Clayton copula分布估计算法中边缘分布的研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-17页 |
| ·分布估计算法的研究背景和意义 | 第7-8页 |
| ·分布估计算法概述 | 第8-9页 |
| ·分布估计算法研究现状 | 第9-13页 |
| ·变量间无关的分布估计算法 | 第9-10页 |
| ·双变量相关的分布估计算法 | 第10-11页 |
| ·多变量相关的分布估计算法 | 第11-13页 |
| ·分布估计算法的理论研究 | 第13-15页 |
| ·本文的主要内容和结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章Copula分布估计算法 | 第17-27页 |
| ·Copula理论简介 | 第17页 |
| ·Copula理论的基础知识 | 第17-20页 |
| ·二元copula函数的定义及其性质 | 第17-19页 |
| ·多元copula函数的定义及其性质 | 第19页 |
| ·copula函数的分类及特点 | 第19-20页 |
| ·多元分布的Sklar定理 | 第20-21页 |
| ·基于Copula理论的分布估计算法 | 第21-22页 |
| ·copula分布估计算法的基本框架 | 第22-23页 |
| ·从Clayton copula函数采样 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-27页 |
| 第三章 边缘分布的选取 | 第27-35页 |
| ·经验分布函数 | 第27-28页 |
| ·对经验分布函数的采样 | 第28-29页 |
| ·正态分布函数 | 第29-30页 |
| ·对正态分布函数的采样 | 第30页 |
| ·仿真实验与结果 | 第30-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 自适应模型的cEDA | 第35-45页 |
| ·进化策略中的自适应模型 | 第35-36页 |
| ·分布估计算法中的自适应模型 | 第36-38页 |
| ·cEDA 中的自适应模型 | 第38-40页 |
| ·边缘分布采用正态分布时的分析 | 第38-39页 |
| ·自适应模型的 cEDA | 第39-40页 |
| ·仿真实验结果 | 第40-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第五章 总结与展望 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-55页 |
| 研究生在读期间参加的研究项目及论文发表情况 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
