导读:本文包含了加权似然估计论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:中子成像,泊松-高斯混合噪声,PPB加权最大似然估计,方差稳定化变换
加权似然估计论文文献综述
刘娜,乔双,孙佳宁[1]（2018）在《基于方差稳定化和PPB加权最大似然估计的中子图像复原方法研究》一文中研究指出由于微观量子特性和随机性以及中子束注量率在时间和空间分布上都存在着一定的统计涨落,致使中子图像存在比较强的噪声.由于这种噪声的统计分布符合泊松-高斯混合模型,因此,提出了一种新的中子图像去噪方法.该方法结合了PPB加权最大似然估计算法与非线性方差稳定化变换,实现了中子图像的去噪复原,能够有效地抑制传统算法中的伪影现象并保证结果不失真.实验结果表明,该方法能够提供稳健的复原结果.(本文来源于《东北师大学报(自然科学版)》期刊2018年02期）
袁晓惠,陈晶[2]（2017）在《协变量缺失下加速失效时间模型基于经验似然的加权估计》一文中研究指出在部分协变量数据缺失的加速失效时间模型中,提出了参数的逆概率加权(IPW)估计和基于经验似然的加权(ELW)估计,证明了这两种估计的大样本性质.结果表明,ELW估计计算简单,且对回归参数的估计效率高于IPW估计.(本文来源于《东北师大学报(自然科学版)》期刊2017年04期）
刘娜[3]（2017）在《基于PPB加权最大似然估计和方差稳定化的中子图像去噪方法研究》一文中研究指出中子成像技术是一种重要的无损检测技术,这种技术是利用中子穿透物质后所形成的图像来显示物体的内部细节以及结构等信息。鉴于中子的独特性质,中子照相技术与传统的无损检测相比具有无可替代的作用,尤其是在检测较厚金属壳内部包含的氢、锂等轻元素方面具有更加突出的优势。在中子成像过程中将会受到由于环境因素或自身因素等原因造成的噪声污染。主要包括中子束存在微观的量子特性以及随机性,CCD摄像机自身受到环境的影响,γ射线的污染以及暗电流产生的噪声。这些噪声的统计特征近似于泊松-高斯混合分布,严重影响了中子图像质量以及中子照相技术在无损检测方面的准确度。因此中子图像去噪具有十分重要的研究价值。为了去除中子图像中的这类混合噪声,本文提出将Anscombe非线性方差稳定化变换引入PPB加权极大似然估计进行去噪处理。首先,对图像数据进行Anscombe非线性方差稳定化变换,使符合泊松-高斯分布的混合噪声转化为单一的近似高斯分布的噪声。经过这种变换,能够降低去除中子图像中混合噪声的难度。其次,利用PPB加权极大似然估计对变换后的图像进行去噪,这种方法的优点在于不但可以有效的去除高斯噪声,还能克服现有去噪算法对图像带来的伪影现象,有助于改善中子图像质量并提高中子照相在无损检测中的准确度。最后利用Anscombe无偏逆变换对数据进行还原,得到去噪后的中子图像。利用PSNR对模拟图像实验结果进行客观评价,结合真实中子图像实验进一步验证了本文提出的Anscombe非线性方差稳定化变换与PPB加权极大似然估计相结合的去噪方法,可以有效的去除中子图像中含有的泊松-高斯混合噪声。(本文来源于《东北师范大学》期刊2017-05-01）
卢先领,夏文瑞[4]（2016）在《基于最大似然估计的加权质心定位算法》一文中研究指出为解决无线传感器网络中节点自身定位问题,针对接收信号强度指示(received signal strength indication,RSSI)测距误差大和质心定位算法精度低的问题,提出一种基于最大似然估计的加权质心定位算法.首先通过计算将估计距离与实际距离之间的最大似然估计值作为权值,然后在权值模型中,引进一个参数k优化未知节点周围锚节点分布,最后计算出未知节点的位置并加以修正.仿真结果表明,基于最大似然估计的加权质心算法具有定位精度高和成本低的特点,优于基于距离倒数的质心加权和基于RSSI倒数的质心加权算法,适用于大面积的室内定位.(本文来源于《信息与控制》期刊2016年05期）
孟祥斌,陶剑,陈莎莉[5]（2016）在《四参数Logistic模型潜在特质参数的Warm加权极大似然估计》一文中研究指出本文以四参数Logistic(4-parameter Logistic,4PL)模型为研究对象,根据Warm的加权极大似然估计技巧,提出了4PL模型潜在特质参数的加权极大似然估计方法,并借助模拟研究对加权极大似然估计的性质进行验证。研究结果表明,与通常的极大似然估计和后验期望估计相比,加权极大似然估计的偏差(bias)明显减小,并且具有良好的返真性能。此外,在测试的长度较短和项目的区分度较小的情况下,加权极大似然估计依然保持了良好的统计性质,表现出更加显着的优势。(本文来源于《心理学报》期刊2016年08期）
王丽[6]（2016）在《叁个模型下Jeffreys估计与加权似然估计的关系研究》一文中研究指出本文研究项目反应理论中能力参数的两种估计方法:加权似然估计和贝叶斯估计.对于贝叶斯估计,当先验分布选取Jeffreys先验分布时,此时的相关估计被称为Jeffreys Modal估计(以下简称JM估计).本文将在叁种模型下,即由二级评分的叁参数Logistic模型与多级评分的GPCM模型组成的混合模型、四参数Logistic模型和两参数扩展Logistic模型,对两种能力参数估计方法的关系进行探讨研究.研究的结果表明:(1)在混合模型下,我们发现JM估计比WL估计的估计值偏大.(2)在四参数Logistic模型下,我们找到JM估计比WL估计大时,失误参数d与能力水平的关系.(3)在两参数扩展Logistic模型下,我们得到JM估计比WL估计的估计值偏大,其偏度也偏大。(本文来源于《东北师范大学》期刊2016-05-01）
宗军君,崔逊学[7]（2015）在《多站测向交叉定位的加权最大似然估计算法及其精度分析》一文中研究指出为解决测向交叉定位中测向误差的标准方差受目标区域非均匀环境的影响,提出加权最大似然估计(WMLE)算法。该算法将目标距离引入到MLE算法当中,通过构造加权向量来弥补测向误差的标准方差随目标距离增加而增大的影响。理论分析表明,改进后的WMLE算法可进一步提高多站测向交叉定位系统的定位精度。(本文来源于《电光与控制》期刊2015年11期）
陈莎莉[8]（2015）在《四参数Logistic模型能力参数的加权极大似然估计及其效能的模似研究》一文中研究指出四参数Logistic模型是近年来新发展的项目反应理论模型,在理论上具有两参数和叁参数模型所无法比拟的优势。关于四参数模型的研究尚处在起步阶段,诸多问题没有被很好解决。在项目反应理论中,能力参数估计的无偏性对项目反应模型的应用至关重要。本文将采用Warm提出的加权极大似然估计方法,对四参数Logistic模型的能力参数进行估计,并通过模拟研究对该方法的效能进行全面的评价。模拟研究的结果表明:与极大似然估计和后验期望估计相比,加权极大似然估计在一定程度上纠正了能力参数估计的偏度,并提高了估计的准确性,具有更好的统计性质。(本文来源于《东北师范大学》期刊2015-05-01）
薛学梅,孟祥斌[9]（2013）在《适用于二级与多级评分项目组成的混合测试的加权最大似然潜在特质估计(英文)》一文中研究指出提出适用于二级与多级评分项目组成的混合测试的加权最大似然潜在特质估计.使用N-R算法获得WML估计,并给出相关方程的详细推导.为探讨WML的性能,进行了模拟研究,所得到的结果表明,WML的估计比最大似然估计(MLE)具有更好的性能.最后,基于一个实际例子对该方法进行了实证研究.(本文来源于《数学研究》期刊2013年04期）
张鹏,鲍明,冯大航,杨军,李晓东[10]（2010）在《加权最大似然波达方向估计算法及其应用研究》一文中研究指出针对阵列信号处理中空间相干性低、频域有色且通道间具有相同功率谱的噪声模型,分别基于确定性信号模型与随机性信号模型,提出一种加权最大似然(Weighted Maximum Likelihood,WML)波达方向估计算法。数据仿真实验表明,该算法提高了由空间非相干且一致有色噪声引起的低信噪比条件下的波达方向估计精度。户外实验验证了该算法在风噪声条件下的有效性。(本文来源于《声学学报》期刊2010年02期）
加权似然估计论文开题报告
（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：
在部分协变量数据缺失的加速失效时间模型中,提出了参数的逆概率加权(IPW)估计和基于经验似然的加权(ELW)估计,证明了这两种估计的大样本性质.结果表明,ELW估计计算简单,且对回归参数的估计效率高于IPW估计.
（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。
加权似然估计论文参考文献
[1].刘娜,乔双,孙佳宁.基于方差稳定化和PPB加权最大似然估计的中子图像复原方法研究[J].东北师大学报(自然科学版).2018
[2].袁晓惠,陈晶.协变量缺失下加速失效时间模型基于经验似然的加权估计[J].东北师大学报(自然科学版).2017
[3].刘娜.基于PPB加权最大似然估计和方差稳定化的中子图像去噪方法研究[D].东北师范大学.2017
[4].卢先领,夏文瑞.基于最大似然估计的加权质心定位算法[J].信息与控制.2016
[5].孟祥斌,陶剑,陈莎莉.四参数Logistic模型潜在特质参数的Warm加权极大似然估计[J].心理学报.2016
[6].王丽.叁个模型下Jeffreys估计与加权似然估计的关系研究[D].东北师范大学.2016
[7].宗军君,崔逊学.多站测向交叉定位的加权最大似然估计算法及其精度分析[J].电光与控制.2015
[8].陈莎莉.四参数Logistic模型能力参数的加权极大似然估计及其效能的模似研究[D].东北师范大学.2015
[9].薛学梅,孟祥斌.适用于二级与多级评分项目组成的混合测试的加权最大似然潜在特质估计(英文)[J].数学研究.2013
[10].张鹏,鲍明,冯大航,杨军,李晓东.加权最大似然波达方向估计算法及其应用研究[J].声学学报.2010
标签：中子成像; 泊松-高斯混合噪声; PPB加权最大似然估计; 方差稳定化变换;