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对基于均衡约束数学规划(MPEC)的数据分类模型进行改进.在确定数据所服从分布的密度函数(高斯混合模型来模拟)的参数时,使用β似然估计来代替原模型中的最大似然估计.新模型可以克服似然函数可能出现无界的现象,在计算上有更好的鲁棒性.对于所得MPEC分类模型,使用filterSQP方法将其作为非线性规划求解.数值试验显示了新模型的有效性. 相似文献
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泊松回归模型常常用于计数数据的研究中,然而在实际数据中零值的比例可能远远大于泊松分布中取零值的概率,而且这些零值通常都有其特殊含义.此外计数数据可能是分组数据,即观测到的数据不是确切值而只是已知其落在某一个区间范围之内;或者某些特定的数据,例如工资,要先对它进行人为的分组然后再进行分析.考虑一种零膨胀泊松半参数回归模型来处理上述分组计数数据.该模型中泊松分布的期望与协变量之间采用部分线性连接函数,而零值的概率与协变量之间采用线性连接函数.利用Sieve极大似然估计方法来估计该回归模型中参数和非参数函数,并提出了一种得分检验方法来检验是否存在零膨胀.在一定正则条件下,获得了Sieve极大似然估计的渐近性质,证明了参数部分的估计是强相合,渐近正态及渐近有效的;同时非参数函数的估计达到了最优收敛速度.模拟研究表明,估计和检验方法效果都比较好,最后将此模型和推断方法应用于一组公共卫生领域实际数据研究. 相似文献
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先验概率对最大似然法提取土地利用现状信息精度的影响 总被引：4，自引：2，他引：4
最大似然分类法是提取土地利用现状信息时常用的一种遥感分类技术,但研究者分类前无法确切知道各类别的先验概率,因此先验概率是最大似然分类法的主要难点之一.该文从理论上分析了先验概率对最大似然分类法分类结果生产者精度、使用者精度、总精度和kappa指数的影响,提出运用循环迭代法来消除先验概率对最大似然分类法分类结果的影响,并指出了循环迭代法能够进行的条件.最后以郑州市为例进行了实证研究.研究表明:运用循环迭代法进行最大似然法分类保证了错分损失最小,可提高遥感影像总分类精度,但对不同分布面积的类别的分类精度影响不一样:对于分布面积大于平均值的类别,一般会提高其生产者精度,但会使使用者精度降低,使得分类面积大于实际面积;分布面积小于平均值的类别,一般会提高其使用者精度,但会使生产者精度降低,使得分类面积小于实际面积. 相似文献
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本文以辽宁省凌源市为研究对象,采用RS技术,以ETM＋数据为信息源,使用ENVI遥感影像处理软件进行数据处理,对凌源市土地利用类型进行分类,并对分类结果进行精度比较分析。分类的方法包括非监督分类,监督分类的最大似然法分类以及决策树分类。采用混淆矩阵法对三种分类结果进行精度分析。结果表明,非监督分类与最大似然法分类的总体精度分别为84.34%、85.82%,精度不高。在决策树分类中,对数据进行地物光谱特征分析、NDVI特征分析、主成分分析并结合DEM数据,建立一棵比较合理的决策树,总体分类精度达到90.65%。 相似文献
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《内蒙古科技与经济》2017,(16)
以呼和浩特市为研究区,以Landsat OLI影像为数据源,通过影像预处理对影像数据进行归一化建筑指数和主成分分析运算;采用监督分类中不同的分类方法对研究区进行土地利用分类,选择精度评价最高的最大似然算法提取了城市建筑用地信息。 相似文献
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基于CBERS-1图像的干旱半干旱区土地利用分类 总被引：5，自引：0，他引：5
以中巴资源卫星CBERS 1图像数据为信息源,分别采用最大似然法、BP神经网络和Fuzzy ARTMAP神经网络 3种分类器,以位于干旱区的中国新疆石河子地区为例,进行了土地利用计算机自动分类。结果认为,3种方法中以Fuzzy ARTMAP神经网络法分类精度最高,分别比最大似然法和BP神经网络法提高了 1 0.69%和 6.84%。同时也证实了CBERS 1图像在土地利用调查中的实用性 相似文献
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基于支持向量机的土地覆被遥感分类 总被引：4，自引：0，他引：4
遥感图像的分类是研究土地变化的基础。传统的遥感图像分类存在着精度不高,不确定性强的特点。本文使用支持向量机（SVM,Support Vector Machine）技术对遥感图像分类,并与传统的最大似然分类进行对比试验。结果表明不同参数组合下SVM的分类总精度和Kappa指数普遍高于最大似然分类的结果,其最高总精度高出最大似然分类0.9779%。SVM和最大似然分类结果都存在着类别混分,但是SVM混分程度远小于最大似然分类,其精度保持在可接受的范围内,如对于低密度草而言,最大似然分类的用户精度下降到84.68%,而支持向量机的用户精度虽然也有下降但还是保持在92.31%。SVM在样本数目很少的情况下表现出了出色的学习能力,是机器学习领域很有希望的一种学习方法。 相似文献
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复值型数据Improper线性回归模型的估计(英文) 总被引：1，自引：0，他引：1
复随机变量称为"improper"随机变量,若它的"伪"协方差阵不为0,否则称为"proper"随机变量.研究了误差服从独立同分布的improper复高斯分布的线性回归模型.利用极大似然方法和2阶段最小二乘方法来估计回归系数.模拟表明,这2种方法与经典复版本的最小二乘法有不同之处,并将该方法用于实际风信号数据的处理. 相似文献
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本文选取河南省全年MODIS/EVI数据,进行土地覆盖分类。通过分析河南省的种植制度,然后结合地物波谱特征、物候规律,统计数据,非监督分类结果、相关专题图,采用最大似然分类、最小距离分类和支持向量机三种分类方法进行分类。每种方法又对主成分未标准化和标准化后的数据进行了对比。结果显示,支持向量机的分类结果精度最大,效果最好。表明MODIS数据可以利用高时间分辨率弥补其空间分辨率的不足得到较高精度的土地覆盖分类结果。 相似文献
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《科技通报》2016,(4)
针对标准EM算法在汉语分词的应用中还存在收敛性能不好、分词准确性不高的问题,本文提出了一种基于极大似然估计规则优化EM算法的汉语分词认知模型,首先使用当前词的概率值计算每个可能切分的可能性,对切分可能性进行"归一化"处理,并对每种切分进行词计数,然后针对标准EM算法得到的估计值只能保证收敛到似然函数的一个稳定点,并不能使其保证收敛到全局最大值点或者局部最大值点的问题,采用极大似然估计规则对其进行优化,从而可以使用非线性最优化中的有效方法进行求解达到加速收敛的目的。仿真试验结果表明,本文提出的基于极大似然估计规则优化EM算法的汉语分词认知模型收敛性能更好,且在汉语分词的精确性较高。 相似文献
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针对核电厂机组能力因子分类研究缺少相对简单有效的方法，基于第一至第八次《中华人民共和国核安全公约国家报告》中世界核电营运者协会（WANO）性能指标的数据，提出一种随机森林模型（random forest，RF）的机组能力因子分类方法，通过估算随机森林模型决策树的棵树、内部节点再划分所需要的最小样本数等，构建了最优的随机森林分类模型，成功实现对能力因子的快速和精细分类，为第九次国家报告中定性掌握我国核电机组发电状况及行业内机组所处状况有及其重要的意义。同时，选用解决二分类的Logistic回归作对比试验，试验结果表明RF分类算法的总体精度达到77.27%，Kappa系数为0.705 3达到高度一致性检验标准区间，明显高于Logistic回归的51.14%和0.110 1，RF表现出分类效果好、准确率高和性能稳定等优点，能够有效提高机组能力因子分类的准确度。 相似文献
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传统方法在对网络拓扑结构可靠性进行评估的过程中,存在参数方向不明确的问题,提出基于极大似然函数的独立分布网络拓扑结构可靠度评估模型。利用Weibull函数代表故障率模型,分析网络部件故障率的时间曲线,并构建网络节点和链路效能的时变模型,获得独立分布网络的时间效能模型;计算独立分布网络的拓扑结构函数,获得网络的开失效和短失效概率,根据极大似然估计对参数的偏导数进行求取,可以获得似然方程,利用得到的偏导数来构建独立分布网络拓扑结构可靠度评估模型,最终实现对独立分布网络拓扑结构可靠度的评估。实验结果得知,提出方法在对独立分布网络拓扑结构可靠度进行评估时,测试结果与期望输出结果的拟合度较高,并且评估时间较短,验证了模型的有效性。 相似文献
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一种新的土地覆盖类别面积估计方法及其在最大似然分类法中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
首先根据生产者精度和使用者精度的概念，提出生产者精度和使用者精度的条件概率表达式，然后根据概率乘积公式，推导出生产者精度和使用者精度之间的关系式。该关系式表明：①使用者精度和生产者精度的比值可作为类别真实面积与分类结果中类别面积的比值的估计;②利用使用者精度和生产者精度的比值可对遥感分类结果进行修正，产生更接近于真实值的土地覆盖类别面积值，且该方法的计算结果仅取决于使用者精度和生产者精度数据的可靠性，与分类算法的优劣无关。该方法可用于最大似然分类方法中先验概率的估计。对Erdas Imagine软件所附带lanierimg文件的实验结果表明，各种分类结果包括一种对常规最大似然分类结果进行任意修改后的分类结果，利用文中提出方法修正后均产生了接近于真实值的类别面积比例。由于作为标准的精度检验方法，几乎所有的分类影像都会产生误差矩阵用于精度报告，这保证了该方法具有很好的应用价值，可以帮助土地利用/土地覆盖研究中获取更准确的土地利用/土地覆盖的面积数据。 相似文献
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随着信息技术的不断发展,应用商业智能技术进行数据挖掘与分析对商家来说也越来越重要,分类回归树和神经网络算法是数据挖掘的经典算法,其广泛运用在数据分析、预测和评估等方面。文章分别运用分类回归树和神经网络算法对零售商品采取促销方案后收入变化的数据进行分析,并建立相应的模型对促销方案效果进行预测。 相似文献
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《科技通报》2015,(10)
线性静态传感网络的生命周期受到网络中数据融合容错性能的影响,为了提高网络的生命周期,需要提高网络数据融合的容错性能,提高数据重构精度。传统方法采用基于传感器节点信誉度集分析的传感网络生命周期延展算法,无法有效去除簇头节点的数据冗余,功耗较大。提出一种基于极大似然估计法的线性静态传感网络的生命周期延展算法。进行线性静态传感网络模型构建,设置信标节点的个数和位置以及节点间通信半径,进行数据融合处理,根据极大似然法进行数据融合的冗余性分析,得到线性传感网络的生命周期延展的扰动方程,由此实现了极大似然生命周期延展算法改进。仿真结果表明,该算法的数据融合质量较好,使用定点迭代来加快算法的收敛性,节省了网络能量,延迟了网络生命周期。 相似文献
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指出失业预警系统的建模是一个小样本、高维度、非线性、存在噪音数据的复杂的建模问题,重点探讨了基于回归分析技术对失业预警系统进行建模的理论、方法与步骤。讨论了常见的缺失数据处理、数据归一化以及特征降维等数据预处理方法;进一步分析了最小二乘回归、Logistic回归、岭回归、BP神经网络以及支持向量回归五种回归技术;最后基于广东省的社会经济调查数据对五种回归方法进行了实证分析,实验结果表明:在对失业率的预测上,支持向量回归预测效果最好,最小二乘回归、岭回归与BP神经网络次之,Logistic回归预测效果最差。 相似文献