图书介绍
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- 王丽芳著 著
- 出版社： 北京：机械工业出版社
- ISBN：9787111392811
- 出版时间：2012
- 标注页数：152页
- 文件大小：6MB
- 文件页数：162页
- 主题词：电子计算机－最优化算法
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图书目录
第1章 绪论1
1.1 智能计算1
1.1.1 人工智能1
1.1.2 进化计算1
1.1.3 无免费午餐定理2
1.2 遗传算法2
1.2.1 基本算法3
1.2.2 模式定理4
1.2.3 建筑块假设5
1.3 分布估计算法5
1.3.1 变量相关性方面的研究7
1.3.2 算法改进方面的研究13
1.3.3 收敛性与复杂性分析14
1.4 本书的结构安排15
参考文献16
第2章 copula理论及copula分布估计算法框架21
2.1 copula理论的基本概念和定理21
2.1.1 copula理论的起源21
2.1.2 copula函数的定义22
2.1.3 copula函数的分类23
2.1.4 copula理论的基本定理24
2.2 copula分布估计算法框架27
2.2.1 copula分布估计算法的思想27
2.2.2 copula分布估计算法的基本步骤28
2.2.3 copula分布估计算法与一般分布估计算法的比较29
2.3 copula分布估计算法的收敛性30
2.3.1 copula分布估计算法的形式化描述30
2.3.2 理论基础32
2.3.3 收敛性证明32
2.4 小结36
参考文献37
第3章 二维copula分布估计算法40
3.1 二维正态copula EDA40
3.1.1 二维正态copula EDA的算法原理和步骤40
3.1.2 二维正态copula EDA仿真实验42
3.2 二维阿基米德copula EDA49
3.2.1 二维阿基米德copula EDA的算法原理和步骤49
3.2.2 二维阿基米德copula EDA仿真实验50
3.3 小结51
参考文献51
第4章 多维经验copula分布估计算法54
4.1 多维经验copula函数54
4.1.1 经验copula函数的定义54
4.1.2 经验copula函数的特征55
4.2 经验copula EDA算法56
4.2.1 算法分析56
4.2.2 经验copula函数的条件分布函数的构造方式56
4.2.3 经验copula EDA算法步骤及复杂性分析59
4.3 多维经验copula EDA仿真实验60
4.3.1 测试函数60
4.3.2 参数设置60
4.3.3 实验结果分析61
4.4 小结64
参考文献64
第5章 多维阿基米德copula分布估计算法67
5.1 阿基米德copula函数的采样方法67
5.2 Clayton copula分布估计算法68
5.2.1 Clayton copula函数68
5.2.2 算法步骤69
5.3 Gumbel copula分布估计算法70
5.3.1 Gumbel copula函数70
5.3.2 算法步骤71
5.4 Frank copula分布估计算法72
5.4.1 Frank copula函数72
5.4.2 算法步骤73
5.5 阿基米德copula EDA仿真实验74
5.6 小结76
参考文献77
第6章 阿基米德copula EDA中的参数估计80
6.1 极大似然估计的copula分布估计算法80
6.1.1 极大似然估计的定义80
6.1.2 MLE Clayton copula分布估计算法81
6.1.3 仿真实验82
6.1.4 MLE Clayton copula分布估计算法的改进84
6.2 PMLE估计参数的copula分布估计算法85
6.2.1 PMLE估计参数的方法85
6.2.2 Gumbel copula函数的PMLE估计法86
6.2.3 Clayton copula函数的PMLE估计法87
6.2.4 算法性能测试及分析87
6.3 基于Kendall τ估计参数的copula分布估计算法99
6.3.1 关于Kendall τ的基本理论99
6.3.2 copula分布估计算法中的Kendall τ估计参数法101
6.3.3 算法性能测试及分析104
6.4 小结113
参考文献114
第7章 copula EDA中的边缘分布函数和采样方法的研究117
7.1 常见的概率分布函数117
7.1.1 均匀分布117
7.1.2 正态分布118
7.1.3 经验分布121
7.2 具有正态边缘分布的Clayton copula分布估计算法122
7.2.1 对正态边缘分布函数的估计和采样123
7.2.2 算法步骤123
7.2.3 仿真实验124
7.3 阿基米德copula EDA中采样方法的研究126
7.3.1 采样方法127
7.3.2 仿真实验129
7.4 小结130
参考文献131
第8章 copula EDA在图像矢量量化中的应用研究133
8.1 数字图像处理概述133
8.2 静止图像编码的常用方法134
8.2.1 图像编码134
8.2.2 熵编码136
8.2.3 预测编码136
8.2.4 变换编码137
8.2.5 子带编码137
8.2.6 矢量量化138
8.3 矢量量化器设计算法139
8.3.1 算法步骤139
8.3.2 算法改进方面的研究140
8.4 基于copula分布估计算法的码书设计算法141
8.4.1 算法分析141
8.4.2 算法步骤141
8.4.3 算法特点143
8.5 实验分析143
8.6 小结145
参考文献146
附录 二维正态copula分布估计算法程序149