发明专利 已授权

一种基于深度学习的混合概率分布参数估计方法

📄 申请号:CN202510100412.0 📄 发布日:2026/06/16

著录项目信息

申请日
2025-01-22
公开号
CN120045833B
公开日
2025-08-26
申请人
浙江理工大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

数据分析, 金融风控, 信号处理, 科学计算, 机器学习模型训练

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的混合概率分布参数估计方法,包括计算给定数据集X中的所有数据样本的均值和方差,然后归一化处理每个数据样本,得到归一化样本X(i),i=[1,2,...,N],N为样本总数;建立混合概率分布的概率密度函数#imgabs0#其中pk(X(i),θk)为混合概率分布中第k个分量分布的概率密度函数,wk为第k个概率分布在整体分布中占的权重,θk为第k个分量的概率密度函数的参数,k=[1,2,...,K],K为混合分布的分量总数;建立混合概率分布参数估计的目标函数和下界函数;采用深度学习方法迭代优化下界函数,求解参数θ。本发明具有能够处理大数据量,且处理速度快、估计准确度高的特点。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

议价
不含过户费

📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:78 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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