REU: Spatial Point Process Models in Statistical Pattern Recognition

REU：统计模式识别中的空间点过程模型

• 批准号: 8603541
• 负责人: Anil Jain
• 金额: $ 28.96万
• 依托单位: Michigan State University
• 依托单位国家: 美国
• 项目类别: Standard Grant
• 财政年份: 1986
• 资助国家: 美国
• 起止时间: 1986-09-01 至 1990-02-28
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://www.nsf.gov/awardsearch/showAward?AWD_ID=8603541&HistoricalAwards=false
• 关键词: REU; Spatial; Point; Process; Models

Statistical Pattern Recognition is an established discipline which is routinely applied in several areas. There are still unresolved issues which form the forefront of research. This proposal focus on some of these issues, and will employ a new class of mathematical models based on spatial point processes. The primary tool for evaluation will be "bootstrapping" - a new statistical technique for estimating bias and establishing confidence intervals that resamples data by computer.

统计模式识别是一门成熟的学科， 在几个领域中经常使用。 仍然有一些悬而未决的问题 这是研究的前沿。 本建议侧重于以下方面： 这些问题，并将采用一类新的数学模型， 关于空间点过程。 评价的主要工具是 “自举”----一种新的估计偏差的统计技术， 通过计算机建立重新采样数据的置信区间。