復雜數據的非參數似然方法

2017年

基礎理論

成果簡介

　　經驗似然以及由此導出的非參數似然方法是非參數統計的一個重要研究領域，是近年來國內外統計研究的一個熱點問題。而在實際生活中，高維、相依和缺失數據等復雜數據的出現，對統計的理論研究和應用提出了許多新的問題和挑戰。
　　本項目從非參似然比方法入手，在充分研究最小非參似然比估計的基礎上，運用此估計去研究擬合優度檢驗問題。進而把這些方法和工具應用到含估計參數數據、高維數據、缺失數據和相依數據...

相關成果

1. 非參數和半參數模型中的經驗似然
2. 正相協及缺失數據情形的經驗似然推斷
3. 缺失數據下部分線性單指標模型的經驗似然推斷
4. α混合樣本下的經驗似然推斷
5. 基于逼近最大似然性能的低復雜度垂直分層空時碼檢測方法
6. 適用于DVD系統的最大似然檢測器及其數據處理方法
7. 適用于DVD系統的最大似然檢測器及其數據處理方法
8. 相協樣本和缺失數據情形兩類模型的經驗似然推斷
9. 無線傳感器陣列的最大似然目標定位技術
10. 相依樣本下部分線性模型的經驗似然推斷
12. 大規模復雜問題的非平行支持向量機數據挖掘方法研究
13. 復雜網絡數據的聚類方法研究
14. 復雜數據的挖掘理論和方法
15. 非均勻大數據分類方法
16. 面向復雜數據的智能計算新方法
17. 一種非貫通節理裂隙巖體變形參數的確定方法
18. 復雜時空數據融合、分析的理論方法與應用
19. 非參數似然比擬合優度檢驗
20. 變參數自適應PRML數據接收器及其數據處理方法

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復雜數據的非參數似然方法

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