一种广义高斯分布随机变量生成算法

为方便获得任意参数的广义高斯分布随机变量,基于伽玛分布推导出广义高斯分布随机变量的生成算法,利用变换法和舍选抽样法,给出伽玛分布随机变量的生成方法.该算法计算简单,通过调整分布参数值,可产生具有任何形状参数和任何方差的广义高斯分布随机变量.仿真结果表明,该算法的抽选效率达75%,随机变量估计参数与真实参数相符.对生成的随机数的检验结果表明,随机数服从广义高斯分布.     

虚拟波束四阶累积量DOA估计方法

为满足复杂干扰场景和阵列误差因素影响下雷达微弱目标信号精确测向需求,提出一种基于均匀线阵构建虚拟波束,替代阵列接收信号进行四阶累积量(fourth-order cumulant, FOC)波达方向(direction of arrival, DOA)估计的算法。该算法包括两个关键步骤：一是利用阵列接收信号特征分解的方法,对信号主信息分量进行提取,并以构建的虚拟波束为输入,计算FOC矩阵;二是针对主分量虚拟波束波瓣外的起伏,利用高斯窗修正波束方向图的方法,进一步提升空间谱函数的估计精度。仿真结果表明,该方法在存在阵列误差的非理想因素下,对复杂电磁干扰场景下的目标信号DOA估计精度较现有FOC方法提高150%以上,尤其对于场内同时存在多个非等功率源信号时,所提方法对低信噪比目标DOA估计精度提升效果优势明显,对复杂干扰环境下DOA估计精度更高、适应性更强。     

一种基于LWE采样算法的实现与优化

基于带错误学习问题(Learning With Errors,LWE)构造的密码体制能够抵御量子攻击,它的应用效率与LWE问题的采样过程密切相关.而在LWE问题采样中,对其中的错误因子(Error Factor)采样占采样过程绝大部分时间,本文对LWE问题中的错误因子的采样算法进行研究,将在高斯分布上效率较高的金字塔(Ziggurat)采样算法,应用到了一种高效的LWE问题采样算法中.基于在连续域上的采样比离散域上采样效率高的思路,对LWE问题采样算法在离散域上采样的过程进行了优化,提出了一种将连续域上的采样结果进行取整的方法,.对优化前后的两种LWE问题的采样算法进行了对比实验,结果表明:改进后的算法在不占用大量内存并且保证安全性的情况下,将采样速度提高了38%~200%.     

多元非线性期权定价模型及实证分析

在GARCH模型基础上发展了多元期权定价的方法,采用逆高斯分布(NIG)描述标的资产的分布,以便更准确地捕获金融资产常见的厚尾、尖峰和偏态分布的特征。而考虑到资产间的相关关系可能是非线性的,对资产的相关结构的描述则运用了Copula函数技术。最后,依据风险中性定价原理给出了CopulaGARCH-NIG期权定价模型。为了检验本文模型的效果,对人民币指数期权进行了实证分析,结果显示:Copula-GARCH-NIG模型得到的期权价值与传统的Black-Scholes模型(B-S)和Copula-GARCH模型得到的期权价值有实质的差别,实证过程展示了Copula-GARCH-NIG模型的优势。     

缺失数据下两个逆高斯总体的估计与检验

讨论部分缺失数据下逆高斯总体两参数的估计,证明估计的强相合性与渐近正态性.同时,给出检验两总体参数相等的检验统计量,及其极限分布,并讨论基于精确分布的检验问题.     

根据小波系数分布参数进行图像质量无参考评价

针对无参考评价算法的普遍适用性问题,提出了一种适用于各种失真类型图像的无参考评价方法. 利用自然场景的统计信息进行图像评价,用广义高斯分布拟合小波系数分布,结合拟合参数来度量失真程度,获得对失真图像的客观评价. 实验结果表明,该算法广泛适用于各类失真图像,质量评价结果与主观评价有较好的一致性.     

Linex损失下逆高斯分布参数倒数的Bayes估计

本文在Linex损失函数下,研究逆高斯分布参数倒数的Bayes估计,并且讨论了多层Bayes估计并证明该参数的Bayes估计是可容许的.     

贝叶斯理论在红粘土地基沉降中的应用

通过对实测样本进行直方图分析和假设检验,得到样本的概率分布,结合先验分布,基于贝叶斯方法得到沉降修正系数的后验分布,对传统的沉降修正系数进行优化.实例分析结果表明:当先验分布为无信息分布时,其后验分布受样本信息的影响较大;当样本信息服从高斯分布时,其后验分布也服从参数为μ和σ的高斯分布,μ值随外荷载增大而减小,σ值呈无明显规律变化;通过贝叶斯方法的优化,修正经验系数考虑了荷载的影响,并且取值的区间明显缩小.     

熵损失下逆高斯分布参数倒数的Bayes估计

在熵损失函数下研究逆高斯分布参数倒数的Bayes估计并且讨论了多层Rayes估计并证明该参数的Bayes估计是可容许的．     

Real-valued multi-area self set optimization in immunity-based network intrusion detection system

The real-valued self set in immunity-based network intrusion detection system (INIDS) has some defects:multi-area and overlapping,which are ignored before.The detectors generated by this kind of self s...