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1990年 | 2篇 |
排序方式: 共有444条查询结果,搜索用时 15 毫秒
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半参数方法在计量经济领域有着广泛的应用,但由于其既有参数变量,又有未知函数,因此采用条件矩限制和Sieve方法来得到其参数估计是一个比较好的方法。作为一种非参数回归方法,局部线性估计具有优良的统计特性,因此本文用它来得到条件矩的一个非参数估计,并在此基础上证明了估计参数的一致性和收敛速率。 相似文献
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本文使用一种基于Cauchy分布统计背景模型的背景剔除(background subtraction)技术成功地实现了对低分辨率红外视频目标的检测。提出以柯西分布作为斧景图像像素强度比值的统计分布模型,并融合图像局部线性相关技术实现背景剔除。该方法同时利用了单个像素点的时序统计特性和邻近像素点所蕴涵的空间区域特性,实现了精确的目标检测。最后的实验表明,所提供的算法可以对室外场景中的红外视频目标实现精确地检测,可以有效地抑制背景中杂波的干扰。 相似文献
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多基线相位解缠绕的性能深受噪声水平制约,比如基于经典中国余数定理的相位解缠方法,由于其糟糕的抗噪声性能,限制了其在实际中的广泛运用。基于搜索鲁棒的余数定理,通过引入公因子,构建新的同余方程组,提出了一种搜索鲁棒的中国余数定理的相位解缠方法。仿真实验验证了该方法的有效性,并表明选择合理的公因子可以有效提高算法的抗噪声性能。 相似文献
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针对局部可观测多智能体学习环境下,智能体与环境频繁交互造成环境不稳定,导致智能体无法使用经验回放机制(experience replay)的问题,采用了一种基于异环境重要性采样的回放经验利用机制。并结合该机制再深度强化学习算法,深度分布式循环Q网络(DDRQN)基础上进行了改进,提出一种增强型的深度分布式循环Q网络。通过对Deep Mind的Py SC2平台Defeat Roaches局部可观测多智能体学习环境实验结果对比分析表明,增强型的深度分布式循环Q网络相比于DDRQN网络,具有良好的学习性能,稳定性、收敛速度均具有显著提升。 相似文献
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