| 基于信息扩散的极大似然估计 |
| |
| 引用本文： | 游扬声,王新洲.基于信息扩散的极大似然估计[J].武汉大学学报(信息科学版),2003,28(5):562-565. |
| |
| 作者姓名： | 游扬声 王新洲 |
| |
| 作者单位： | 1. 武汉大学测绘学院,武汉市珞喻路129号,430079
2. 武汉大学科技部,武汉市珞珈山,430072 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目 (4 98740 0 2 )，国家测绘局测绘科技发展基金资助项目 (990 10) |
| |
| 摘 要： | 提出了扩散极大似然估计方法，利用实际观测值的概率密度函数的信息扩散估计，代替了对观测值分布的主观假设，从而具有很强的自适应性。最后设计了两个算例，说明了扩散极大似然估计的过程，并考察了扩散极大似然估计的特性。
|
| 关 键 词： | 信息扩散 极大似然估计 参数估计 窗宽 测量平差 |
| 文章编号： | 1671-8860(2003)05-0562-04 |
| 修稿时间： | 2003年4月15日 |
Maximum Likelihood Estimation Based on the Principle of Information Diffusion |
| |
| YOU Yangsheng,WANG Xinzhou.Maximum Likelihood Estimation Based on the Principle of Information Diffusion[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2003,28(5):562-565. |
| |
| Authors: | YOU Yangsheng WANG Xinzhou |
| |
| Institution: | YOU Yangsheng 1 WANG Xinzhou 2 |
| |
| Abstract: | This paper introduces the principle of information diffusion and information diffusion estimation (IDE). And with IDE, the observation distribution can be estimated easily. Once the observation distribution is determined, the parameters can be estimated with the maximum likelihood. With IDE as the basis, the diffusion maximum likelihood (DML) estimation is presented. DML is supposed to enjoy priority because of its being free from any supposition of observation distribution. With two simulative persuasive examples, the high self-adapting and robustness of DML are discussed. |
| |
| Keywords: | information diffusion maximum likelihood estimation parameter estimation window-width |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ |
