场进行了仿真重建实验,结果表明,改进后的最大似然期望最大化算法具有更小的平均误差,能够得到更精确的重建图像。 相似文献
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在利用接收信号强度指示(RSSI)进行定位的WLAN室内定位系统中,为获得更高的定位精度,提出一种支持向量机与加权质心法相结合的定位算法。该算法首先以四边形对定位场地进行区域划分,在各四边形区域的顶点位置采样指纹点数据,利用支持向量机(SVM)多分类将定位点位置缩小到某个四边形区域内。最后利用加权质心法,计算出定位点的坐标。仿真实验与实地实验结果表明,该算法比支持向量机回归(SVR)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、K最近邻法(KNN),定位精度有明显提高,定位误差在1.4 m,定位精度在90%以上。 相似文献
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随着风电渗透率的日益提高,如何有效地描述风电出力的不确定性成为了配电网运行和规划所面临的巨大挑战,为此,提出一种基于隐式最大似然估计的风电出力场景生成方法。针对风电出力曲线的数据特征,设计适用于风电出力场景生成的损失函数和网络结构。通过无监督训练使得场景生成器能够学习到高斯噪声与风电出力场景之间的映射关系。仅需调节模型中相关的参数,采用所提方法就能够生成不同时间尺度的风电出力场景。仿真结果表明,所提方法的预测区间平均宽度和预测区间覆盖率均优于现有的生成对抗网络,且所提方法对于不同的风电场具有一定的普适性。 相似文献