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1)  minimum bias
最小估值偏差
1.
They are consistent with the Sum Maximum Likelihood Estimate and have consistence and minimum bias.
当误差为正态分布时,与和极大似然估计完全一致,具有一致性和最小估值偏差
2)  best linear minimum bias estimator
最优线性最小偏差估计
3)  UMVE
无偏最小方差估计
1.
A logarithm detector based on Unbiased Minimum-variance(UMVE) is presented.
利用无偏最小方差估计(UMVE)算法分析了UMVE对数单元平均恒虚警检测器的性能。
2.
A new CFAR detector(UMVEM-CFAR) based on Unbiased Minimum-variance Estimation(UMVE) is presented in this paper.
基于无偏最小方差估计(UMVE)算法,提出了一种新的恒虚警检测器(UMVEM-CFAR)。
3.
False Alarm Rate(CFAR) detector(FUCAP) based on Fuzzy logic,Unbiased Minimum-Variance Estimation(UMVE) and Cell Averaging(CA) is presented in this paper.
基于模糊逻辑,无偏最小方差估计(UMVE)和单元平均(CA)提出一种新的恒虚警检测器(FUCAP)。
4)  UMVUE
一致最小方差无偏估计
1.
Judgement and Solution Methods of UMVUE;
一致最小方差无偏估计的判定及其求法
2.
The maximum likelihood estimate and uniformly minimal variance unbiased estimate (UMVUE) of MTTF were made on the one-unit system whose lifetime was assumed to be on GAMMA distribution.
讨论寿命服从单参数GAMMA分布单元平均寿命的极大似然估计和一致最小方差无偏估计;应用BASU定理求出了单元可靠度及串联系统可靠度的一致最小方差无偏估计。
3.
In this paper,they were obtained,the MLE,UMVUE and Bayesiun estimate of N .
设随机变量X服从1,2,…,N上的均匀分布,(X1,X2,…,Xn)为来自X的一组简单随机样本,推导出了N的极大似然估计、一致最小方差无偏估计及Bayes估计,并在极大似然估计的基础上给出了N的区间估计及检验统计量,最后通过一个实例说明了上述方法的应用。
5)  minimum variance unbiased estimation
最小方差无偏估计
1.
In this paper, minimum variance unbiased estimation and lower confidence limits of the structure reliability P r(Y n>a 1Y 1+.
在Y1 ,… ,Yn- 1 ,Yn 相互独立且服从威布尔分布情况下得到结构可靠度Pr(Yn >a1 Y1 +… +an- 1 Yn - 1 )的最小方差无偏估计及其置信下
2.
WT5BZ]Discusses estimation of minimum value I form composite non-homogeneous Poisson process model,and obtains its structural reliability and minimum variance unbiased estimation.
讨论强度随机变量 X服从极小值 型分布 ,应力 { Y( t) ,t∈ [0 ,T]}为复合非时齐 Poisson过程模型的估计问题 ,得到该模型的结构可靠度及其最小方差无偏估计 ( MVUE
3.
The minimum variance unbiased estimation and lower confidence limits of the reliability P=P_r(y_z>α_1y_1+…+α_(n-1)y_(n-1)) are obtained, where y_1,…,y_(n-1), y_(?) are all independent and logarithmic normal variables, α_1,…, α_(n-1) are all known constants.
本文给出y_1,…,y_(n-1),y_n服从对数正态分布时可靠度P=P_r(y_n>a_1y_1+…+a_(n-1)y(n-1))的最小方差无偏估计及置信下限。
6)  linear unbiased minimum variance estimation
线性无偏最小方差估计
1.
Based on the linear unbiased minimum variance estimation theory, an asynchronous fusion algorithm that fused the state vector of linear system with arbitrary correlated noises is developed.
基于线性无偏最小方差估计理论,提出了一种任意相关噪声线性系统异步状态向量融合算法。
2.
Based on linear unbiased minimum variance estimation theory, a fusion algorithm which fused the state vector of nonlinear systems with dissimilar sensors with arbitrary correlated noises is developed.
基于线性无偏最小方差估计理论,提出了一种任意相关噪声异类传感器非线性系统状态矢量融合算法。
3.
Based on the forward and backward filtering estimates a smoothing algorithm is developed for linear systems with general correlated measurement noises by using the linear unbiased minimum variance estimation formula.
提出了具有一般相关量测噪声的线性系统的平滑估计算法 ,该算法是在系统正向和逆向滤波估计结果的基础上 ,利用线性无偏最小方差估计获得的 。
补充资料:最小零偏差多项式


最小零偏差多项式
polynomial least deviating from zero

最小零偏差多项式[卯l”nl血1 least山viati吃f枷~;”a,,Me“ee加旧10”:。川“盛c,oT“”,M“oro,“eoJ 在空间CI“,b]或L,〔a,b]中具有最小范数的首项系数为l的。次代数多项式. n.月.ue6月meB在艺l}中证明:在形如 Q,,(x)=戈”+a‘x”一’十…十a,.(1)的所有多项式中,多项式 。「b一。〕”「2,一“一b〕1.(戈I=匕l—IC〔万儿arC COSI—l L,」LD一a」是空间C【“,b1中具有最小范数的唯一多项式,且其范数为 },:,:,,。,“.。,一}宁i”·多项式 U。(x)= _「占一a]”+’:访((;:+z)a二cos(Zx一a一乃、/(n一al、二,l二二-一二七l止竺型二匕入竺二石址公竺兰二艺匕二二二二一二乙一 一L4」丫(b一x)(x一a)是L,l“,b]上(在所有形式(l)的多项式中)唯一与零偏差最小的多项式,其范数为 J「b一。飞二1 }、。。.}:,;,八)一‘L上-不竺一」在L,fa,bJ中,lo(2)最小,当且仅当Q。(x)关于权函数p(x)在区间(a,I))上与所有,:一I次的多项式正交.若 a二一l,b“l,夕(x)=(1一x)“(l+x)声.其中:,吞>一I,则首项系数为1的n次Jac面多项式(Jacohi polyno而al)使积分(2)达到极小(若:二方二0,则首项系数为1的。次Lege耐re多项式(Legendrepol”。rnjals)使(2)达到极小). 在形如 ”一l acos。x+吞sinnx+艺(a*。05火x+占*sin人x)的所有三角多项式中,其中“与b固定,空间CIO、2兀l和L,[0,2二l(对任意的。)l)中的最小范数多项式均为 aeOS尹飞x+bsin,tx.【补注】多项式T。和U。分别称为第一类和第二类(规范)qe6曰山e。多项式(Chebyshev Polyn01拍al)·
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参考词条