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本研究聚焦于为指数族分布建立有效的估计方法。首先，研究对平均剂量规范函数（Average Dose Constraint Function, ADCF）进行了von-Mises展开，揭示了在指数族分布下，plug-in估计器存在的一阶偏差。基于这一理论发现，研究进一步将目标化正则化技术扩展到指数族分布，并开发了相应的神经网络估计器。此外，研究还提供了这种估计器的理论收敛速度，为后续方法优化和实际应用奠定了基础。