公开(公告)号：CN106569981B

公开(公告)日：2020-10-02

申请号：CN201610920439.5

申请日：2016-10-21

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 皇甫伟 ,  杨心竹 ,  张弘 ,  胡晓彦

IPC: G06F17/17

Abstract: 本发明提供一种适用于大规模数据集的统计参量确定方法及系统，能够提高求解统计参量的效率。所述方法包括：获取待处理的数据集，将所述数据集中的数据样本分成若干区间，并统计每个区间的数据样本的数目；利用预先设置的包含未知参量的概率密度函数计算所述数据集中任一数据样本在每个区间的统计概率；根据统计得到的每个区间的数据样本的数目及计算得到的所述数据集中任一数据样本在每个区间的统计概率，计算似然函数作为目标函数；通过粒子群优化算法求解所述目标函数的最大值，当所述目标函数取最大值时，得到所述未知参量的值。本发明适用于大数据求解统计参量技术领域。

公开(公告)号：CN106569981A

公开(公告)日：2017-04-19

申请号：CN201610920439.5

申请日：2016-10-21

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 皇甫伟 ,  杨心竹 ,  张弘 ,  胡晓彦

IPC: G06F17/17

Abstract: 本发明提供一种适用于大规模数据集的统计参量确定方法及系统，能够提高求解统计参量的效率。所述方法包括：获取待处理的数据集，将所述数据集中的数据样本分成若干区间，并统计每个区间的数据样本的数目；利用预先设置的包含未知参量的概率密度函数计算所述数据集中任一数据样本在每个区间的统计概率；根据统计得到的每个区间的数据样本的数目及计算得到的所述数据集中任一数据样本在每个区间的统计概率，计算似然函数作为目标函数；通过粒子群优化算法求解所述目标函数的最大值，当所述目标函数取最大值时，得到所述未知参量的值。本发明适用于大数据求解统计参量技术领域。