关于一维模糊随机变量的极大似然估计方法

来源 :广州大学学报：自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：qiufeng115

【摘要】

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研究一维模糊随机变量情形总体未知参数的极大似然估计的两种方法--扩张原理法与随机集的可积选择法.在模糊观测条件下,定义了Kwakernaak-Kruse-Meyer型模糊随机变量情形的模

【作者】

：

王达布希拉图

【机构】

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广州大学数学与信息科学学院

【出处】

：

广州大学学报：自然科学版

【发表日期】

：

2005年4期

【关键词】

：

极大似然估计模糊随机变量随机集扩张原理 maximum likelihood estimation fuzzy random variables ra

【基金项目】

：

内蒙古自然科学基金

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研究一维模糊随机变量情形总体未知参数的极大似然估计的两种方法--扩张原理法与随机集的可积选择法.在模糊观测条件下,定义了Kwakernaak-Kruse-Meyer型模糊随机变量情形的模糊参数的极大似然估计量及Puri-Ralescu型变量情形的模糊参数的边缘极大似然估计量.得到了它们的存在条件,一致性条件及其相关性质.

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