HMM based action recognition using Oriented histograms of optical flow field4202049[1]
HMM based action recognition using oriented histograms of optical?ow?eld
X.Li
A simple and effective motion descriptor based on oriented histograms
of optical?ow?eld sequence is proposed.After dimensional reduction
by principal component analysis,it is applicable to human action
recognition using the hidden Markov model(HMM).Experiments
with convincing recognition rate demonstrate the discriminative power
of the proposed descriptor.
Introduction:In recent years,human action recognition has become an active research area owing to its potential applications such as video surveillance,human–computer interface,content based retrieval and sports video analysis.Although many approaches for action recognition have been proposed,it is still a challenging task because of the non-rigid property of human movements and the ambiguous de?nition of different actions.Recently,the hidden Markov model (HMM)has been successfully applied to the task of human action recognition[1–5].Reference[1]represented human action as a sequence of movelet codewords.Reference[2]described action as a continuous sequence of discrete postures derived from an invariant descriptor.Reference[3]used the Cartesian component of optical ?ow velocity and the silhouette feature vector for action recognition. References[4]and[5]proposed coupled-HMM and primitive-based coupled-HMM to improve the performance of the action recognition https://www.360docs.net/doc/c15319726.html,ually the performance of previous methods for human action recognition relies on the success of pre-processing procedures, such as robust detecting and tracking of body parts[1]or accurate extraction of silhouettes[2,3].The tracking of body parts often fails due to occlusion or low quality of the video.If the foreground subject shares similar colour distribution with the background,the resulting extracted silhouettes might be imperfect.Also,the silhouette does not respect the relative motion of body parts inside the target region, which is important for action recognition.Unlike[4,5],which exploited different graphical model structures of HMM architecture, the emphasis of this Letter is on feature extraction and representation. The Letter proposes a simple and effective motion descriptor based on oriented histograms of optical?ow?eld sequence,without any silhouette extraction or tracking of body parts.After dimensional reduction by principal component analysis(PCA),the discriminative feature is applicable to human action recognition using the hidden Markov model.
Discriminative feature extraction:The histogram has been success-fully applied in many computer vision tasks,e.g.the colour histogram was used to compute the likelihood of the predicted region with the reference region in the particle?lter framework for robust object tracking[6].The histogram based SIFT descriptor,which can be constructed by?rst dividing the target region into non-overlapping grids and then computing the histograms of oriented gradients (HOGs)of each grid,has been used for robust object recognition [7].This Letter further extends the concept of HOGs from a still image to the optical?ow sequence for human action recognition.It is shown that for a speci?c action class,the dynamic oriented histograms of the optical?ow sequence along the temporal axis can represent the action discriminatively.This is reasonable because the dynamical patterns of oriented histograms of the optical?ow?eld,which describes the relative motion distributions of body parts,would be statistically similar for the same action class.The details are as follows.First,the sequence of optical?ow?elds is computed using standard approaches such as the Lucas-Kanade algorithm and we denote the optical?ow?eld for a speci?c time instance as G.Then the magnitude m(x;y)and the orientation y(x;y)of the optical gradients are computed by:
mex;yT?
????????????????????????????????????????
G xex;yT2tG yex;yT2
q
e1T
yex;yT?arctaneG yex;yT=G xex;yTTe2TAlthough the optical?ow corresponding to the background should be zeros since the actions are captured using a stationary camera,there are always noises.We extract the foreground movement via simple thresholding.It should be noted that,because the histogram is inher-ently a global statistical measure,no accurate silhouettes are needed here and the?nal recognition performance is insensitive to the selection of the valve.We quantise the orientation y(x;y)for all pixels with magnitude above threshold T into B orientation bins weighted by its corresponding magnitude m(x;y).Then the histogram H is normalised to ensure unit length such as:
P B
m?1
HemT?1e3T
Suppose there are C action classes and class i contains N i,i?1,...,C training sequences.Let H?i j2R B?l i j,i?1,...,C,j?1,...,N i be the j th motion histogram sequence for action i,where l i j denotes the sequence length of the j th training video for i th action class,the oriented histograms of optical?ow for the whole training set can be represented by H??[H?11,...,H?1N1,H?21,...,H?C1,...,H?C N c].The original histograms are B dimension,which is too high to be processed in the following procedure.We project H?to the linear subspace spanned by the?rst b principal components via PCA transform.The dimension of the projected histograms H i j2R b?l i j is much lower than the original one and it provides a more compact representation of the action dynamics. This discriminative feature will be used as input for HMM training in the following Section.
Action modelling and recognition using HMM:HMM has been successfully used for speech recognition and computer vision[8]. We employ the HMM for action modelling and recognition since it can be applied to model the time series data well.HMM allows for the inclusion of dynamics to model the action sequences.We built the HMM for different action classes using the learned discriminative features described in the preceding Section.The HMM model for the c th action class is given by l c?{A c,B c,p c}with N number of hidden states.Here A c is the transition matrix and p c is the initial distribution. The B c parameter represents the probability distributions for the observed feature vector conditional on the hidden states.Suppose each state has a bank of M Gaussian components,then the parameter B c consists of the following items:the mean vector m im,the mixture coef?cient c im and the full covariance matrix
P
im
for Gaussian component m in hidden state i,where m?1,...,M,i?1,...,N. The model parameters are learned in such a way that the likelihood p(O c j l c)is maximised by using the given set of training data set O c, which denotes the training feature sequence of the principal compo-nent analysis of oriented histograms of the optical?ow for action class c.The Baum-Welch algorithm[8]is used to iteratively re-estimate model parameters to achieve the local maximum.Given a test sequence for an unknown action with the corresponding feature vector sequence O,we use the maximum likelihood approach for the
classi?cation:
Fig.1Flowchart of approach
To represent motion patterns we?rst compute oriented histograms of optical?ow ?eld sequences.There are C action classes and each class i has N i training sequences.If length of j th sequence for action i is l i,j and denotes H?i j the j th motion histogram sequence for action i,then H?i j2R B?l i j.The principal component analysis is used to reduce the high dimension of H?i j into a lower one,i.e H i j2R b?l i j,where b< ELECTRONICS LETTERS10th May2007Vol.43No.10 arg max c2f1;...;C g peO j l cTe4TThe?owchart of our approach is illustrated in Fig.1.Given a collection of labelled videos,our goal is to learn the HMM models for different classes of actions using the extracted discriminative motion features,i.e. the PCA of the oriented histograms of optical?ow?eld sequences,and apply the learned model to classify new video sequences. Experimental results:Experiments were performed on image sequences of144?180pixel resolution and25frames per second. Nine representative action classes in real life are tested which include ‘walking’,‘running’,‘waving with one hand’,‘waving with two hands’,‘jumping forward’,‘jumping in place’,‘jumping in place with hand waving’,‘side-walking’and‘bending’.For simplicity,we denote those action classes as A1,A2,...,A9.Each action is performed by nine different people.The duration of each video is approximately four or?ve periodical cycles for the speci?c action performed.The dimension of the oriented histogram is reduced from original bins90to5via PCA transform.We use the HMM with the topology of six hidden states and each observation is modelled using mixtures of three Gaussian densities.In the experiments we performed ninefold cross-validation,i.e.for each action class,we randomly selected one sequence as testing data and the remaining eight sequences as training data.The procedure repeated20times and the average error across all trials is computed.Table1shows the confusion matrix of the action recognition experiment.The columns represent the ground truth and the rows represent the recognised actions.The recognition rates for A1,A2,...,and A9are100,85,85, 95,80,90,90,95and100%,respectively.The overall recognition rate is91.11%.Some sequences are misclassi?ed owing to the relative high degree of similarity between them,such as‘running’and ‘jumping forward’. Table1:Confusion matrix for experiment(columns represent ground truth,rows represent recognised actions) A1A2A3A4A5A6A7A8A9 A12010010010 A20170030000 A30017100000 A40021900000 A50100160000 A60000018200 A70000021800 A80110000190 A90000000020 Rate100%85%85%95%80%90%90%95%100%Conclusion:This Letter extends the concept of the histogram of oriented gradients from still image to the optical?ow sequence. Experiments with satisfactory results show that the feature of the oriented histograms of optical?ow?eld sequence is discriminative for human action recognition. Acknowledgment:The author thanks K.Fukui for valuable comments. #The Institution of Engineering and Technology2007 19January2007 Electronics Letters online no:20070027 doi:10.1049/el:20070027 X.Li(Computer Vision Laboratory,Department of Computer Science,Graduate School of Systems and Information Engineering, University of Tsukuba,1-1-1Tennoudai,Tsukuba305-8573,Japan) E-mail:xili@viplab.is.tsukuba.ac.jp References 1Feng,X.L.,and Perona,P.:‘Human action recognition by sequence of movelet codewords’.Proc.1st Int.Symp.on3D Data Processing Visualization and Transmission,2002,pp.717–721 2Kellokumpu,V.,Pietikainen,M.,and Heikkila,J.:‘Human activity recognition using sequences of postures’.Proc.IAPR Conf.on Machine Vision Applications,2005,pp.570–573 3Ahmad,M.,and Lee,S.W.:‘HMM-based human action recognition using multiview image sequences’.Proc.Int.Conf.on Pattern Recognition, 2006,pp.263–266 4Brand,M.,Oliver,N.,and Pentland,A.:‘Coupled hidden Markov models for complex action recognition’.Proc.Int.Conf.on Computer Vision and Pattern Recognition,1997,pp.994–999 5Ren,H.B.,and Xu,G.Y.:‘Human action recognition with primitive-based coupled-HMM’.Proc.Int.Conf.on Pattern Recognition,2002,pp.494–498 6Nummiaro,K.,Koller-Meier,E.,and Van Gool,L.:‘Object tracking with an adaptive color-based particle?lter’.Proc.24th DAGM Symp.on Pattern Recognition,2002,pp.353–360 7Lowe,D.G.:‘Distinctive image features from scale-invariant keypoints’, https://www.360docs.net/doc/c15319726.html,put.Vis.,2004,60,(2),pp.91–110 8Rabiner,L.R.:‘Tutorial on hidden Markov models and selected applications in speech recognition’,Proc.IEEE,1989,77,(2), pp.257–286 ELECTRONICS LETTERS10th May2007Vol.43No.10 企业破产基本的工作流程 总体步骤: 破产申请与受理→(一)破产申请→(二)立案审查→(三)案件受理→(四)案件受理后的工作→债权的申报与登记→债权人会议→破产和解→企业整顿→破产宣告→破产清算→裁定破产程序终结→企业注销登记。 每一步具体工作内容及注意事项: 第一步、债务人(拟破产企业名称)提出破产申请的应当提交如下材料: (1)破产申请书;见附件。 (2)企业主体资格证明;(营业执照) (3)企业法定代表人与主要负责人名单;(写一份申请人企业的法定代表人、主要负责人的名单) (4)企业职工情况和安置预案;(写一份报告) (5)企业亏损情况的书面说明,并附审计报告;(写一份说明;委托审计部门进行审计并出具报告) (6)企业至破产申请日的资产状况明细表,包括有形资产、无形资产和企业投资情况等;(会计账册) (7)资产负债表等有关会计报表;(工商年检报表、会计账册报表) (8)企业在金融机构开设账户的详细情况,包括开户审批材料、账号、资金等;(写一份说明) (9)债权清册,应列明企业的债务人名称、住所(包括邮政编码、电话等)、债务数额、发生时间和催讨偿还情况;(按项目列表) (10)债务清册,应列明债权人的名称、住所(包括邮政编码、电话等)、债权人债权数额、发生时间和偿还情况;(按项目要求列表) (11)企业涉及的担保情况;(提供担保合同) (12)企业已发生的诉讼情况。(提供对被破产企业破产以前做出的法院判决或起诉文书) 附申请书文本格式: 企业法人破产还债申请书 ________________________________________ 申请人:(基本情况) 有限公司申请破产流程 题要 1、股东会做出解散公司的决议; 2、十五日内成立清算组,开始清算; 3、清算组应当自成立之日起十日内通知债权人,并于六十日内在报纸上公告。 4、清算组在清理公司财产、编制资产负债表和财产清单后,应当制定清算方案,并报股东会、股东大会或者人民法院确认。 ? ? 热门城市:阳明区律师同江市律师向阳区律师爱民区律 师富锦市律师前进区律师西安区律师桃山区律师运城 律师 公司破产清算的第一步就是成立清算组,根据清算的种类不同,清算组的成立也不相同。那么有限公司申请破产流程是怎样的?具体程序有哪些呢?下面小编就来介绍一下 ▲有限公司申请破产流程,希望能够对你有帮助。 ▲ 有限公司申请破产流程 一、股东会做出解散公司的决议; 二、十五日内成立清算组,开始清算; 清算组在清算期间行使下列职权: (一)清理公司财产,分别编制资产负债表和财产清单; (二)通知、公告债权人; (三)处理与清算有关的公司未了结的业务; (四)清缴所欠税款以及清算过程中产生的税款; (五)清理债权、债务; (六)处理公司清偿债务后的剩余财产; (七)代表公司参与民事诉讼活动 三、清算组应当自成立之日起十日内通知债权人,并于六十日内在报纸上公告。债权人应当自接到通知书之日起三十日内,未接到通知书的自公告之日起四十五日内,向清算组申报其债权。 债权人申报债权,应当说明债权的有关事项,并提供证明材料。清算组应当对债权进行登记。在申报债权期间,清算组不得对债权人进行清偿。 四、清算组在清理公司财产、编制资产负债表和财产清单后,应当制定清算方案,并报股东会、股东大会或者人民法院确认。 公司财产在分别支付清算费用、职工的工资、社会保险费用和法定补偿金,缴纳所欠税款,清偿公司债务后的剩余财产,有限责任公司按照股东的出资比例分配。清算期间,公司存续,但不得开展与清算无关的经营活动。公司财产在 常用连续型分布性质汇总及其关系 1. 常用分布 1.1 正态分布 (1)若X 的密度函数和分布函数分别为 ()( )()22 222(), . ,. x t x p x x F x e dt x μσμσ-- -- -∞ = -∞<<+∞= -∞<<+∞ 则称X 服从正态分布,记作()2~,,X N μσ,其中参数,0.μσ-∞<<+∞> (2)背景:一个变量若是由大量微小的、独立的随机因素的叠加结果,则此变量一定是正态变量。测量误差就是由量具零点偏差、测量环境的影响、测量技术的影响、测量人员的心理影响等等随机因素叠加而成的,所以测量误差常认为服从正态分布。 (3)关于参数,μσ: μ是正态分布的的数学期望,即()E X μ=,称μ为正态分布的位置参 数。μ为正态分布的对称中心,在μ的左侧和()p x 下的面积为0.5;在 μ的右侧和()p x 下的面积也是0.5,所以μ也是正态分布的中位数。 2σ是正态分布的方差,即2().Var X σ=σ是正态分布的标准差,σ愈小,正态分布愈集中,σ愈大,正态分布愈分散。σ又称为是正态分布的的尺度参数。 (4)称0,1μσ==时的正态分布(0,1)N 为标准正态分布。记U 为标准正 态分布变量,()u ?和()u Φ为标准正态分布的密度函数和分布函数。 ()u ?和()u φ满足: ()()()(); 1. u u u u ??-=Φ-=-Φ (5)标准化变换: 若()2~,,X N μσ则()~0,1.X U N μ σ -= (6)若()2~,,X N μσ则对任意实数a 与b ,有 ()( ),()1( ),()( )( ),b P X b a P a X b a P a X b μ σ μ σμ μ σ σ -≤=Φ-<=-Φ--<≤=Φ-Φ 0.6826,1,()()()0.9545,2,.0.9973, 3.k P X k k k k k μσ=?? -<=Φ-Φ-==??=? (7)特征函数 22 ()exp{}.2 t t i t σ?μ=-(标准正态分布2()exp{}2t t ?=-) 1.2.均匀分布 (1)若X 的密度函数和分布函数分别为 1 ().0 a x b P x b a else ?<=-??? 0,, (),. 1, .x a x a F x a x b b a x b ?-? =≤-?≥?? 则称X 服从区间(,)a b 上的均匀分布,记作()~,.X U a b (2)背景:向区间(,)a b 随机投点,落点坐标X 一定服从均匀分布 (),.U a b (3)()2 (),().212 b a a b E X Var X -+== 1、均匀分布(uniform) 定义:设连续型 随机变量X的分布函数为F(x)=(x-a)/(b-a),a≤x≤b 则称随机变量X服从[a,b]上的均匀分布,记为X~U[a,b]. 若[x1,x2]是[a,b]的任一子区间,则P{x1≤x≤x2}=(x2-x1)/(b-a) 这表明X落在[a,b]的子区间内的概率只与子区间长度有关,而与子区间位置无关,因此X落在[a,b]的长度相等的子区间内的可能性是相等的,所谓的均匀指的就是这种等可能性. 在实际问题中,当我们无法区分在区间[a,b]内取值的随机变量X取不同值的可能性有何不同时,我们就可以假定X服从[a,b]上的均匀分布 若随机变量X的密度函数为 则称随机变量X服从区间[a,b]上的均匀分布。记作X~U(a,b). 均匀分布的分布函数为 图像如下图所示: 均匀分布的数学期望E(X)=1/(2*(b+a)),方差为D(X)=1/(12*(b-a)2)。 2、正态分布 如果连续型随机变量X的密度函数为 其中,-∞ 3.F分布 F分布定义为: 设X、Y为两个独立的随机变量,X服从自由度为k1的>2分布,Y服从自由度为k2的>2 分布,这2 个独立的>2分布被各自的自由度除以后的比率这一统计量的分布。即:上式F服从第一自由度为k1,第二自由度为k2的F分布 F分布的性质 1、它是一种非对称分布; 2、它有两个自由度,即n1 -1和n2-1,相应的分布记为F(n1 –1,n2-1),n1 –1通常称为分子自由度,n2-1通常称为分母自由度; 3、F分布是一个以自由度n1 –1和n2-1为参数的分布族,不同的自由度决定了F 分布的形状。 4、F分布的倒数性质:Fα,df1,df2=1/F1-α,df1,df2 密度函数表达式 30多家上市公司破产重整案例 一、上市公司破产重整案例系列之一:破产重整助S*ST兰宝重生 负债累累被暂停上市 兰宝科技信息股份有限公司(以下简称“兰宝公司”)原名长春兰宝实业股份有限公司,成立于1993年5月26日,在深圳证券交易所挂牌上市,总股本为2.4亿元,其中,第一大股东为长春君子兰集团有限公司,第二大股东为辽宁合利实业有限公司。发展初期,兰宝公司始终处于一个稳步前进的状态。然而,由于兰宝公司投资失败,致使其下属企业被迫停产,大量外债无力偿还。2003年至2005年连续三年亏损,亏损数额达12亿元以上,2006年5月15日深圳证券交易所对兰宝公司的股票暂停上市。依据2006年兰宝公司年度审计报告,截至2006年12月31日,兰宝公司的总资产为5亿余元,总负债为11亿余元,净资产为-6亿余元。根据我国相关法律、法规的规定,兰宝公司若不能实现转亏为盈则将面临退市风险。 2007年4月28日,兰宝公司的债权人上海美东房地产有限公司向长春市中级人民法院(以下简称“长春中院”)申请宣告兰宝公司破产,此举将本已债务缠身的兰宝公司逼到了破产与退市的死角。经最高人民法院、中国证监会批准和吉林省高级人民法院(以下简称“吉林高院”)批准,2007年6月14日,长春中院受理了兰宝公司破产一案并指定兰宝公司破产清算组为破产管理人。至此,兰宝公司破产案成为了新《企业破产法》实施后我国首例上市公司破产案件。 破产程序有条不紊 2007年6月15日,长春中院在兰宝公司主持召开了破产管理人会议。2007年6 月18日,长春中院组织债权人申报债权事宜。2007年7月25日,长春中院组织召开了第一次债权人会议,公布了已确认债权。其中,职工债权约为152.3万元,税务债权约为130.3万元,普通债权为17.23亿元。在法院的积极协调下,2007年11月5日,辽宁合利实业有限公司作为兰宝公司的第二大股东向长春中院递交了重整申请书,申请对兰宝公司进行重整。长春中院于2007年11月16 日,作出准予兰宝公司重整的民事裁定。2007年11月19日,兰宝公司破产管理人向长春中院递交了《兰宝科技信息股份有限公司重整计划草案》(以下简称兰宝公司重整计划草案)。2007年12月5日,长春中院主持召开了第二次债权人会议,兰宝公司重整计划草案经债权人会议分组讨论表决后通过。重整计划中关于债权调整的基本内容为:职工债权不做调整,按确认债权数额全额清偿;税务债权不做调整,按确认债权数额全额清偿;对于普通债权,一律按确 常用的连续型分布1均匀分布、指数分布 1. 均匀分布常用的连续型分布X ~ U (a , b ) 若随机变量X 的概率密度为 则称X 在区间[a , b ]服从均匀分布.1) X 的分布函数为()0, ,, , 1. . x a x a F x a x b b a x b ≤??-?=<-?≥??Note:2) 所有一维几何概型中所用到的分布,应用广泛.()1,,0. .a x b f x b a ?<=-???其他a b ()F x x 1 均匀分布解:设等候公共汽车的时间为X ,则X ~U [ 0, 5 ].等车时间不超过2分钟的概率p = P { X ≤ 2 } = 2/5.记等车不超过2分钟的人数为Y ,则Y ~ B ( 3, p ). 至少有二人等车时间不超过2分钟的概率为: {}{}{}2+32P Y Y P P Y ===≥例1甲、乙、丙三人分别独立地等候1,2,3路公共汽车,每人等车时间都服从[0,5]上的均匀分布. 求至少有两人等车时间不超过2分钟的概率.. 0.352=p = ?分析:关注事件“等车时间不超过2分钟”在3人中发生的次数. 2. 指数分布常用的连续型分布X ~ E(λ) 若随机变量X 的概率密度为则称X 服从指数分布. 1) X 的分布函数为()1,0,0. 0.x e x F x x λ-?->=?≤?Note: 2) 指数分布在排队论和可靠性理论中应用广泛. 如电子元件的寿命、电话的通话时间,顾客排队等候服务的时间等都服从指数分布.(),0,0. 0.x e x f x x λλ-?>=?≤? 第七讲 连续型随机变量(续)及 随机变量的函数的分布 3. 三种重要的连续型随机变量 (1)均匀分布 设连续型随机变量X 具有概率密度 )5.4(,, 0,,1 )(??? ??<<-=其它b x a a b x f 则称X 在区间(a,b)上服从均匀分布, 记为X~U(a,b). X 的分布函数为 )6.4(. , 1,, ,,0)(???? ???≥<≤--<=b x b x a a b a x a x x F (2)指数分布 设连续型随机变量X 的概率密度为 )7.4(, , 0,0,e 1)(/?????>=-其它x x f x θ θ 其中θ>0为常数, 则称X 服从参数为θ的指数分布. 容易得到X 的分布函数为 )8.4(. , 0,0,1)(/?? ?>-=-其它x e x F x θ 如X 服从指数分布, 则任给s,t>0, 有 第二章 随机变量及其分布 §4 连续型随机变量 及其概率密度 O x f (x )1 2 3 123=1/3=1=2 P{X>s+t | X > s}=P{X > t} (4.9) 事实上 }. {e e e )(1)(1}{}{} {)} (){(}|{//)(t X P s F t s F s X P t s X P s X P s X t s X P s X t s X P t s t s >===-+-=>+>= >>?+>=>+>--+-θ θθ 性质(4.9)称为无记忆性. 指数分布在可靠性理论和排队论中有广泛的运用. (3)正态分布 设连续型随机变量X 的概率密度为 ) 10.4(,,e 21)(2 22)(∞<<-∞= -- x x f x σμσ π其中μ,σ(σ>0)为常数, 则称X 服从参数为 μ,σ的正态分布或高斯(Gauss)分布, 记为 X~N(μ,2σ). 显然f(x)≥0, 下面来证明 1d )(=? +∞ ∞ -x x f 令t x =-σμ/)(, 得到 dx e dx e t x 2 2)(22 22121- ∞ +∞ --- ∞ +∞ -? ? = π σ πσμ . 1d 21d 21 ) 11.4(π 2d d e ,, d d ,d e 2 2)(20 2 22 /)(2 2 /2 2 22 222== ====? ??? ? ? ?∞ ∞ -- ∞ ∞ ---∞ - +∞∞-+∞ ∞ -+-∞∞ --x e x e r r I u t e I t I t x r u t t π σ πθσ μπ 于是 得转换为极坐标则有记f(x)具有的性质: f (x )的图形: O x f (x ) =5 =5 0.266 0.3990.798 x O f (x ) 1.5 1 0.5 2020 公司破产公告范文Document Writing 公司破产公告范文 前言语料:温馨提醒,公务文书,又叫公务文件,简称公文,是法定机关与社会组织在公务活动中为行使职权,实施管理而制定的具有法定效用和规范体式的书面文字材料,是传达和贯彻方针和政策,发布行政法规和规章,实行行政措施,指示答复问题,知道,布置和商洽工作,报告情况,交流经验的重要工具 本文内容如下:【下载该文档后使用Word打开】 公司破产公告范文一 ()______民破字第______号 _____年______月______日,债权人(债务人)________向本院递交破产申请书,请求本院_______股份有限公司破产。本院于______年_____月_____日理申请,立案审查。经审查,认定_______股份有限公司已无力清偿到期债务。本院于_____年_____月_____日民破第_____号裁定,宣告_______股份有限公司破产,现予公告。_______股份有限公司的债权人,应自公告日起3个月内向本院申报债权,逾期不申报者,视为看上去放弃债权。 定于______年____月____日于_____省_____市_____区____街_____号召开第一次债权人会议。 本院于_____年_____月_____日组成清算组,任命________为清算组组长,清算组办公设于_____省_____市_____区_____街______号_____股份有限公司______室。 特此公告。 ________人民法院(印) ____年_____月_____日 签发人:____________ 经办人:___________ 公司破产公告范文二 经审理,被申请破产人__________________公司不能清偿到期债务_________万余元,资产负债率为_________%,符合破产条件,本院已于_________年_________月_________日宣布公司破产,自破产之日起公司丧失管理处分其资产的权利,由清算组接管企业。 特此公告 ×××人民法院 年月日 公司破产公告范文三 经公司破产管理人确认,截止10月12日,按照宝鸡市中级人民法院《民事裁定书》([20xx]宝市中法破字第14-14号)裁定的《重整计划》,对已申报的债权已全部清偿完毕。 特此公告 长岭(集团)股份有限公司董事会 年十月十五日 几种常用的连续型随机变量 给出一个新概念:广义概率密度函数。 设连续型随机变量ξ的概率密度函数为φ(x ), 那么任何与之成正比的函数f (x )∝φ(x ), 都叫做ξ的广义概率密度函数, 或者说, 一个函数f (x )是ξ的广义概率密度函数, 说明存在着一实数a , 使得 φ(x )=af (x ) (1) 而知道了广义概率密度函数, ξ的概率密度函数就可以根据性质1)(=?+∞ ∞ -dx x ?, 求出 将(1)式代入得: 1)()(??+∞ ∞ -+∞ ∞ -==dx x af dx x ? 则?∞+∞ -= dx x f a )(1 因此, 知道了广义概率密度函数就等于知道了一般的概率密度函数, 我们只需关心函数的形状就可以了解概率密度的性质了. 因此也不必关于那个常数是什么. 4.4 指数分布 指数分布的概率密度函数为 ?? ?>=-其它 )(x e x x λλ? 它的图形如下图所示: 它的期望和方差如下计算: () λ λ λ?ξλλλλλ1 1 )(0 =- =+-=-= = = ∞ +-∞+-∞ +-+∞ -+∞ -+∞ ∞ -????x x x x x e dx e xe e xd dx e x dx x x E () 2 20 202 2 2 2 2 2)(|λξλ λ?ξλλλλ= = +-=-= = = ????∞+-∞+-+∞ -+∞ -+∞∞ -E dx xe e x e d x dx e x dx x x E x x x x 2 2 2 221 1 2 )(λ λ λ ξξξ= - = -=E E D 指数分布常用来作为各种"寿命"分布的近似. 4.5 Γ-分布 如果一个随机变量ξ只取正值, 且在正半轴的广义概率密度函数的形式是x 的某次方x k 乘上指数函数e -λx , 即 ?? ?>->>=-其它 ) 0,1(0)(λλk x e x x f x k 那么就称ξ服从Γ-分布了. 上式中之所以要求k >-1, λ>0, 是因为广义积分 ?? +∞ -+∞ ∞ -= )(dx e x dx x f x k λ 只有在这种条件下才收敛. 此外, 传统上为了方便起见, 用另一个常数r =k +1, 因此广义概率密度函数写为 ?? ?>>>=--其它 ) 0,0(0)(1λλr x e x x f x r 而真实的概率密度函数φ(x )=af (x ), 可以给出常数a 由下式计算: ?∞ +--= 11 dx e x a x r λ 这样, 计算的关键就是要计算广义积分 ?+∞ --0 1dx e x x r λ, 作代换t =λx , 则x =t /λ, dx =dt /λ, 则???+∞ --+∞ --+∞ --= ? ?? ? ?=0 101 011 1 dt e t dt e t dx e x t r r t r x r λ λ λλ, 问题就转成怎样计算广义积分? +∞ --0 1dt e t t r , 这个积分有一个参数r >0, 在r 为一些特定 的参数时, 如当r =1时, 上面的广义积分还是可以计算的, 但是当r 为任意的正实数时, 此广 义积分就没有一般的公式, 一般的原函数表达式. 在这种情况下数学家常用的办法就是定义一个新的函数. 比如说, 在中学学的三角函数就无法用一个加减乘除的公式表示, 因此就发明了sin , cos 这样的记号来代表三角函数. 同样, 上面的广义积分的取值只依赖于参数r , 每给定一个r 值就有一个积分值与之对应, 因此也可以定义一个函数, 叫Γ-函数, 定义为 一、常见数据类型 在正式的解释分布之前,我们先来看一看平时遇到的数据。数据可大致分为离散型数据和连续型数据。 离散型数据 离散型数据顾名思义就是只取几个特定的值。例如:当你掷骰子的时候,结果只有1,2,3,4,5,6,不会出现类似1.5,2.5。 连续型数据 在一个给定的范围内,连续型数据可以取任意值。这个范围可以是有限的或者是无穷的。例如:一个人的体重或者身高,可以取值54kg,54.4kg,54.33333kg等等都没有问题。 下面就开始介绍分布的类型。 二、分布类型 伯努利分布(Bernoulli Distribution) 首先从最简单的分布开始,伯努利分布实际上是一个听起来最容易理解的分布。伯努利分布一次实验有两个可能的结果,比如1代表success及0代表failure。随机变量X X一个取值为1并代表成功,成功概率为p p,一个取值为0表示失败,失败概率为q q或者说1?p1?p。 这里,概率分布函数为p x(1?p)1?x px(1?p)1?x,其中x∈(0,1)x∈(0,1),我们也可以写成如下形式: P(x)={1?p,p,x=0x=1P(x)={1?p,x=0p,x=1 成功和失败的概率没必要相同,也就是没必要都是0.5,但是这俩概率加和应该为1,比如可以是下面的图:企业破产基本的工作流程
有限公司申请破产流程
常用连续型分布性质汇总及其关系
几种重要的概率分布
30多家上市公司破产重整案例(整理稿)
国际结算02-24.2常用的连续型分布1-均匀分布与指数分布_34
讲连续型随机变量分布及随机变量的函数的分布
公司破产公告范文
几种常用连续型随机变量
几种常见的分布知识讲解