【摘 要】
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对于给定的离散事件数据,可以生成一个概率密度分布图来刻画此类事件发生区域的相对概率.普通的方法如核密度估计法并不考虑与之对应的地理信息.在应用中这类方法会导致离散事件的概率密度出现在不切实际的地理位置.因此,本文提出了新的基于总变差的修正最大罚似然估计方法,不仅可以保证概率估计密度分布的光滑特性,还能确保事件的概率密度不会出现在无效区域.文中运用模拟的离散数据对现有的以及新的方法进行比较来验证新方
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对于给定的离散事件数据,可以生成一个概率密度分布图来刻画此类事件发生区域的相对概率.普通的方法如核密度估计法并不考虑与之对应的地理信息.在应用中这类方法会导致离散事件的概率密度出现在不切实际的地理位置.因此,本文提出了新的基于总变差的修正最大罚似然估计方法,不仅可以保证概率估计密度分布的光滑特性,还能确保事件的概率密度不会出现在无效区域.文中运用模拟的离散数据对现有的以及新的方法进行比较来验证新方法的优越性,之后结合真实的地理信息,将该方法运用到某城市的犯罪密度估计当中,验证其对于解决具体问题的可行
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在视觉目标跟踪系统中,特征的表达和提取是重要的组成部分.本文提出基于多个自编码机网络相联合的特征提取机,通过对输入数据进行一定程度的重组,采用深度学习的理论对其局部特征进行描述并对结果进行联合决策.结合该网络结构,本文提出一种融合局部特征的深度信息进行目标跟踪的算法.将输入图像分块使得大量的乘法运算转化为加法和乘法的混合运算,相对于全局的特征表达,大幅降低了运算复杂度.在跟踪过程中,目标候选区的各
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