copula分布估计算法

书籍目录

前言

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

6.3.2copula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

作者简介

copula分布估计算法综合了智能计算领域和统计学领域的知识，是一种基于群体的智能优化算法。《copula分布估计算法》(作者王丽芳)共分为8章，主要内容包括：分布估计算法的基本概念和算法流程、copula理论及copula分布估计算法框架、二维copula分布估计算法、多维经验copula分布估计算法、多维阿基米德copula分布估计算法、阿基米德copula EDA中的参数估计、copula EDA中的边缘分布函数和采样方法的研究以及copula EDA在图像矢量量化中的应用研究等。

    《copula分布估计算法》适合于从事智能计算领域研究和应用的科技工作者和工程技术人员使用，也可以作为人工智能、计算机科学、信息科学、智能优化及智能控制领域的广大师生的教学参考用书。

图书封面

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