贝叶斯信息准则相关论文
目的:应用逐步回归与LASSO回归对围术期压力性损伤的预测变量进行筛选，根据筛选出的自变量构建围术期压力性损伤预测模型并对模型进......
[目的]为了减少化石能源消耗和改善环境污染问题，海上风力发电是解决问题的有效方式之一。然而，海上风电存在间歇性强、波动性大、双......
基于超声波的井周成像测井技术因其具有可全井眼探测、探测结果直观易懂、便于定性分析地层结构等优点,而在油气资源勘探领域得到......
对客户价值进行分析,识别重要价值客户,对航空公司获利至关重要.提出了基于人工蜂群优化的K-means算法对航空客户价值进行分析的模......
随着现代工业过程生产规模的不断扩大，控制系统也愈加复杂，快速有效的监控和诊断方案对于保证生产过程的安全性和可靠性、提高产品质......
随着深度学习的发展，声纹识别具有获取语音文件方法简单、快捷，适合远程认证的特点，这些优势使得声纹认证越来越受到系统和开发者的青......
随着信息技术和存储技术的发展，音频数据量呈现爆炸式的增长。面对如此海量数据，人们更加迫切的希望能够从中准确快速地搜索到需要的......
随着DNA微阵列技术和基因组测序技术的不断进步和发展，生物信息学成为生命科学和自然科学的重大前沿领域之一。基因调控网络的重构......
声音感知技术作为人机接口的一个重要分支,对提高计算机的自动化和智能化程度具有重要的意义.它的特点是能够利用机器自动感知周围......
随着当代互联网应用的发展,P2P(Peer-to-Peer)已经成为发展最快的网络应用之一。由于P2P技术具有文件共享、分布计算等优点,使得P2......
保障平稳的过程运行状态与高效的产能一直是现代工业亟需解决的两个重要问题,而故障监测技术是解决上述问题的有效途径,因此一直是......
针对具有未知切换规则与未知子系统数量的切换系统的辨识问题,提出一种两阶段辨识方法,包括模式检测与参数辨识.在模式检测阶段,首......
在说话人改变判决中,为了避免使用贝叶斯信息准则(Bayesian information criterion,BIC)需要不断调节惩罚因子的问题,作者从BIC中......
摘要目的评估经验性扩散加权MRI的宫颈肿瘤模型,探索拟合参数是否可以辨别肿瘤的类型和级别。方法 42例病人(24例鳞状细胞癌,14例......
目前,对音频信息进行自动分类和检索是语音信号处理领域的最新研究课题之一,而说话人分割(Speaker Segmentation)与说话人聚类(Spe......
该文第一章对课题研究需要用到的生物学背景知识和生物信息学的主要内涵作了扼要的介绍,说明了该课题研究的学术意义和应用价值,以......
Black-Scholcs期权定价模型是由Black和Scholes在1973年提出来的，自其问世以来，在金融经济学和金融业掀起了一场革命。随着金融市场......
用户负荷数据监测是实现需求侧管理的基础,非侵入式负荷监测技术是负荷监测的重要发展方向,而事件检测是非侵入式负荷监测中的一个......
说话人聚类是说话人分离中的一个重要过程,然而误差向上传递的情况会由于传统的以贝叶斯信息准则作为距离测度的层次聚类方式而出......
话题个数估计是话题检测中的一个关键环节.为了提高话题个数估计方法效果,本文给出一种将最小信息准则与贝叶斯信息准则相结合的话......
期望最大算法是进行极大似然估计的一种有效方法,它主要用于观测数据不完全或者似然函数不是解析时的参数估计。文中提出了一种期......
视频镜头自动聚类是基于内容索引与检索领域中的重要研究课题.以往相关工作,缺乏考虑描述镜头内容的特征与特征间存在关联性以及关......
移动锚节点通过接收的节点RSS混合序列聚类确定无标识未知节点个数,RSS混合序列的聚类效果直接决定无线传感器网络节点的定位精度......
本文提出了一种新的基于期望最大化以及贝叶斯信息准则的图像分割方法。首先,运用K均值方法初始化图像分布,运用期望最大算法估计......
为了实现自动确定类别数的高精度遥感影像分割,提出一种自适应类别的层次高斯混合模型(Hierarchical Gaussian Mixture Model,HGMM......
利用红外成像系统跟踪多个相距很近的点目标时，目标在成像面上的弥散像会发生交叠，导致成像系统无法有效分辨这些目标。本文提出了一......
在说话人改变判决中，为了避免使用贝叶斯信息准则（Bayesian information criterion，BIC）需要不断调节惩罚因子的问题，作者从BIC中推导出......
将传统的动态聚类分析和判别分析相结合，引出一种基于似然极大的动态聚类方法，该方法以EM算法实现的极大似然估计进行类参数估计，以相......
脑功能网络是揭示大脑精神活动的重要体现,对于亚健康失眠的脑网络分析具有重要意义。利用格兰杰因果关系算法建立脑功能有向网络......
针对复杂产品设计中稀疏混合不确定变量导致的设计边界识别困难、计算结果失真等问题,提出一种基于Chebyshev逼近的稀疏混合不确定......
针对目前广泛使用的b值对资料要求较高的缺陷,利用贝叶斯判别准则,计算强震前中小地震数比p值的方法,计算了西北地区6级以上地震前......
Stochastic weather generators are statistical models that produce random numbers that resemble the observed weather data......
语音分割是语音识别和语音文档检索等众多语音应用的基础.提出一种改进的基于说话者的语音分割算法,对GLR和BIC相结合的算法作进一......
流形学习算法能否成功应用严重依赖于其邻域大小参数的选择是否合适,为此,提出了一种高效的邻域大小参数的合适性判定方法。基于流......
视觉词袋(Visual Bag-of-Words)模型在图像分类、检索和识别等计算机视觉领域有了广泛的应用,但是视觉词袋模型中词汇数目往往是根......
针对当前尚无建立简约高效语音识别系统标准方法的情形,提出了通过贝叶斯信息准则（Bayesian InformationCriterion,BIC）中的权衡系数......
针对当前创建语音识别系统时只能采用经验式或启发式方法选择声学模型拓扑结构的情形，提出了一个基于标准遗传算法的声学模型拓扑结......
为了提高车载噪声环境下语音端点检测的准确性,介绍了一种新的时间序列复杂性测度：模糊熵,并将其应用于语音信号的特征提取。分别以......
目前说话人聚类时将说话人分割后的语音段作为初始类，直接对这些数量庞大语音段进行聚类的计算量非常大。为了降低说话人聚类时的计......
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近似重复帧检测是新闻视频检索和追踪的重要组成部分。简要介绍了近似重复帧的定义,给出了所使用的角点检测方法及优点,提出了使用......
为了提高化工过程故障诊断的效率,基于残差对故障状态具有敏感性以及经验模态分解（EMD）无需建模仅依据输入输出数据分析的优势,提出......
通过使用聚类分析的方法来进行P2P的流量识别.首先给出P2P流量的特征,接着定义聚类特征树,然后通过扫描从网络中截得的数据得到相......
对传统的基于贝叶斯信息准则(BIC)的说话人分割方法进行了改进,通过引入预分割环节来降低说话人分割的计算量。理论分析和实验验证......
说话人聚类是说话人分离中的一个重要过程,然而传统的以贝叶斯信息准则作为距离测度的层次聚类方式,会出现聚类误差向上传递的情况......
视频镜头自动聚类是基于内容索引与检索领域中的重要研究课题.以往相关工作,缺乏考虑描述镜头内容的特征与特征间存在关联性以及关......
