吉布斯抽样相关论文
纵向数据是由每个个体变量在时间或者空间上多次测量的数据构成,纵向数据既有时间序列数据的特点,又有截面数据的特点。增长曲线模......
随着自媒体技术的不断发展,如何高效挖掘短文本数据信息已成为现阶段的研究重点。传统主题挖掘方法进行短文本数据分析时,仅考虑单位......
在构建以新能源为主体的新型电力系统背景下,分布式光伏将呈现极高比例并网趋势。高比例光伏出力的随机性会加剧配电网潮流的不确定......
光伏的随机不确定性易引起配电网电压越限,而同时光伏又具有电压主动支撑能力,对电压影响产生一定的自消作用。因而,含高比例光伏的新......
随着信息技术的发展,互联网中涌现出了海量的文本数据,如何从这些文本数据中挖掘有价值的主题信息是文本挖掘领域中重要的研究内容......
诸多全基因组测序项目结果表明,哺乳动物的基因组中存在非编码RNA的转录。进一步的研究表明,这些非编码RNA在很多生命活动过程中起着......
即时通讯软件(如短信、微信、QQ、微博等)会产生海量的交互信息数据,它们与以往的数据有很大的不同,其以会话形式存在,主要特点在......
单纯形上的随机数和设计在众多领域中都有应用,如混料试验设计、多准则决策分析、投资组合优化等.许多学者研究了相关的抽样算法和......
说话人识别是一种利用语音信号来验证说话人身份的技术,与人脸识别,指纹识别,同属于生物特征识别的范畴。说话人识别可广泛的应用于金......
该文首先给出了如何应用Gibbs sampler对一类特殊线性动态模型进行贝叶斯推断,并对滤波过程进行了改进,然后,该文对非正态、非线性......
由于人们之间社会关系相对稳定并且存在一定的依赖性,由人携带设备组成的机会网络中会出现节点的聚集现象,从而表现出很好的社团特......
步进应力加速寿命试验是一种经济实用的寿命试验方法,讨论了逐步增加II型截尾指数分布简单步加试验的参数估计.利用Fisher信息阵获......
将马尔可夫蒙特卡罗方法与MUSIC方法估计相结合,提出一种基于吉布斯抽样的频率-方位联合估计新方法(MUSIC FREQ-DOA joint Estimat......
A diagnostic procedure based on maximum likelihood estimation, to study the convergence of the Markov chain produced by ......
通过对已有的电线覆冰厚度数据进行分析,建立了电线覆冰厚度时间序列模型,对覆冰厚度进行贝叶斯统计推断,然后运用基于Gibbs抽样的MCM......
针对微博本身的语言特点,提出采用PAM(Pachinko Allocation Model)这种能够提取文本隐含主题的产生式模型,对微博的非结构化文本信息......
针对小样本下系统故障诊断问题,提出一种基于贝叶斯空间估计与主元分析(Principal Component Analysis,PCA)相结合的方法。首先运用......
多目标跟踪问题是目前目标跟踪领域的一个重要研究方向,其中被动跟踪更加复杂也更具有实战意义。为了提高多目标跟踪算法的精度及稳......
构建了基于马尔科夫机制转换的多变量动态因子模型,给出了运用基于贝叶斯推断的吉布斯抽样方法参数估计方法,提取出了表征物流业周......
基于广义逐次定数截尾样本,对Pareto分布寿命产品进行贝叶斯统计分析,利用吉布斯抽样给出该模型的近似Bayes估计,最后通过模拟例子......
半参数模型可以有效利用样本信息提高精度,同时有效地避免过度拟合.利用B样条方法逼近非参数函数,研究了半参数均值与方差联合模型......
在分析随机作业调度问题特点的基础上,建立了随机加工时间统计模型及参数估计模型,在参数未知及参数已知的条件下,提出了基于马尔可夫......
本文在Gibbs抽样条件下,利用我国1952—2006年经济增长和财政支出的时间序列数据,对瓦格纳法则在中国有效性问题进行了实证检验,并具......
大数据时代的到来使得文本数据的数据量暴增,因此准确而高效地识别和分析文本数据的潜在结构变得越来越重要。要从海量的数据中挖......
提出一种基于结构分析的局部Gibbs抽样的贝叶斯网络推理算法(S-LGSI).S-LGSI算法基于联合树算法的概率图模型分析思想,对贝叶斯网络进......
提出基于LDA主题模型的蒙古文信息检索方法.利用LDA模型为蒙古文文档主题建模,利用吉普斯抽样学习算法推理间接计算模型的参数,挖......
中位数回归是一种稳健的估计方法,在实践中有着广泛应用.基于贝叶斯方法研究二值响应数据的中位数估计问题,通过引入合适的潜在变......
针对现有轴承故障诊断方法的不足,即诊断片面性问题,提出了一种基于Gibbs抽样的轴承故障诊断方法。首先对轴承振动信号进行局部特......
随着互联网时代的发展,越来越多的用户喜欢在电商平台上进行购物,与此同时也产生了很多的用户评论数据,由于这些评论数据中蕴含了......
流动性是市场生命力。如何准确测算流动性,是理论界和市场投资者都很关注的问题。本文介绍了流动性测算的吉布斯抽样方法,并运用其......
目的基因改变对真菌性角膜炎的分子发病机制至关重要。这项研究的目的是确定潜在的关键途径和枢纽基因。方法通过将基因表达数据与......
本文使用一个两区制马尔可夫均值转换模型和贝叶斯吉布斯抽样非参数估计方法对深证成份指数月度收益率进行了实证分析。研究表明,我......
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相关观测的异常值检测是测量数据处理的难题之一。在系统总结和分析前人研究成果的基础上,运用贝叶斯统计推断理论,提出了相关观测......
公众改善环境之意愿的最直接体现是支付意愿。在介绍了多项式概率模型及其层次贝叶斯估计方法后,利用问卷数据研究了北京市公众(大学......
在高维数据回归问题中,由于数据中往往存在异常值,特别地在一些领域内会出现数据波动异常激烈甚至呈现出厚尾的特性,所以对于这类......
随着旅游市场的快速发展,人们对智能旅游服务的需求大幅增长。互联网的普及使每个人都能很轻易地从各种旅游网站获取相关资讯。然......
本文利用SV-MN、SV-MT、Leverage SV三种模型对沪深300指数日收益率进行了实证研究。实证发现沪深300指数收益率波动存在不对称性,......
自从Koenker&Bassett的重要论文于1978年发表以后,分位数回归已经被广泛应用到线性和非线性模型的分析中.和传统的均值模型相比,分......
当今社会日渐包容与开放,但依旧存在各种观念对立与理念冲突,这些问题或现象正呈现出多元化的趋势。为了化解矛盾冲突,共建和谐社......
吉布斯(Gibbs)抽样可以在给定协方差数据和参数的先验分布条件下获得结构方程参数的后验分布样本。参数的点估计、区阍估计和标准误......
互联网的普及以及音乐资源的电子化使得人们可以更方便地获得音乐资源。但随着音乐库变得越来越大、资源越来越丰富,人们已经很难......
阵列处理的高分辨技术一直是国内外十分关注的研究热点,其中高分辨多目标定向技术是国内外集中力量研究的重点。该项技术的突破对......
随着网络应用的普及和信息采集技术的进步,人类生产和收集数据的能力迅速发展,人们需要面对的数据量也日益增长。这些数据通常呈现......
近些年来,随着信息化程度的不断加深,与信息安全有关的问题越来越受到研究者们的关注。在此背景下,本文主要研究了马尔可夫链蒙特卡洛......
针对传统B櫣hlmann-Straub信用模型不能有效地解决缺失数据信息处理问题,本文利用贝叶斯统计方法,构造了一类新的贝叶斯信用分析模......
随着新浪微博用户的不断增长,微博网站成为很多人获取信息的平台.但是微博是一种特殊的文本,其字数受到严格限制,传统的主题模型并......
将马尔可夫蒙特卡罗(MCMC)方法与多重子空间分类(MUSIC)方法估计相结合,提出一种用于联合估计多个目标的频率、方位和俯仰,基于吉......