导读:本文包含了充分统计量论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:主元分析,算法,过程系统,统计量模式分析
充分统计量论文文献综述
孙栓柱,董顺,江叶峰,周挺,李益国[1]（2018）在《基于最小充分统计量模式分析的故障检测方法》一文中研究指出统计量模式分析(SPA)最近在故障检测领域取得了广泛应用,其实质是用数据的统计量矩阵来代替原始数据矩阵进行故障检测,然而其统计量的选取存在盲目性且各统计量之间存在复杂的非线性关联关系,难以满足后续应用主成分分析(PCA)完成故障检测所需的基本条件。为了解决这个问题,提出了基于最小充分统计量模式分析的故障检测方法(MSSPA)。该方法首先将原始数据矩阵进行正交变换以消除变量之间的关联性,然后估计出每个变量的概率密度函数或者多个变量的联合概率密度函数,进而求出原始数据的最小充分统计量,并用最小充分统计量来构造统计量矩阵。最小充分统计量的引入还能够有效应对数据的非高斯分布问题。最后,通过在TE过程上的仿真测试验证了该方法用于故障检测的可行性和有效性。(本文来源于《化工学报》期刊2018年03期）
沈芝青[2]（2016）在《充分统计量的性质及其应用》一文中研究指出讨论充分统计量的证明方法,并找出证明方法之间的联系,举例说明了充分统计量性质之应用。研究说明了充分统计量的性质及其应用,得到了若干相关结果.(本文来源于《现代职业教育》期刊2016年26期）
万树文[3]（2014）在《关于数理统计学中充分统计量教学的体会》一文中研究指出充分统计量是数理统计教学的一个难点,学生往往感到难以理解与掌握。该文从参数估计的思想以及概率函数分解的角度探索了一个引入充分统计量概念和建立其数学定义的新的教学方法。(本文来源于《科技创新导报》期刊2014年30期）
李杰,邢延,蔡延光[4]（2014）在《基于充分统计量的数据复杂度增量学习方法研究》一文中研究指出数据复杂度是衡量数据类别可分性的指标,能够对数据预处理、分类器选择等环节提供有效的指导信息。但现有的数据复杂度计算方法不具备增量学习的功能,从而限制了它们的实际应用。研究结果表明可以通过计算充分统计量来实现增量学习功能的4个数据复杂度指标。实验结果验证,这些数据复杂度指标增量学习的有效性。(本文来源于《电脑编程技巧与维护》期刊2014年16期）
梁敏[5]（2014）在《识别非充分统计量的有效方法》一文中研究指出通常人们用定义来证明一个统计量不是充分统计量,但定义中的条件概率算起来很麻烦,有时甚至是不可能的,因此本文提出一种简单有效的判定方法。(本文来源于《考试与评价》期刊2014年01期）
杨晓珍,李光辉[6]（2012）在《指数型分布族的数字特征及充分统计量》一文中研究指出由指数分布族的性质推导出其期望,方差等数字特征的计算公式,验证了常用的指数型分布,最后确定指数型分布下的充分统计量.(本文来源于《凯里学院学报》期刊2012年06期）
刘红卫,张涪梅[7]（2012）在《浅议充分统计量的几个用处》一文中研究指出探讨了基于充分统计量的几个重要应用,重点讨论了充分统计量在参数估计中一致最小方差无偏估计和极大似然估计的构造方法及在假设检验中检验函数的构造方法。(本文来源于《西藏教育》期刊2012年09期）
袁舟,钱徽,陈鹏,朱淼良[8]（2011）在《基于充分统计量的在线背景减除方法》一文中研究指出提出了一种使用高斯混合背景模型和充分统计量的在线背景减除算法——在线k-means算法.该算法不同于EM(期望最大化)算法的硬分配,而是使用k-means的软分配,使用充分统计量能够更有效地统计数据的变化,并且提高在线算法的速度和收敛性.实验结果表明:在实时监控应用中,在线k-means算法能有效检测运动目标,且计算速度和收敛速度快于在线EM算法,需要的空间更少.(本文来源于《华中科技大学学报(自然科学版)》期刊2011年S2期）
李万斌[9]（2010）在《基于充分统计量的一种枢轴量构造方法》一文中研究指出通过分析构造枢轴量进行置信区间估计的过程,说明参数估计中优良的点估计与区间估计的关系。在此基础上,根据Lehmann-Sheffe定理说明充分统计量在构造枢轴量进行置信区间估计时的作用,指出了在进行置信区间估计时利用充分统计量构造枢轴量的有效途径。(本文来源于《四川教育学院学报》期刊2010年11期）
侯代文,殷福亮,陈喆[10]（2009）在《基于充分统计量的粒子滤波方法》一文中研究指出提出一种基于充分统计量的粒子滤波方法,用来解决粒子滤波方法在重采样过程中带来的采样粒子多样性丧失、计算量增大等问题.当系统状态的后验概率密度函数可以使用充分统计量进行描述,并且充分统计量易于更新时,该方法可通过充分统计量的传递代替后验概率密度函数的更新,从而可避免重采样过程,降低计算量.将所提方法应用于非线性系统中状态和参数的联合估计问题,进行了仿真实验,结果验证了本方法的有效性.(本文来源于《信息与控制》期刊2009年02期）
充分统计量论文开题报告
（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：
讨论充分统计量的证明方法,并找出证明方法之间的联系,举例说明了充分统计量性质之应用。研究说明了充分统计量的性质及其应用,得到了若干相关结果.
（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。
充分统计量论文参考文献
[1].孙栓柱,董顺,江叶峰,周挺,李益国.基于最小充分统计量模式分析的故障检测方法[J].化工学报.2018
[2].沈芝青.充分统计量的性质及其应用[J].现代职业教育.2016
[3].万树文.关于数理统计学中充分统计量教学的体会[J].科技创新导报.2014
[4].李杰,邢延,蔡延光.基于充分统计量的数据复杂度增量学习方法研究[J].电脑编程技巧与维护.2014
[5].梁敏.识别非充分统计量的有效方法[J].考试与评价.2014
[6].杨晓珍,李光辉.指数型分布族的数字特征及充分统计量[J].凯里学院学报.2012
[7].刘红卫,张涪梅.浅议充分统计量的几个用处[J].西藏教育.2012
[8].袁舟,钱徽,陈鹏,朱淼良.基于充分统计量的在线背景减除方法[J].华中科技大学学报(自然科学版).2011
[9].李万斌.基于充分统计量的一种枢轴量构造方法[J].四川教育学院学报.2010
[10].侯代文,殷福亮,陈喆.基于充分统计量的粒子滤波方法[J].信息与控制.2009