检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：张耀元哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

无线传感器网络近年来发展迅速,由于其具有体积小、自组织性、布置速度快、容错性强等优良性能以及众多的应用领域,现在已经成为了无线通信网络中最重要的组成部分之一。在健康方面,无线传感器可作为探测器进入人的身体或附着于身体表面... 详细信息

无线传感器网络近年来发展迅速,由于其具有体积小、自组织性、布置速度快、容错性强等优良性能以及众多的应用领域,现在已经成为了无线通信网络中最重要的组成部分之一。在健康方面,无线传感器可作为探测器进入人的身体或附着于身体表面,帮助医生诊断病情或治疗疾病;在农业方面,推进智能农业的进步与发展,方便农民,通过对农田、作物数据的实时分析,合理规划,增加产量;在工业上,可作为工业监控,监控工业生产中的各项指标,保证安全,提高产品合格率;气象预测上,由于无线传感器网络的自组织性与快速布置性,传感器布置更方便,对地形要求更低,所获取的信息更全面,整体上可以提高气象预测的准确度;在军事上,战场环境的侦察、无人值守等都是无线传感网络的应用场景。然而,在应用这项技术的过程中,一些潜在的限制也在不断地被发现,比如电池续航能力的限制、测量精度的限制、带宽限制等。其中最重要的限制之一便是数据传输过程、数据处理过程中的能量消耗。众所周知,无线传感器网络的节点是由电力驱动的,由于其无线、快速布置的性质使其不得不使用电池的电力能源,而无法选择有线电力传输。在电能受限的条件下,延长无线传感器网络的使用寿命、提高传输效率对于技术的发展与应用尤为重要。基于以上情况,一些低复杂度的信号处理算法、能量分配方案在近年来受到很大的关注。数据删失算法便是其中一种。删失是统计学中的一个基本概念,它主要指在数据的采集过程中,由于某种因素,使得被采集的数据只在某个界限内是准确的。界限被称为删失门限,如果其大于门限值的部分被认定为准确,那么这种现象被称为左侧删失;相反,如果小于门限值的部分准确,则被称为右侧删失。删失的概念在经济学、生物学、心理学等多个学科被广泛的应用。在数据删失算法的分类中,这种由于客观因素如仪器量程不合适、测量精确度不够以及在数据传输过程中的数据丢失等,导致的数据删失,往往被称为被动删失。与之相对的,本文为了减小计算复杂度或节约传输资源而主动设定删失范围,对信号进行的删失处理被称为主动删失。在主动删失过程中,数据通过设定的删失门限被选择性的发送或处理,以此减少传输与信号处理过程中的能量消耗。本文主要关注于基于数据删失的无线传感器网络信道估计算法。在系统模型的选择上,本文选择了一个多跳的协作无线传感器网络模型。该模型以矩阵为单位对信号进行处理,大大提高了数据处理效率。数据删失方案被应用于该模型,并以此为基础推导信道估计算法,从而得到低复杂度的信道估计算法,以节省传输能耗与信号处理能耗。基于数据门限的选择方式,本文提出了两种数据删失方案—非自适应数据删失方案与自适应数据删失方案。其中非自适应数据删失方案的门限由一个固定的初始估计值计算获得,在应用非自适应数据删失方案的信道估计模型中,该参数由被估计的信道的初始值与输入信号共同确定,当二者乘积与接收信号的差值的模处于被删失范围时,该信号被判定为删失,否则该信号正常传输。在实际操作过程中,本文设置了初始迭代的次数,在这些次数以内,并不对数据进行删失,从而利用这些数据估计出初始估计值。为针对该方案的删失规则,用极大似然估计算法对该模型中的信道进行估计,考虑到极大似然估计的计算复杂度很高,本文将其结合随机梯度下降法,提出了基于极大似然估计算法的信道估计算法:随机梯度下降法。随机梯度下降法的计算复杂度相对较低,但梯度下降的步长是一个固定值。固定的步长使其在步长较小时能够取得很小的稳态均方误差,但是收敛速度也会随着步长的减小而放缓。为了同时在收敛速度与稳态均方误差性能上都取得较为满意的效果,本文在随机梯度下降法的基础上,为完成极大似然估计引入了牛顿算法。牛顿算法将固定的步长替换为似然函数的二阶梯度,在不同迭代次数的输入值的变化时,步长也随之变化,使收敛速度与稳态均方误差值都达到较好的效果。美中不足的是,由于牛顿法需要求解似然函数的二阶梯度,所以在计算复杂度上高于随机梯度下降法。由于迭代次数与数据是否删失无关,所以这两种算法在信号处理的复杂度上相较于不考虑数据删失的信道估计算法没有明显的减少。但是这两种信道估计算法仍然具有很大价值,因为其主要目标是在估计信道的基础上通过减少传输消耗来延长无线传感器网络的使用寿命。而且在自然删条件下,此两种方法可以在估计参数的同时恢复信号中所蕴含的信息。自适应数据删失方案的门限由一个自适应的估计值计算获得,在使用自适应数据删失方案的信道估计模型中,该参数由信道的上一次迭代估计值与输入信号共同确定,当二者乘积与接收信号的差值的模处于删失范围时,该信号被判定为删失,否则该信号正常传输。针对自适应删失方案的规则,本文采用自适应滤波算法对该情况下的信道进行估计。本文分别将最小均方误差估计和递归最小误差估计与自适应删失方案结合,利用每一次迭代的信道估计值计算下一次删失的门限,在这两种算法中,被删失的信号不参与信

关键词：无线传感器网络信道估计数据删失自适应删失非自适应删失低复杂度

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一般Ⅱ型逐步删失数据下的一些统计推断问题的研究

一般Ⅱ型逐步删失数据下的一些统计推断问题的研究

引用

作者：王娟东南大学

学位级别：硕士

本文对一般Ⅱ型逐步删失数据下的一些统计推断问题进行了研究。文章分为五个部分：\n 第一章介绍了寿命数据分析中的一些基本函数，列举了一些重要的参数分布模型，介绍了在寿命分析中的几种常见截尾方式。\n 第二章研究了由一般... 详细信息

本文对一般Ⅱ型逐步删失数据下的一些统计推断问题进行了研究。文章分为五个部分：\n 第一章介绍了寿命数据分析中的一些基本函数，列举了一些重要的参数分布模型，介绍了在寿命分析中的几种常见截尾方式。\n 第二章研究了由一般Ⅱ型逐步删失产生的次序统计量的性质，获得了单个次序统计量的边缘密度函数，任意两个次序统计量的联合分布密度，以及单个次序统计量的a阶矩和任两个次序统计量的乘积期望，其中要求在完全样本下该分布的次序统计量的矩是可知的。\n 第三章将EM算法用于一般Ⅱ型逐步删失样本计算极大似然估计，利用损失信息原则获得观测样本的信息阵。\n 第四章对于总体是对数正态寿命分布的一般Ⅱ型逐步删失样本，从似然方程出发，采用一种近似方法将非线性部分线性化求解MLE，并同经典的Newton迭代法进行了数值比较，效果很好。\n 第五章研究了t分布密度函数中参数n对密度函数的影响，证明了t(n)分布的密度函数最大值随着n的增大而增大，并研究了n变化时t(n)分布的密度曲线与另一特定t(n<,0>)密度曲线交点的变化规律。

关键词：数据删失密度函数统计推断

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

删失数据下线性EV模型的统计推断

删失数据下线性EV模型的统计推断

引用

作者：张存宝南京师范大学

学位级别：硕士

目前，线性EV模型由于其简单的形式及广泛的应用性，在寿命分析、可靠性分析等领域中得到了广泛的应用。针对线性EV模型，很多学者提出了不同的估计方法。同时在许多学科领域，如医学、生物学、保险精算学等，经常存在对某给定事件发生... 详细信息

目前，线性EV模型由于其简单的形式及广泛的应用性，在寿命分析、可靠性分析等领域中得到了广泛的应用。针对线性EV模型，很多学者提出了不同的估计方法。同时在许多学科领域，如医学、生物学、保险精算学等，经常存在对某给定事件发生的时间进行估计和预测的问题。在这些问题中由于因变量经常被删失、截断从而导致得到的数据资料并不完整，如在医院观测病人病发时间过程中病人中途离开导致无法观测到具体病发时间等。对于删失数据的研究提出了很多种模型，因此，有必要对删失数据下的线性EV模型进行推断研究。　　针对删失数据的线性EV模型的特点，本文主要考虑在这种模型下未知参数的估计问题。本文采用删失回归分析中数据调整的方法，首先使用Class-K的方法对响应变量进行调整，然后使用线性EV方法进行参数估计，并证明了参数估计的渐近正态性;其次讨论了线性EV模型的经验对数似然比统计量，并证明了此统计量渐近服从卡方分布;最后通过数据分别模拟点估计和区间估计来说明本文提出的方法具有良好的有效性及可行性。

关键词：数理统计线性EV模型参数估计数据删失

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

右删失数据非线性模型误差分布估计量的大样本性质

右删失数据非线性模型误差分布估计量的大样本性质

引用

作者：陈乃玉大连理工大学

学位级别：硕士

概率密度函数和累积分布函数的估计是数理统计中的热点问题.众所周知,核密度估计和核分布估计是应用比较广泛的非参数估计方法,自Kaplan和Meier提出对生存函数的非参数估计以及Rosenblatt和Parzen提出的核密度估计后,国内外很多学者便... 详细信息

概率密度函数和累积分布函数的估计是数理统计中的热点问题.众所周知,核密度估计和核分布估计是应用比较广泛的非参数估计方法,自Kaplan和Meier提出对生存函数的非参数估计以及Rosenblatt和Parzen提出的核密度估计后,国内外很多学者便对核密度函数和核分布函数进行研究并且得到了丰富的成果.但是在数据发生删失的情况下,还没有学者研究非线性回归模型误差核密度估计和核分布估计的大样本性质.由于现实世界很多变量间的相互关系具有非线性特征,删失数据也是一个非常常见的现象,因此研究删失数据下非线性模型误差核密度估计和核分布函数估计的大样本性质具有一定的理论意义和应用价值.　　本文考虑了右删失数据非线性模型误差分布估计量的大样本性质.在误差项是独立同分布的条件下,把残差观测值作为右删失数据,利用Kaplan-Meier估计量、核密度估计和核分布估计理论构建右删失数据非线性模型误差密度和分布函数估计量,再利用Cr不等式、Hoeffding不等式、三角不等式、Borel-Cantelli引理等,把右删失线性模型误差密度估计量和误差分布函数估计量推广到右删失非线性模型中,证明了误差核密度估计量的重对数律和误差核光滑分布估计量的强相合性.

关键词：生存函数核密度估计核分布函数估计数据删失非线性模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于小样本学习的高删失生存数据分析方法研究

基于小样本学习的高删失生存数据分析方法研究

引用

作者：周含璞中南大学

学位级别：硕士

生存分析作为一类重要的统计方法,现被广泛应用于医学、生物学、金融学等领域。因此,生存分析模型所需应对数据的复杂性也在不断增加,例如,受实验周期约束的临床数据、涉及客户隐私的信贷数据等等,这对传统的生存分析模型提出了两个新... 详细信息

生存分析作为一类重要的统计方法,现被广泛应用于医学、生物学、金融学等领域。因此,生存分析模型所需应对数据的复杂性也在不断增加,例如,受实验周期约束的临床数据、涉及客户隐私的信贷数据等等,这对传统的生存分析模型提出了两个新的挑战。首先,现有的生存模型评价指标计算过程繁琐,且无法处理复杂数据结构。其次,“小样本、高删失”数据集的处理成为一个挑战,传统的生存分析模型在缺少足够有效样本的情况下通常表现不佳。这两个挑战严重制约了生存分析模型的进一步发展。基于此,本文优化当前指标评价体系,并提出两种新的数据增强算法。主要研究工作概括如下: (1)为优化指标评价体系,一方面,针对C-index的计算规则,提出一种新的解析表达式,使其可以应对生存数据打结的情形。另一方面,通过概率加权的思想,将Brier score的计算连续化,使其可以度量模型在任意时间点的预测能力。此外,对于IAE和ISE,通过引入非参数的KM估计,将其使用场景推广至真实数据集。最后,将所有指标封装在R语言软件包Surv Metrics中,并统一其使用口径。本文还设计实验,验证了Surv Metrics软件包计算的有效性与使用的便捷性。 (2)为应对“小样本、高删失”问题,基于完全数据中的小样本学习策略与数据增强的思想,分别从参数生存模型和非参数秩相关性的角度提出两种生存数据增强算法:PSDATA与n PSDATA。此外,在模拟数据集和6个开源的真实数据集上,验证了算法的有效性。结果表明,在全部增强实验中,RSF模型预测结果的C-index提高约47.6%,IBS降低约38.7%;在部分增强实验中,C-index仅降低约1.3%,而PSDATA和n PSDATA算法可节省50%的数据采集成本。图14幅,表18个,参考文献92篇

关键词：生存分析小样本学习数据增强数据删失生存模型评价指标

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

面向去蜂窝大规模MIMO系统的数据删失和融合算法研究

面向去蜂窝大规模MIMO系统的数据删失和融合算法研究

引用

作者：张志野哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

5G自2020年商用以来已进入大规模部署阶段,各类5G智能物联网应用场景纷至沓来。但随着全球移动互联网用户的爆发式增长,5G将无法解决随之带来的巨流量、巨连接以及差异化需求的问题,针对6G移动通信系统的研究也已经成为十四五规划的重... 详细信息

5G自2020年商用以来已进入大规模部署阶段,各类5G智能物联网应用场景纷至沓来。但随着全球移动互联网用户的爆发式增长,5G将无法解决随之带来的巨流量、巨连接以及差异化需求的问题,针对6G移动通信系统的研究也已经成为十四五规划的重要内容之一。我国将超前布局6G科技和产业协同创新中心,覆盖医疗健康、智能工厂、深空卫星、智能汽车等众多典型场景及应用。6G作为下一代无线通信技术在覆盖范围、频谱利用率、通信安全性等诸多方面都优于5G,而且目前5G场景下的主流架构是蜂窝物联网,蜂窝小区面积的不断缩小会带来小区间干扰和越区切换等问题。作为未来6G潜在的核心变革技术之一,去蜂窝大规模MIMO引入“以用户为中心”的思想,有效克服了传统架构下存在的问题。随机分布的用户可以同时与多个接入点进行数据交互,所有的接入点通过回程链路将数据传递给一个统一的中央处理器,这种新型网络架构可以缩短用户和接入点之间的距离,大幅提高网络的抗阴影衰落能力和覆盖面积。去蜂窝大规模MIMO系统正凭借着这种全区域均匀覆盖、服务用户数量更多的优点成为新一代物联网的核心架构。在全球物联网设备数量急剧增长的背景下需要更多为之服务的接入点,这也意味着高能耗。节能降碳是目前工业发展的基本原则,是决定着能否在2030年实现碳达峰,并在2060年实现碳中和的关键进程,所以去蜂窝大规模MIMO系统的节能问题也是一道如何搞好的必答题。接入点在去蜂窝大规模MIMO系统中作为中继节点承担着数据采集和数据传输的功能,需要消耗大量的能量,而中央处理器作为数据处理中心往往连接着电源,所以接入点的可持续供电能力就决定了系统的运行寿命。在山区、沙漠、海洋等较偏远地区接入点只能通过电池供电,系统存在维护成本高和维护困难等问题,所以需要降低接入点的能量消耗从而延长电池的寿命;在城市中,接入点可以通过有线电源灵活得部署在电线杆、路灯或者工厂里,电池的寿命限制将不用考虑,但为了节约能源同样需要提高回程链路的能量效率。本文将这两种场景分别归纳为电池供电型接入点系统和有线电源供电型接入点系统。数据删失作为一种统计学的数据约简方法目前已被广泛得用于信号处理过程来降低计算量从而提升能效,它的主要思路是将接收到的数据分为高信息度信号和低信息度信号,然后根据删失规则滤除掉低信息度信号而仅将高信息度信号转发给中央处理器。本文针对第一种场景提出了基于门限的离线数据删失和融合算法来延长系统的寿命,并在中央处理器实现数据的高精度恢复。强化学习作为一种在线决策方案目前已经被广泛地应用于设备端的数据决策阶段,包括节点的中继选择策略和功率分配等。它可以通过智能体多次试错来实现最大的回报,从而指导智能体做出最优决策。考虑到数据删失事实上也是一个决策过程,于是本文提出基于强化学习的在线数据删失和融合算法来实现保持高精度数据恢复的同时尽可能提升系统的能效。本文的研究对象是适用于去蜂窝大规模MIMO系统的数据删失和融合算法。数据删失方法主要分为两类:随机删失和基于门限的删失。随机删失是接入点按照预设的概率而不是根据数据的特征进行删失,这种随机删失无法实现接入点对数据的甄别,只能笼统的降低整体的数据传输量。然而在去蜂窝大规模MIMO系统中接入点需要根据数据的重要程度进行选择性的传输,从而降低因传递相近数据而增加的数据冗余度,基于门限的删失便能实现这样的需求,实现更加精确的判断。基于门限的删失中的门限通常是一个预设的常数,当实测信号与估计信号之间的差值大于这个常数的时候,接入点将该实测信号判断为高信息度的数据转发给中央处理器,反之则删除。这种删失方式能够使得接入点根据系统的差异化需求进行数据预处理,降低传输量从而节约了宝贵的能量。本文通过接入点的初始能量、发射功率以及系统期望寿命推导出了离线最优门限,为电池供电型接入点系统设计出了对应的基于门限的数据删失策略,实现了系统寿命的大幅延长。然而,对于有线电源供电型接入点系统,接入点因获得不间断供电而打破寿命限制,我们无法再依靠系统期望寿命推导出适应于该场景下的最优门限,基于门限的数据删失在该场景下便不再适用。同时,研究目标也从延长寿命转换为提升能效效率。为此,本文借助了强化学习的实时决策能力,开发出了基于Q学习的数据删失策略。不同于离线删失需要接入点预先知道全局信息,在线删失只需要接入点根据之前学习到的经验在当前时刻做出决策,使得该在线策略相较于基于门限的数据删失策略实时性更强,灵活度更高,能够适应多种场景。本文的目的有两个:一是为电池供电型接入点去蜂窝大规模MIMO系统设计相应的数据删失和融合算法,在保持融合精度几乎不受数据删失影响的情况下尽可能延长系统的使用寿命;二是为有线电源供电型接入点去蜂窝大规模MIMO系统设计相应数据删失和融合算法,在保持融合精度几乎不受数据删失影响的情况下尽可能提升系统的能

关键词：去蜂窝大规模MIMO 数据删失数据融合强化学习

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

经验似然与比例优势模型在不完整数据上的应用

经验似然与比例优势模型在不完整数据上的应用

引用

作者：杜玮复旦大学

学位级别：硕士

本文对经验似然与比例优势模型在不完整数据上的应用进行了研究。文章对删失数据进行回归拟合，用拟合出的回归方程对缺失值进行估计，然后用缺失值的估计值和删失数据一起构造总体均值的置信区间；探讨了将单结局的情况扩展到多结局情... 详细信息

本文对经验似然与比例优势模型在不完整数据上的应用进行了研究。文章对删失数据进行回归拟合，用拟合出的回归方程对缺失值进行估计，然后用缺失值的估计值和删失数据一起构造总体均值的置信区间；探讨了将单结局的情况扩展到多结局情况下，比例优势模型的精确性和稳健性。随机模拟的结果表明，该模型在多结局情形是十分有效的。

关键词：数理统计数据删失比例模型随机模拟

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

利用电子病例数据库开展临床研究的思考

利用电子病例数据库开展临床研究的思考

引用

首届京津冀临床流行病学和循证医学协同发展促进会暨2016北京医学会临床流行病学和循证医学分会第二届学术年会

作者：王丽中国医学科学院基础医学研究所流行病学与统计学系

电子病历数据库的出现为基于大样本人群开展基于真实世界的临床研究成为可能.本报告从目前HER开展临床研究的现状、优势及局限性入手,并结合慢性乙型肝炎的抗病毒治疗的疗效研究的实例,探讨如何解决HER开展临床研究中存在的左、右删失,... 详细信息

电子病历数据库的出现为基于大样本人群开展基于真实世界的临床研究成为可能.本报告从目前HER开展临床研究的现状、优势及局限性入手,并结合慢性乙型肝炎的抗病毒治疗的疗效研究的实例,探讨如何解决HER开展临床研究中存在的左、右删失,偏倚的控制等问题.

关键词：电子病例数据库数据删失偏倚风险控制策略

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于两阶段TKF的测量死区下离散时间系统的故障估计

引用

山东大学学报（工学版） 2017年第5期47卷 136-142,156页

作者：黄洁何潇清华大学自动化系北京100084

针对出现测量死区的离散系统,提出一种基于两阶段TKF的故障估计方法。引入2个Bernoulli随机向量描述输出死区,并设计了增广状态Tobit卡尔曼滤波器(augmented state Tobit Kalman filter,ASTKF)。通过两步U-V变换方法对ASTKF的协方差矩... 详细信息

针对出现测量死区的离散系统,提出一种基于两阶段TKF的故障估计方法。引入2个Bernoulli随机向量描述输出死区,并设计了增广状态Tobit卡尔曼滤波器(augmented state Tobit Kalman filter,ASTKF)。通过两步U-V变换方法对ASTKF的协方差矩阵解耦,从而获得两阶段Tobit卡尔曼滤波器(two-stage Tobit Kalman filter,TSTKF),并且利用TSTKF解决了系统故障估计问题。对所提出方法进行仿真,并与标准卡尔曼滤波器、间歇观测下的卡尔曼滤波器进行比较,说明了该方法的可行性和准确性。

关键词：故障估计数据删失测量死区 Tobit回归模型递推估计两阶段Tobit卡尔曼滤波器

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于经验似然的p阶自回归模型的统计诊断

基于经验似然的p阶自回归模型的统计诊断

引用

作者：张敏珏南京理工大学

学位级别：硕士

自回归模型的统计推断问题是当今统计学研究的热点问题之一,在金融建模和计量经济学中有着广泛的应用,本文的重点是基于经验似然方法对自回归模型进行统计诊断。首先给出自回归模型的广义估计方程,然后利用极大经验似然方法对模型参数... 详细信息

自回归模型的统计推断问题是当今统计学研究的热点问题之一,在金融建模和计量经济学中有着广泛的应用,本文的重点是基于经验似然方法对自回归模型进行统计诊断。首先给出自回归模型的广义估计方程,然后利用极大经验似然方法对模型参数进行估计；其次,利用数据删除分析方法,在经验似然的基础上,给出自回归模型的经验Cook距离,经验似然距离两种诊断统计量和两种影响度量；最后通过随机模拟试验和实证分析来检验上述统计量的有效性。

关键词：经验似然广义估计方程数据删失局部影响分析伪残差

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：