贝叶斯阴阳和谐学习相关论文
贝叶斯阴阳(BYY)谐和学习是一种新型的统计学习理论和方法,能够有效地进行混合概率分布的参数估计和自动模型选择。本文在Laplace......
声学模型区分性训练是针对基于最大似然估计准则训练万法的模型假设与现实不匹配的问题而提出的,如今区分性训练已成为自动语音识......
高斯混合模型已被广泛地应用于模式识别，信息处理和数据分析中，通常采用EM(Expectation Maximization)对其进行参数估计.然而，EM算法......
高斯混合模型作为一种重要的概率模型已被广泛地应用于模式识别、图像分析、信息处理和数据挖掘等诸多领域。在高斯分量个数已知的......
本文将广义径向基函数（RBF）神经网络应用于华丰煤矿实测的煤矿中冲击地压数据的建模和短期预报.在网络设计上,本文采用了贝叶斯阴阳（B......
径向基函数(RBF)神经网络在非线性时间序列预测方面发挥着重要作用.本文提出了对角型广义RBF神经网络模型,并利用贝叶斯阴阳(BYY)......
层次聚类是一种重要的数据分析技术．传统的层次聚类方法大都采用欧式距离度量类之间相似度，不能有效处理类之间重合和类密度变化大的......
