该脚本通过 Kozachenko-Leonenko 方法计算一维日期的熵点估计。

相关向量机(RVM)的matlab源程序，包含快速算法，内含代码使用说明。 RVM采取是与支持向量机相同的函数形式稀疏概率模型，对未知函数进行预测或分类。 优点： (1) 不仅仅输出预测目标量的点估计值,还可以输出预测值的分布. (2) 使用更少数量的支持向量,从而显著减少输出目标量预测值的计算时间. (3) RVM不需要估计过多的参数. (4) RVM对是否满足Mercer 定理的核函数没有限制,适应性更好

摘要：采用两点估计法进行考虑不确定性电力系统的概率潮流计算时容易产生较大的误差。提出一种可用于计算含服从非正态分布负荷的概率潮流问题的改进型两点估计法。该方法通

针对洪涝灾区紧急物资分配问题,构建结合“互联网+”的研究框架,提出一种混合优化方法.从以下几个方面进行研究:对灾区物资需求进行遗传点估计;对受灾区域进行无监督聚类划分;明确紧急度优先级;依权重将应急库存剩余救援物资分配到灾区;更新灾区物资需求,直到灾区需求达到预设满足程度.研究表明,所提出的混合优化方法能够在需求满足比率和时间分配成本两方面实现系统优化,有效利用黄金救援期实现人道主义救援.

为了量化短期源荷功率扰动对频率波动的影响并保证模拟精度，从短期概率潮流问题出发，采用预测分量和随机预测误差分量分别表示风电和负荷的实时扰动功率，同时用一次调频实现扰动功率中随机预测误差分量的平衡，用基于超前控制方式的二次调频实现系统当前功率缺额和扰动功率预测分量的平衡，从而实现了对源荷功率扰动影响的准确量化评估。同时，提出的模型考虑了微电源的三相电压、电流对称控制特性以及可控微电源与负荷的静态频率电压调节特性，精确模拟了孤岛微电网的调频过程以及微电源的三相潮流控制特性，因而大幅提高了三相潮流与频率波动的仿真精度。采用三点估计法实现所建模型的概率评估，并通过IEEE 33节点修正系统的仿真分析验证了所提方法的有效性。

Theory of Point Estimation点估计理论英文版 第二版 郑中国译

一、点估计的求法 (一）矩估计法

通过对热图引导的自适应关键点估计值进行排序来实现自下而上的人体姿势估计 介绍 在这项工作中，我们提出了一些在改善关键点检测和分组（关键点回归）性能上很少或不深入研究的方案。 首先，我们利用关键点热图进行逐像素关键点回归，而不是将它们分开以改善关键点回归。 其次，我们采用像素级空间变换器网络来学习自适应表示，以处理比例和方向方差，从而进一步提高关键点回归质量。 最后，我们提出了一种联合形状和热值评分方案，以促进估计的姿势更可能是真实姿势。 结合权衡热图估计损失以平衡背景像素和关键点像素，从而提高热图估计质量，我们可以获得最先进的自下而上的人体姿势估计结果。 主要结果 不进行多尺度测试的COCO val2017结果 骨干 输入尺寸 #Params GFLOPs 美联社 Ap .5 AP .75 AP（男） AP（长） 增强现实 AR .5 AR .75 手臂） AR（左）

含分布式电源配电网可靠性评估的点估计法，十分有效有用

针对分布式电源（Distributed Generation， DG）出力的随机性和负荷的波动性，以有功网损、电压偏移为目标函数建立有源配电网多目标无功优化模型。采用改进三点估计法将不确定潮流计算转化为确定潮流计算，处理模型中的不确定因素的影响，利用Nataf变换解决输入变量之间的相关性。为克服萤火虫算法（Firefly Algorithm，FA）存在的早熟收敛、过度依赖控制参数等缺陷，引入惯性权重和混沌理论，提出一种改进萤火虫算法对所建优化模型进行求解。对含DG的IEEE-33节点系统进行仿真测试，算例结果验证了所提出的概率无功优化模型和求解方法的可行性和有效性。