【摘 要】
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该文通过对NBA方法的深入研究,掌握了该方法的理论基础、工作原理及应用特点,并且在PC机上实现了该方法.通过对NBA方法在实例中的应用,我们发现,由于NBA方法采用了最近邻法(N
【出 处】
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杭州电子工业学院 杭州电子科技大学
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该文通过对NBA方法的深入研究,掌握了该方法的理论基础、工作原理及应用特点,并且在PC机上实现了该方法.通过对NBA方法在实例中的应用,我们发现,由于NBA方法采用了最近邻法(NearestNeighbor)对各参数样本点进行密度估计,在参数空间的维数较多的情况下,算法误差较大,而且算法时间复杂度也较大.因此,该文在NBA方法基础上给出了一种改进算法——基于核估计的成品率分析算法.该方法在进行概率密度估计时,采用非参数统计学中的核估计法(KernelDensityEstimate)替代NBA方法中的最近邻法(NearestNeighbor),不仅有效地提高了原方法在多维空间内进行密度估计的准确性,并且大大降低了算法的复杂度,在应用中取得了较好的效果.
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