Gibbs采样相关论文
随机测试是发现和分析充电桩故障的重要手段,针对充电桩系统故障频繁发生,文中提出一种充电桩检测策略生成方法,利用测试过程的马尔可......
本文应用无穷混合Gaussian模型,以Dirichlet过程作为先验,提出一种基于非参数贝叶斯模型的聚类方法。应用基于Markov链的Monte Carlo......
在脉冲多普勒体制雷达系统中,脉冲压缩后信号强度常常服从Gamma分布,使得诸如信噪比、信干噪比等指标的统计评估本质上是针对Gamma......
针对传统主题模型在挖掘多源文本数据集信息时存在主题发现效果不佳的问题,设计一种基于狄利克雷多项式分配(DMA)与特征划分的多源......
近年来,随着生物测序技术的突飞猛进,现代生物技术的研究取得了突破性的进展,生物序列数据以前所未有的速度增长。人工分析和处理......
随着互联网和计算机技术的快速发展,世界各个行业的数据量呈爆炸式增长。超大规模的数据已经远远超出了现有计算技术和信息系统的......
扩展目标跟踪问题一直是国内外广泛关注的热点问题,扩展目标跟踪存在如下特点:第一,目标在一个采样周期内产生多个量测点,并且这些......
随着社交媒体以及各大社交平台的进一步发展,信息大爆炸的现代社会的快速来临,各种良莠不齐的短文本数据充斥在我们的身边,如微博......
目前专家检索的方式无法分析文本中的语义结构信息。通过作者主题模型挖掘文档中的作者与词项的关系,建立了文档、作者、主题和词......
电子对抗战场作为现代军事对抗中的主战场之一,是各国军事专家争先重点研究的科目之一。其中无线通信作为电子对抗战中重要的一部......
深度学习已成为当前人工智能领域的研究热点。受限Boltzmann机(Restricted Boltzmann Machine,RBM)是深度学习模型之一,它将数据图......
针对基于贝叶斯攻击图的概率计算中各个节点条件概率计算的参数设置问题和攻击概率计算缺乏对攻击不确定性、时间以及环境因素......
为准确、自动地进行高分辨率遥感图像地物目标对象分割,提出一种基于狄利克雷过程混合模型(DPMM)和马尔可夫随机场(MRF)的无监督对......
本文基于贝叶斯方法对存在异常点时的变量选择及变量选择的影响分析进行研究.
在存在异常点时的变量选择这个问题中,异常点的......
采用信息量差异扩展采样Markov链的排斥力函数,使排斥力的值增加,推动两条相互靠近的采样Markov链向不同的区域探索,使motif位置概......
为探究吕家坨井田地质构造格局,根据钻孔勘探资料,采用分形理论和趋势面分析方法,研究了井田7......
认知无线电网络通过动态频谱接入技术,利用授权频段的空闲时段实现频谱共享。对频谱利用特征的描述和未来利用率的预测有利于实现......
在对多峰多维密度作模拟退火时 ,使用Markov链MonteCarlo方法常会遇到从逸出一个峰底进入另一个峰底的困难 ,因为这常常需要指数长......
在将彩色图像转变为黑白图像的应用中,传统的彩色-灰度转换方法无法有效地传递色彩差异反映的视觉信息,其时间开销太大或者需要人......
为了解决传统的文本主题模型对微博主题挖掘准确率低及不考虑主题之间关联的问题,针对中文微博语料本身的特点,分析LDA(latent Dir......
Motif在转录和后转录水平的基因表达调控中起着重要的作用。目前,识别Motif的算法和相应的软件已有不少,但是却鲜有对各种算法及软......
针对采用Rao-Blackwellized粒子滤波器的移动机器人同步定位与地图构建算法(RBPF-SLAM)所面临的粒子退化问题,提出了一种改进的采......
通过对运用Gibbs采样的Latent Dirichlet Allocation(LDA)算法和MapReduce计算框架的细致研究,实现了LDA算法在Mahout下的分布式并行......
由于样本空间的多样性,势函数模型难以计算,因此无法得到马尔可夫随机场模型的参数估计。针对该问题,提出基于麦克劳林级数的马尔......
本文提出一种由从明暗恢复自然景物表面三维形状的一种表面约束方法。该方法从传统约束条件的分形本质出发,克服了传统表面恢复方法......
随着融合理论的发展,提出了多种目标身份识别算法,但是目前目标身份识别算法评估的研究相当有限,也还没有形成一种完整的、通用的......
用区间概率代替贝叶斯网中的点概率,将贝叶斯网扩展为带区间参数的贝叶斯网,使得贝叶斯网更具一般性.用规范概念的计算规则进行区......
针对融合粒子权重的计算实现和传感器局部粒子间融合对应关系的确定问题,本文提出了一种改进的基于粒子滤波的分布式检测前跟踪(PF—......
马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法有效地解决了贝叶斯计算的问题,但是不容易将它应用于有未知干扰用户的异步多径CDMA系统.为了克服这......
阶梯电价不仅引导居民合理、节约用电,而且减少了用户之间的电价交叉补贴,但在实际应用中存在多种不确定因素,如居民用电需求变动以及......
为提高个性化标签推荐方法性能,提出基于Gibbs采样推理的微博个性化标签隐含关系主题模型(Rela—tion Topic Model,RTM)推荐算法.首先,利......
在有监督学习的任务中,任何方法的主要目标是对未来数据进行准确的预测.作为梯度boosting算法的贝叶斯版本,贝叶斯可加回归树(Baye......
针对传统Gibbs采样算法的“失控问题”,提出了一种改进算法,在Gibbs迭代采样过程中加入对噪声方差的估计,消除了失控问题。设计了信号......
多用户检测是第三代移动通信系统中的一项关键技术.研究存在邻近小区干扰时异步多径DS-CDMA信号的多用户检测问题.提出一种新颖的......
网络舆情分析中需要处理大量时效性较强的文本数据流.针对在线时效性较强的文本数据流,提出基于LDA(Latent Dirichlet allocation)的......
以淮河干流蚌埠站64a(1950-2013年)的月径流资料为例,研究Archimedean Copula函数在月径流随机模拟中的应用.先利用4种一维分布函数对......
不同阶数插值形式的马尔可夫内插模型,可以表示在一个DNA序列中相邻核苷酸之间的前后关系的变化。本研究将内插马尔可夫模型引入Gib......
大规模MIMO(多输入多输出)技术通过配置大规模天线阵列提高系统的频谱和能量效率,接收算法的复杂度是其实现的瓶颈。MCMC(马尔可夫链......
应用贝叶斯公式和Gibbs算法计算了一类可穿透障碍反散射问题,并数值重构了花生形状的散射体.该方法简单易行,能够通过先验信息计算......
鉴于聚类分析是机器学习和数据挖掘领域的一项重要技术,并且与监督学习不同的是聚类分析中没有类别或标签的指导信息,所以如何选择......
潜在DirichIet分配(LDA)已经广泛应用于文本类数据的研究,但应用于语音类数据的挖掘较为少见。结合背景词和主题词的学〉--j,给出了一......
大部分传统的图像自动标注方法需要训练数据中具有精准的标注词,然而这样的数据通常是需要人工标注的,因此获取成本较高,且存在一定的......
大部分传统的基于距离尺度学习的图像标注方法假设训练样本之间存在确定的约束关系。这样的假设在小规模、精准的数据集上可以取得......
基于马尔可夫随机场(MRF)图像分割模型,该文提出了一种能够较好分割出表面贴装技术(SMT)焊点区域的分割算法,即基于Gibbs采样的模拟退火......
In this paper, we introduce a novel method for facial landmark detection. We localize facial landmarks according to the ......
由于传统的马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法在高信噪比或迭代过程中,容易"陷入"某一采样状态从而影响到检测性能,本文提出一种改进的MCMC......
研究发展移动机器人技术不仅有着广阔的市场需求,还有着重要的社会意义。与一个机器人相比,多移动机器人协同工作有着更高的工作效......
微博由于其开放、低门槛、终端扩展、内容简洁的特征,已经成为一个信息分享、传播以及获取的大众新闻时事的重要平台,而微博中的海......