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......
本文首先引入了时间序列多个突变点的贝叶斯推断基本理论,并采用贝叶斯因子对突变点的个数进行判断;然后,基于该理论并借助WinBUGS......
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......
分布估计算法是进化计算领域新兴起的一种算法，是智能优化算法和统计学习的有机结合。分布估计算法根据父代种群中的优选个体的整体......
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......
以微博为代表的社交网络已经成为用户发布和获取实时信息的重要手段，然而这些实时信息中很大一部分都是垃圾或者是冗余的信息。通过......
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......
为了充分利用多输入多输出（multiple input multiple output，MIMO）声纳的虚拟阵列孔径的性能，针对目标的方位估计问题，提出了一种MIMO声......
Information content security is a branch of cyberspace security. How to effectively manage and use Weibo comment informa......
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......
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......
本文使用马尔可夫状态转换GARCH-M模型(MRS-GARCH-M)描述证券市场收益率及其波动所具有的结构转换特性,并给出用吉布斯抽样进行参......
期刊
应用Gbbs sampler对线性动态模型进行贝叶斯推断,与以往不同,这种方法是在给定其它变量情况下,同时产生出所有的状态向量.本文主要......
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......
It is well known that spline smoothing estimator relates to the Bayesian estimate under partially informative normal pri......
现有的贝叶斯推理算法不同程度地存在推理精度低或推理时间长的问题．文中提出一种基于Markov毯分解的抽样近似推理算法（KSIA—MB）．I_SI......
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......
面向 Illumina GoldenGate 甲基化微阵列数据提出了一种基于模型的聚类算法. 算法通过建立贝塔无限混合模型, 采用 Dirichlet 过程......
对于一般的分位数回归模型,基于非对称拉普拉斯分布提出了关于有序数据的贝叶斯推理框架。指出了非对称分布的尺度参数在估计中应......
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......
本文利用吉布斯抽样估算出我国省份经济周期多动态因素模型，考察全国不同地区、不同省份宏观经济波动的动态特征及全国、地区和省份......
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......
本文采用非对称指数幂分布(AEP)与非对称拉普拉斯分布(ALD)对分位数回归模型的误差项进行假定,对此进行贝叶斯分位数回归的参数估......
