吉布斯采样相关论文
随着互联网的高速发展,很多电子商务平台逐渐兴起并提高了大众生活质量,但随着数据规模的爆炸式增长,正在使用推荐系统的互联网平......
在工业物联网环境中部署大量边缘设备以构建边缘网络架构已成为一种趋势。越来越多的工厂选择这种方法来提高生产效率。边缘网络的......
随着大数据时代的到来,指数级增长的数据量使得人们淹没在数据文海之中,如何能在浩如烟海的文本之中提炼所需要的信息变得格外重要......
在标注样本足够多且标注正确的数据集上,监督式分类算法通常可以取得比较好的分类效果。然而,在实际应用中带有标签样本通常很少,......
随着空中交通安全形势日趋严峻，空管有关单位急需对与保证空管安全有关的数据进行分析，找出其中影响空管安全的因素，从而制定与安全相......
会议
针对社会化标签系统下Web资源存在大量潜在知识以及资源之间存在着独立性的问题,提出一种基于线性回归模型的单词加权潜在狄利克雷......
【目的】在LDA模型基础上融合时间和作者特征,提出动态作者主题(DAT)模型,更好地揭示文本内容、主题和作者之间的关系。【应用背景......
ECG自动诊断技术在心血管疾病的诊断中占据着重要地位。研究发现ECG信号中T波电交替是预防心源性猝死一个很重要的预测指标，因而T波......
随着人工智能的不断发展，移动智能机器人被广泛地应用于工业、军事和服务等领域，发挥着重要的作用。机器人只有知道自身位置和工作环......
随着信息技术的迅速发展,信息数据急剧增长。由于原始数据本身不准确或是采用了粗粒度的数据集合,产生了大量的不确定性数据(Uncer......
产学研合作是我国科技体制改革的核心内容,而政府和企业在推进产学研合作过程中面临的最大困难是专家引进问题。科研单位与企业之......
随着互联网快速发展,在社交网络、在线小说、新闻网站等信息流网站中产生大量的文档数据,由此对文档的相似度测量产生了需求。传统......
传统主题模型方法很大程度上依赖于词共现模式生成文档主题,短文本由于缺乏足够的上下文信息导致的数据稀疏性成为传统主题模型在......
全球化背景下,从不同语种的海量科研文献数据集中自动挖掘隐含主题,精准刻画科研人员研究兴趣是信息服务迈向知识服务的关键问题,......
电力系统监测技术的迅速发展，为基于样本信息的电力系统分析技术提供了坚实的数据基础，为电力系统运行分析理论的发展提供了新的思路......
针对长码直接序列扩频码分多址(DS-CDMA)信号的盲解扩,在信号模型分析的基础上,提出了一种基于可逆跳跃的马尔可夫链蒙特卡罗(RJ-M......
在对生物DNA的研究中,我们有时会发现一小段固定的序列反复出现在不同的基因里.这些小序列被称作motif,它们很可能是转录控制子的......
当目标领域缺少足够多的标注数据时,迁移学习利用相关源领域的标注数据,辅助提升目标域的学习性能,但是目标域与源域的数据通常不......
逆合成孔径雷达(ISAR)目标回波具有明显的稀疏特征,传统的凸优化稀疏ISAR成像算法涉及繁琐的正则项系数调整,严重限制了超分辨成像......
在健康智能照顾护理领域,日常行为识别的准确率至关重要,但是由于日常行为本身的动态可变性以及个体之间的差异性的特点,造成基于......
对于相同的一组观察数据,总能找到一些独立的低维专家模型,这些模型只满足对数据的一种约束条件,对于满足这种约束条件的数据,独立......
针对线性动态系统在复杂噪声环境中的不确定性的传递问题，提出了用块采样推理方法逼近状态和噪声的后验分布．该方法在时序采样中，样本......
针对短文本中固有的文本内容稀疏和上下文信息匮乏等问题,在双词主题模型(BTM)的基础上提出一种融合词向量特征的双词主题模型LF-B......
目前基于科技文献的专家检索方法大多数是静态地获取专家信息,而动态演化的分析方法很少考虑文献的作者、引文作者等外部信息,且很......
为实现户外场景下中等密度人群的高精度高鲁棒性计数,基于因为可变形部件模型优越的准确性和鲁棒性,首先使用其来进行行人检测,来......
本文提出了一种有监督主题模型的SLDA-TC(Super vised LDA-Text Categorization)文本分类方法,引入主题-类别概率分布参数,识别主......
转录因子结合位点的识别是生物信息学中的一个重要领域．本文从计算机等信息科学的角度，对转录因子结合位点的识别方法进行了综合分析......
提出一新的非参数贝叶斯推理算法来辨识任意复杂的多模噪声分布，采用无穷维推理技术，能够较为精确地逼近噪声的后验分布。算法主要引......
针对小卫星的地面机动目标跟踪环境日趋复杂,跟踪精度要求日益提高的现状,引入平滑粒子滤波器。算法结合粒子滤波器和吉布斯采样器......
作为文本挖掘的热门技术，主题模型在专利分析上的应用日益增多，但由于常用作语料的专利摘要中存在科技术语繁多、同义词大量存在和文......
针对从人群密集场景中识别运动模式的问题,提出了距离依赖中餐馆连锁店过程混合模型。该模型是一种引入依赖关系的层次化非参贝叶......
挖掘文档集合中主题词的概率分布可对文档内容做概要性了解。进一步探寻给定主题下单词之间的连接关系不仅能丰富主题词的含义，而且......
航空公司外航服务人员排班旨在优化员工排班方案以满足外航航班的人员资质需求,并最小化员工总工作时长和兼顾工作时间均衡,其本质......
在很多领域中,如何高效的求解大规模全局优化问题起着至关重要的作用。特别是当涉及到一些现实问题时,比如机翼的设计,城市电路系......
针对多输入多输出（MIMO）系统中现行的马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）检测算法复杂度较高的问题，提出了一种SIC—MMSE算法辅助的MCMC检测算法，......
经济的周期性波动是宏观经济学重点研究的内容,经济指标的预测和分析为国家经济调控的决策提供重要的支持。VAR模型是宏观经济研究......
为应对大数据量处理的挑战以及更加有效地进行文本的语义挖掘,本文利用快速通用的计算框架Spark进行典型主题模型潜在狄利克雷模型......
实际的海洋环境背景声场通常不服从高斯分布,此情况下多种水声信号处理方法的前提条件得不到满足。针对非高斯海洋背景场下的噪声......
提出了一种基于狄利克雷混合模型的刀具磨损状态监测和磨损量估计的新方法。该方法将刀具磨损过程描述为磨损量的累积过程,通过对......
针对符号间干扰信道的多天线分集接收问题,提出一种单输入多输出(SIMO)系统盲迭代均衡算法。该算法利用吉布斯样本法处理思路,在SI......
智能电网需求响应可以降低电网高峰用电需求、提高电网运行稳定性和可靠性,尤其是通过需求响应实现电网接纳间歇性可再生能源发电......
近年来,互联网的发展极大地影响了人们的生活方式和消费观念,消费者可以在线通过网站购买产品或服务。在线商品平台会根据产品的销......
数据动态性在设计推荐算法过程中不能忽略。针对大多数传统型静态文本建模方法主要基于可交换性的基本假设,对数据在协变量空间上......
研究了面向以周为单位的白夜班轮换和层次资质的值机人员排班,其中以周为单位的白夜班轮换是指值机人员一周都上白班而下周却都上......
为降低链路丢包率测量过程中网络资源消耗,提高测量的精度,该文提出一种基于最小覆盖集的高精度链路丢包率测量方法。通过最小覆盖......
针对现有方法在处理不确定性信息推理上的不足,提出一种威胁评估的动态贝叶斯网络模型。基于对动态贝叶斯网络的研究及对空袭目标......
针对短文本上以LDA为主的传统主题模型易受特征稀疏、噪声以及冗余影响的问题,首先梳理了文本特征表示法的变化以及短文本上主题模......
