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Journal|[J]Journal of Autonomous IntelligenceVolume 1, Issue 2. 2019. PP 1-1

MT极大似然参数估计中常规和生物启发优化技术的一个展望

A Perspective of Conventional and Bio-inspired Optimization Techniques in Maximum Likelihood Parameter Estimation

作者: Yongzhong Lu; Min Zhou; Shiping Chen; David Levy; Jicheng You
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DOI: 10.32629/jai.v1i2.28

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Frontier Scientific Publishing

Frontier Scientific Publishing(Open Access)

摘要 / Abstract

MT

极大似然估计是统计中估计一个统计模型参数的方法。它已被广泛应用于计量经济学、核与粒子物理中的数据建模、地理sa等许多多学科领域

原文

Maximum likelihood estimation is a method of estimating the parameters of a statistical model in statistics. It has been widely used in a good many multi-disciplines such as econometrics, data modelling in nuclear and particle physics, and geographical sa

关键词 / Keywords

MT
极大似然估计; 生物启发优化; 差分进化; 基于群智能的算法; 遗传算法; 粒子群算法; 蚁群优化。

原文
Maximum likelihood estimation; Bio-inspired optimization; Differential evolution; Swarm intelligence-based algorithm; Genetic algorithm; Particle swarm optimization; Ant colony optimization.

参考文献 / References（引用的文献）：本文研究的参考依据

引证文献 / Cited by（被引用的文献）：引用本文作为参考依据的文献

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