《情报科学》论文作者的洛特卡分布

本文从收集《情报科学》杂志66期中的论文作者数据入手,通过估算指数n值,计算常数C及进行K——S检验,最后得出论文作者数是服从洛特卡分布f(y_x)=0.7056(l/x~2·2543)的结论,并对这个结论进行了某些分析。     

界限估计法

结合数学集合的概念来讨论工程系统的风险且估算工程系统不同破坏模式的失效概率。     

多视角对洛特卡定律的验证和阐释

洛特卡定律是文献计量学中最早的关于著者规律研究的重要成果之一。由于文献领域活动的随机性和各种复杂因素的综合作用,像其它文献计量学定律一样,洛特卡定律也表现出较浓的经验色彩和相对的精确性。选择了不同的数据组作为研究对象,从学科、多种同类型期刊、一种期刊三个角度对洛特卡定律进行了验证。     

基于洛特卡定律对我国数字图书馆的研究

建立了我国数字图书馆论文与作者数量关系的洛特卡定律,以该定律为基础揭示出了数字图书馆论文—作者的数量分布,尤其是高产作者与论文数量分布规律,指出了高产、核心作者的不足,指明了我国数字图书馆未来发展趋势。     

论布拉德福定律 齐普夫定律 洛特卡定律的关系

在文献计量学中,布拉德福定律、齐普夫定律和洛特卡定律是三个最基本的定律,被人们喻之为文献计量学的“三巨头”,多年来一直受到图书情报工作者的高度重视。值得指出的是,这三个定律之间有很多相似之处,存在着一定的联系。为了加深对三定律的理论研究力度,并在实际工作中加以应用,本文拟就三定律之间的关系做些分析,以期推动我国的图书馆学情报学研究工作。 宏观地看,三定律之间的相似之处主要体现在以下几     

基于洛特卡定律的VR技术领域研究成熟度分析

揭示VR技术研究领域作者数与所著科学文献数之间的规律,表明该领域的研究状况。应用洛特卡定律常数的非线性回归方法,针对"VR技术"这一研究领域进行了样本分析。为提高n与c值的准确度,根据最小二乘法公式设计出n与c值的计算程序,并进行了K-S检验,用以更准确地表征其统计的科学领域的研究成熟度。统计分析表明,我国在VR技术领域的研究处于迅速发展阶段,但核心作者群还未稳定,该领域研究成熟度较低。     

随机连续系统基于Laguerre多项式逼近的Markov参数估计

先讨论基于Ｌａｇｕｅｒｒｅ多项式逼近、有连续Ｗｉｅｎｅｒ过程扰动的随机连续线性系统最小二乘参数估计，然后讨论Ｗｉｅｎｅｒ过程的Ｌａｇｕｅｒｒｅ多项式逼近值的相关性和最小二乘估计的有偏性，在此基础上，提出无偏一致的Ｍａｒｋｏｖ估计（最小方差估计）算法，仿真结果显示本文方法的有效性．     

小扰动加速运动目标多普勒速度扩散参量估计

线性化小扰动加速运动目标的速度估计是雷达、声纳和通信等系统的中枢,提出一种基于时间尺度与多普勒压缩因子联合估计的线性化小扰动加速运动目标多普勒速度扩散参量估计算法。构建目标回波信号模型,提取线性化小扰动加速运动特征,分析小扰动加速运动目标的速度估计原理,采用时间压缩重排方法,估计信号的目标径向速度,通过重排信号在时频平面内的能量分布,以改善信号分量聚集的尖峰,设计一个分数域上的自适应带阻滤波器,对信号按照从强到弱的顺序逐个估计出信号分量的强度,考虑到时间尺度与多普勒压缩因子联合估计过程的自相关性,得到该多普勒速度扩散参数的估计是渐进无偏和渐进有效。仿真结果表明,该算法估计精度较高,性能优越。     

《测绘学报》论文作者的Lotka分布

本文给出了《测绘学报》论文作者服从洛特卡(Lotka)分布f(yx)=0.7459/x2.2910的结论,并对这个结果进行了分析.     

一类广义隐马尔科夫模型的建模与参数估计

隐马尔科夫模型在很多方面已有广泛应用.讨论了一类更为一般的模型,这类模型由Wojciech Pieczynski首次提出,并且给出了在图像识别中的应用.这里首次给出在离散观测和离散状态下该模型的精确数学描述,其中包括建模、状态估计和参数估计,这些算法都是首次被提出的.     

基于抗差算法的马斯京根参数估计

用于估计马斯京根模型参数的方法很多,但这些方法在数据存在异常值时缺乏抵御异常值影响的抗差性能. 推导出一种有限制条件的参数抗差估计算法,通过含有随机误差和异常误差的人工数据和真实数据比较抗差算法与传统最小二乘算法的抗差性. 研究表明抗差估计算法能减小异常值对参数估值的影响.     

修正的多模判决分层数据库层间偏转可靠性估计

对于层次式的分层数据库访问中,需要对分层数据库的层间相位偏转进行可靠估计,提高数据结构的组织性能和精确数据挖掘能力。传统方法的相位偏转估计算法采用单模判决,数据库中海量信息流的分布式高维矢量特征不能得到有效应用,导致估计精度不高。提出一种修正的多模判决分层数据库层间偏转可靠性估计算法,构建分层数据库访问执行网络交互模型与信号模型,完成修正的多模判决控制,定义模判决多模算法代价函数,通过分层数据库分层间位移,构建层间偏转的反馈滤波器,完成分层数据库层间偏转可靠性估计。仿真实验表明,该算法能有效估计出分层数据库的层间偏转,收敛性比传统方法优越,估计精度可靠,保证了算法和系统运行的实时性。     

基于随机寻址RFID阵元分布的车辆密度参量估计

车流量的不断增大,城市变得愈加拥挤,需要进行车辆密度估计,进而构建有效的车辆防碰撞系统。提出一种基于随机寻址RFID阵元分布的车辆密度参量估计算法,进行ZigBee和参量估计的车辆防碰撞预警系统设计。首先实现了基于ZigBee的车辆间的通信组网系统模型构建,得到了ZigBee组网与车辆碰撞预警方法,利用随机寻址RFID方法进行ZigBee的车辆间的通信组网系统模型构建,采用贝叶斯近似方法建立均匀矩形阵列,车辆作为阵元分布在均匀矩形网格中,以此描述车流动态变化过程,根据角度变化得到车流的方位和速度信息,实现车辆密度参量估计和防碰撞预警系统设计。系统实验结果表明,该算法和系统进行车辆密度参量估计,估计精度较高,信息全面准确。通过准确的车辆密度参量估计,提高了车辆防碰撞预警系统的性能。     

非齐次等式约束线性回归模型的条件岭估计的效率

利用文[7]提出的相对效率定义,研究文[8]、[9]非齐次等式约束线性回归模型回归系数的狭义条件岭估计和广义条件岭估计的效率,证明在一定条件下,狭义条件岭估计和广义条件岭估计的效率比约束最小二乘估计的效率高,并且广义条件岭估计的效率比狭义条件岭估计的效率高,从而进一步证明了在病态的模型中,有偏估计优于无偏估计。     

非高斯噪声下系统参数M估计及其递推算法

讨论了单输入单输出ARMAX系统在非高斯噪声环境下的参数估计问题。提出了一种基于M估计理论的系统参数动态递推辨识算法,利用函数逼近原理以及矩阵等价变换知识,给出了算法的详细推导过程,分析了M估计用于系统建模的原理,给出了适合在线计算的参数估计递推算法。最后进行了数值仿真,结果表明本文提出的算法具有较强的抗噪能力和良好的收敛性。     

定数截尾下对数正态分布的MCEM加速算法

利用MCEM加速算法,在定数截尾场合下给出了对数正态分布的参数估计,并通过数据模拟进一步验证了MCEM加速算法在参数估计中比EM算法更有效,收敛速度更快。