Release Time:2019-03-10  Hits:

Indexed by: Journal Article

Date of Publication: 2013-07-04

Journal: 控制理论与应用

Included Journals: Scopus、EI、CSCD、PKU、ISTIC

Volume: 30

Issue: 7

Page Number: 875-879

ISSN: 1000-8152

Key Words: 互信息;Copula;熵;概率密度函数;参数估计

Abstract: 互信息是一种常用的衡量变量相关性的方法,但在互信息估计过程中,联合概率密度的估计往往十分困难.为了避免联合概率密度的估计,同时有效提高互信息估计的准确度与效率,本文提出一种基于Copula熵的互信息估计方法.利用Copula熵与互信息之间的关系,将互信息的估计转化为对Copula熵值的估计.采用基于Kendall秩相关系数的参数估计方法对Copula函数的参数进行估计.所提算法分别与直方图法、核方法、κ近邻法和极大似然法进行比较.二维高斯数据上的仿真结果表明,所提方法能够快速准确地对互信息值进行估计.