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Strong Consistency for the Kernal Estimates of the Random Window Width of the Density Function and its Derivatives Under Φ-Mixing Samples
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作者 樊家琨 《Chinese Quarterly Journal of Mathematics》 CSCD 1993年第3期52-56,共5页
In the paper,we study the strong uniform consistency for the kernal estimates of random window w■th of density function and its derivatives under the condition that the sequence{X_n}of the ■ are the identically Φ-m... In the paper,we study the strong uniform consistency for the kernal estimates of random window w■th of density function and its derivatives under the condition that the sequence{X_n}of the ■ are the identically Φ-mixing random variabks. 展开更多
关键词 Φ-mixing sample probability density function random window width kemal estimate strng uniform consistency
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A LAW OF THE ITERATED LOGARITHM FOR RANDOM WINDOW-WIDTH KERNEL ESTIMATOR OF A NONPARAMETRIC REGRESSION FUNCTION
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作者 洪圣岩 《Systems Science and Mathematical Sciences》 SCIE EI CSCD 1990年第4期356-363,共8页
In this paper we study the estimation of the regression function.We establish a law ofthe iterated logarithm for the random window-width kernel estimator and,as an application,fora nearest neighbor estimator.These res... In this paper we study the estimation of the regression function.We establish a law ofthe iterated logarithm for the random window-width kernel estimator and,as an application,fora nearest neighbor estimator.These results give sharp pointwise rates of strong consistency ofthese estimators. 展开更多
关键词 Regression function random window-width kernel ESTIMATOR nearest neighbor ESTIMATOR law of the ITERATED LOGARITHM
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商务安全中随机窗宽的椭圆标量乘快速方法 被引量:3
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作者 王细萍 谭文学 潘梅森 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2011年第9期2957-2960,共4页
ECC在商务电子签名等安全过程得以广泛应用,为提高弱计算环境中椭圆曲线标量点乘效率及增强标量点乘的安全性,分析了加法链方法和NAF方法的加速性能优势,提出了基于深度优先加法链及无约束窗口宽度的w-CNAF算法。理论分析结果和实验数... ECC在商务电子签名等安全过程得以广泛应用,为提高弱计算环境中椭圆曲线标量点乘效率及增强标量点乘的安全性,分析了加法链方法和NAF方法的加速性能优势,提出了基于深度优先加法链及无约束窗口宽度的w-CNAF算法。理论分析结果和实验数据表明,该算法能有效降低标量的平均汉明重量,节省标量点乘的计算成本,其自嵌入了窗口宽度随机化机制,且针对能量分析攻击表现出较好的免疫能力,总体上具备很好的实用性。 展开更多
关键词 标量乘 椭圆曲线密码 深度优先加法链 无约束窗口宽度 不相邻表格
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强混合样本回归函数估计的强相合性 被引量:1
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作者 许冰 《数学杂志》 CSCD 1998年第2期169-174,共6页
本文基于强混合样本,给出回归函数核估计的强相合性,全面地改进了胡舒合(1995)所得的相应的初步结果.并建立了与独立样本相当的最优收敛速度,所得结果也包括随机窗宽和密度函数核估计.
关键词 强混合样本 核估计 回归函数 估计 强相合性
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条件密度的相合随机窗宽双重核估计
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作者 李俊德 薛留根 《河南师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 1990年第2期78-83,共6页
本文研究了条件密度函数的随机窗宽双重核估计及其一致弱相合性。
关键词 条件密度 随机窗宽 双重核估计
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φ-混合样本下密度函数的导数的核估计的一致强相合性 被引量:1
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作者 樊家琨 薛留根 《高校应用数学学报(A辑)》 CSCD 北大核心 1993年第3期273-278,共6页
本文在样本为同分布Φ-混合随机变量序列的情形下研究了密度函数的导数的随机窗宽核估计的一致强相合性。
关键词 密度函数 导数 核估计 Ф混合样本
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基于改进BiLSTM-RF的短期负荷预测研究 被引量:2
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作者 唐滨钧 邝先验 吴丹 《自动化仪表》 CAS 2024年第2期59-63,68,共6页
电力负荷的准确预测能有效保持电网运行的稳定性,提高经济效益和社会效益。为了提高负荷预测的精准度,首先利用麻雀搜索算法(SSA)和变分模态分解(VMD)对输入的原始负荷进行模态分解,降低了电力负荷数据随机性与非平稳性;然后利用双向长... 电力负荷的准确预测能有效保持电网运行的稳定性,提高经济效益和社会效益。为了提高负荷预测的精准度,首先利用麻雀搜索算法(SSA)和变分模态分解(VMD)对输入的原始负荷进行模态分解,降低了电力负荷数据随机性与非平稳性;然后利用双向长短期记忆-随机森林(BiLSTM-RF)组合模型对分解后的子模态进行特征提取和预测。对某地区公开数据的性能验证与模型对比分析结果表明,改进的BiLSTM-RF(+BiLSTM-RF)组合模型在决定系数(R^(2))、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分误差(MAPE)这四个预测精度指标方面分别达到了0.973、300.31、134.91、0.037。与传统的支持向量机(SVM)、长短期记忆(LSTM)网络、门控循环单元(GRU)等单一预测方法,以及未改进的BiLSTM-RF组合预测方法相比,+BiLSTM-RF组合模型有更好的预测表现。 展开更多
关键词 短期负荷预测 麻雀搜索算法 变分模态分解 双向长短期记忆网络 随机森林 注意力机制 滑窗宽度
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