加权估计

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分数次极大算子在广义Morrey空间上的加权估计和端点估计
《西北师范大学学报(自然科学版)》2025年第2期100-103,共4页蓝苗芳 陶双平 
国家自然科学基金资助项目(12361018)。
利用加权范数不等式和实变技巧,在一定条件下证明了分数次极大算子在广义Morrey空间上的加权有界性,同时得到了分数次极大算子在广义加权Morrey空间上的端点估计.
关键词：分数次极大算子 MORREY空间 加权有界 端点估计 
基于m-WOD序列非参数回归模型线性加权估计的完全收敛性
《白城师范学院学报》2024年第5期22-28,共7页苏欣 王彬 
利用m-WOD序列的性质和概率不等式,研究了基于m-WOD序列的非参数回归模型线性加权估计的完全收敛性并得到了其收敛速度.首先,给出了研究需要用到的预备知识.然后,证明了m-WOD序列的非参数回归模型线性加权估计的完全收敛性及其收敛速度...
关键词：m-WOD序列 非参数回归模型 线性加权估计 完全收敛性 
极大算子及其交换子在齐次树上的加权估计
《吉林大学学报（理学版）》2024年第4期793-799,共7页姜智聪 叶晓峰 熊守龙 
国家自然科学基金(批准号:11661035)。
在齐次树中考虑一类测度,它到原点的距离是指数递减的.给出齐次树中关于这类测度的Lebesgue空间、 BMO(bounded mean oscillation)空间、极大算子及其交换子的定义,并利用齐次树的分解理论,证明极大算子及其交换子在Lebesgue空间的有界...
关键词：齐次树 极大算子 交换子 指数递减测度 
向量值次线性算子的交换子在变指数Herz-Morrey空间上的加权估计
《应用数学》2024年第2期496-508,共13页刘可欣 王立伟 
安徽省高校自然科学基金重点项目(KJ2021A1050;KJ2019A0703)。
利用变指数A(p(·))权理论及广义BMO范数性质,我们证明了一类向量值次线性算子的交换子在加权变指数Herz-Morrey空间MK^(α)(·)λ_(q)(·)ω上的有界性,其中α(·),p(·)和q(·)均为变指数.
关键词：向量值次线性算子 交换子 变指数Herz-Morrey空间 Muckenhoupt权 
分数次极大算子及交换子在Morrey空间上的加权估计
《山东大学学报（理学版）》2024年第6期108-115,共8页刘占宏 陶双平 
国家自然科学基金资助项目(12201500)。
利用权不等式以及调和分析的实变方法,证明粗糙核分数次极大算子在加权Morrey空间上的有界性,并且得到粗糙核分数次极大算子与BMO函数生成的交换子的加权有界性。
关键词：加权Morrey空间 分数次极大算子 交换子 BMO函数 
时变对抗环境中基于双层加权估计的雷达干扰决策方法被引量：1
《现代雷达》2024年第4期95-100,共6页徐一波 张剑云 周青松 李志汇 
如何在目标雷达策略实时变化的战场对抗环境中准确估计出干扰策略的收益,是有效评估干扰策略效果并不断优化干扰策略的关键之一。针对这一问题,在常见的收益估计方法的基础上,提出了一种时变对抗环境中基于双层加权估计的雷达干扰决策...
关键词：雷达干扰决策 双层加权估计 平均收益 选取概率 
基于不完全数据缺失值的非参数插补改进
《建模与仿真》2023年第6期5682-5692,共11页汪子同 
在数据分析研究中,数据的质量越高,数据集整体越完整,那么得到的研究结果往往越有价值。可是现实中常常面临含有大量不完全数据的数据集,如果直接删除不完全数据进行分析研究就会直接损失大量的样本信息。针对不完全数据的缺失值估计问...
关键词：不完全数据 非参数插补法 加权估计 最小二乘 
随机加权渐消UKF在导向钻井姿态测量中的应用被引量：2
《中国惯性技术学报》2023年第10期1030-1036,共7页高怡 李飞 毛艳慧 高朝晖 
国家自然科学基金重点研发项目(U20B2029);陕西省自然科学基础研究计划(2023-C-YB-4533)。
针对近钻头钻具易受井下强振动等随机噪声的影响,使得导向钻具姿态动态测量误差较大的问题,提出一种随机加权渐消UKF算法并应用于导向钻井姿态测量系统。通过Sigma点获取状态估值和协方差矩阵,采用随机加权因子动态调整不同时刻残差向...
关键词：导向钻井 姿态测量 随机加权估计 渐消因子 无迹卡尔曼滤波 
基于加权估计的密集群目标跟踪调度方法
《空天预警研究学报》2023年第4期309-312,共4页田堂胜 杨利民 
针对航迹关联中采用常规的跟踪调度方法探测“一箭多星”方式发射入轨的卫星群类空间目标时,存在调度偏离大、漏检目标等问题,提出了基于加权估计的密集群目标跟踪调度方法.首先分析了密集星群的分布特征和常规跟踪调度方法存在的问题;...
关键词：群目标 加权估计 跟踪调度 
协变量缺失情形下的逆概率加权众数回归估计
《应用数学》2023年第2期562-570,共9页林金官 景钰涵 韩忠成 
国家自然科学基金(11971235,11831008,12201305);全国统计科学研究项目(2021LY007);江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX222204)。
数据缺失在实际应用中普遍存在,数据缺失会降低研究效率,导致参数估计有偏.在协变量随机缺失(MAR)的假定下,本文基于众数回归和逆概率加权估计方法对线性模型进行参数估计.该方法结合参数Logistic回归和非参数Nadaraya-Watson估计两种...
关键词：随机缺失 众数回归 逆概率加权估计 倾向得分 
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