一种改进的可适应变宽核密度估计器

作者：金会赏; 何玉林; 常秀颖; 王晓兰; 蒋捷

来源：深圳大学学报(理工版), 2019, (06): 709-717.

• 人工智能
• 概率密度
• 核密度估计
• 可适应变宽
• 最优窗口宽度 artificial intelligence
• probability density
• kernel density estimation
• adaptive varying bandwidth
• optimal bandwidth

可适应变宽核密度估计器(kernel density estimator with adaptive varying bandwidth,KDE-AVB)是一种基于单个数据点的概率密度估计方法,它以单个数据点为处理对象,利用置信区间交叉法则确定核密度估计器的最优窗口宽度.为加快可适应变宽核密度估计器对最优窗口宽度的寻找,通过引入一种可变的标准差项因子去确定置信区间的上下边界,提出一种改进的可适应变宽核密度估计器(improved kernel density estimator with adaptive varying bandwidth,IKDE-AVB).可变标准差项因子的引入不仅加快了...

• 单位
  深圳大学