Results 1 to 10 of about 5,321 (97)
Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, 2022 立足新发展阶段，统筹平安和发展，建设更高水平的平安法治文明城市。以昆明市呈贡区为例，综合运用核密度估计法、犯罪集中度、空间自相关分析、标准差椭圆法等GIS方法，分析2015、2017、2019年的犯罪数量与犯罪危害程度空间分异规律。结果表明：（1）犯罪数量的空间格局以城市核心区集聚为主，高密度和较高密度集聚区主要分布于交通便捷、经济活动频繁、人员密集的老城区、商业中心及大学城周围居住区。犯罪危害程度在空间上形成龙城片区“单核心”的格局并未被打破，且高密度集聚区的空间分布与犯罪数量的空间分布相似 ...
LIChen(李琛) +4 more
doaj +1 more source
Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, 2023 基于POI大数据，采用最邻近距离分析、核密度估计、辛普森多样性指数以及地理探测器模型等空间数据计量方法，量化分析了浙江省乡村旅游产业空间布局特征、混合活力以及影响因素。结果表明：（1）浙江省乡村旅游产业整体呈现“两大核心区、多个增长极”的空间集聚特征；（2）浙江省乡村旅游产业发展水平区域差异仍然显著，北部乡村旅游产业活力明显高于南部；（3）浙江省乡村旅游产业布局受经济条件影响显著，受交通条件影响最弱；双因素交互作用的影响均高于单因素作用，并产生双因子增强与非线性增强两种效应 ...
葛丹东(GE Dandong) +2 more
doaj +1 more source
Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, 2014 设{Xn，n≥1}是同分布的WOD随机变量序列，具有共同的密度函数f(x)，利用WUOD序列的指数不等式，在适当条件下获得了 WOD样本下密度函数核估计的强相合性.
SHIShengta(施生塔) +1 more
doaj +1 more source
He jishu近年来，机器学习方法被广泛应用于对原子核质量的预测中。基于连续型贝叶斯概率（Continuous Bayesian Probability，CBP）估计器，结合贝叶斯模型平均（Bayesian Model Averaging，BMA）改进了理论模型对核质量的描述。在CBP方法中，核质量理论值与实验值的差异被视为连续变量，通过核密度估计（Kernel Density Estimation，KDE）生成其先验和似然概率密度函数，并以贝叶斯定理确定后验概率密度函数。在全局优化和外推分析中 ...
谭 凯中, 高 琬晴, 刘 健
doaj +1 more source
四川大学学报. 自然科学版, 2012 在经典的核心密度估计模型中,基于像素亮度的估计能够将同一目标更好地连通显示,具有集中的像素分布规律.利用这一规律,可将经典核密度模型的计算维度扩展到二维,用其分割像素对应的光流场,并称该方法为基于光流场核密度估计的动态目标分割模型.实验证明,该方法能够从运动背景中很好地检测出较完整的运动目标.
王洋, 李征, 孙嘉
doaj
Multi-scale analysis of spatial-temporal characteristics of infectious diseases(传染病的多尺度时空特征分析)
Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, 2018 针对目前传染病时空分析中存在时间尺度单一的问题，提出一种面向多尺度的传染病时空分析框架.该框架综合利用自组织神经网络、核密度估计和时空扫描统计量等模型方法，从年份、季节、月份多个尺度对杭州市2006—2013年淋病、细菌性痢疾和流行性腮腺炎的时空分布特征进行了系统分析.结果表明，在人口密度高的辖区，3类传染病发病率年际变化明显，总体呈逐年下降趋势，而在人口稀疏的区县，发病率处于较低水平；各类传染病均具有明显的时空聚集性，各季节疾病高发区主要集中在杭州主城区，淋病的发病热度值无明显季节性差异 ...
ZHENGJiali(郑嘉丽) +5 more
doaj +1 more source
四川大学学报. 自然科学版, 1989 在统计估计及检验中,有时涉及到基于样本（X1,Y1）,…,（Xn,Yn）直接估计未知条件密度f（yx）的不少参数方法,而双重核估计就是较常用的一种.许多学者已讨论了f（yx）的双重核估计量fn（yx）的相合性及收敛速度,但从应用角度来看,此估计量仍有不便之处.在密度估计的情形,Devroye提出了“自动选择窗宽”核估计的概念,即窗宽完全由样本确定.本文推广这种思想于上述估计量,讨论其一致强相合性,并作为应用,顺便得到其“近邻估计”的强相合性.
袁敖
doaj
四川大学学报. 自然科学版, 2010 在多传感器决策和估计融合中,利用多站之间的随机信号观测的联合密度函数可以提高决策和估计融合的性能.然而,在多传感器信号的观测采样过程中,单站往往可以采到丰富的信号观测样本,而多站之间只能采集到少量的联合信号观测样本.采用经典的核密度估计方法只能利用多站之间少量的联合随机信号的观测样本来估计信号观测的联合密度函数,无法利用单站丰富的信号观测的样本信息.本文基于Copulas获得了两种多元密度函数的非参数估计方法.它们既能充分的利用多站之间的少量的联合观测样本的信息,又能充分的利用单站丰富的观测样本的信息 ...
代增, 沈晓静, 朱允民
doaj
He jishu在原子核密度泛函理论框架下，理论预测的不确定度可分为两类：模型内参数不确定度引起的统计误差和模型间系统误差。前者源于参数校准过程中实验数据的误差传递，后者表现为不同模型对同一物理量预测的系统性差异。本文介绍了用于量化这两类不确定度的贝叶斯推断方法，并重点阐述了其两个典型应用：基于机器学习的贝叶斯参数估计在原子核密度泛函参数校准中的应用以及贝叶斯模型平均方法在量化核物质对称能模型间系统不确定度中的应用。
丘 梦莹, 张 振
doaj +1 more source
四川大学学报. 自然科学版, 1996 对于线性模型，误差序列，有未知密度函数ｆ（ｘ）．在对核ｋ（·）及Ｍ－估计中的ρ（·）施加非常弱的条件下，证明了ｆ（Ｘ）的核估计的弱相合、强相合和一致强相合性．其中：为β的Ｍ－估计．
张文扬, 施笋娟
doaj