非参数贝叶斯相关论文
非契约关系客户群分析一直以来都是管理科学和市场营销科学研究的热门课题之一。研究人员和管理者希望通过建立模型和分析模型得到......
为了提高遥感影像的空间分辨率,将用于自然影像超分辨率重建的非参数贝叶斯字典学习模型引入到遥感影像处理领域,提出了一种基于非......
根据最新的第七次人口普查数据显示:我国的老龄化程度在不断的加深.在此背景下,本文基于我国2014～2019年省际面板数据,研究人口老龄......
随着大数据时代的到来，许多亟待解决的数据分析问题中都蕴含了更加丰富的结构信息，如何对海量数据进行有效的结构分析，获取新的知识并......
传统雷达系统的信号处理主要集中在接收端,缺少发射-接收反馈机制,难以自适应地与工作场景进行感知与交互。认知雷达作为新体制雷......
随着智能网联汽车成为我国交通强国战略中的重要建设方向,以智能汽车、自动驾驶、车路协同为代表的城市智能交通基础设施在保障驾......
逆合成孔径雷达(Inverse synthetic apertureradar,ISAR)由于其全天时、全天候、远作用距离、高分辨率等独特优势,在军事和民用领......
随着临床医学的进步,磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)技术由于具有多参数成像、任意方位断层、无人体危害、成像对比......
为提升车队对周围交通流环境的认知能力,获取车队周围多车的运行模式,同时通过改变车队运行参数实现车队群体对周围多车群体运行模......
随着现实社交网络服务的飞速发展，理解网络用户之间潜在的影响力的传播过程，能够帮助我们更好的理解网络结构的动态演化，以及不同的信......
线性回归模型的缺失变量问题一直以来都是比较难解决的一个问题。本文基于贝叶斯框架,提出了用非参数贝叶斯理论解决该问题的方法......
为了在单车超越车队的过程中缩短超车车辆与车队间通信范围,减少车队通信压力,锁定影响车辆入队的关键车队区块,同时通过将待进入......
为提高视频异常检测算法的适用性,同时提高算法的识别效率和精度,提出一种基于隐式马尔科夫非参数贝叶斯算法的视频异常检测算法。......
为提高磁共振图像的重构质量,提出一种基于非参数贝叶斯分类字典学习的重建方法。通过差分变换,在梯度域中利用无限高斯混合模型将......
提出一种基于非参数贝叶斯理论的语音增强算法，在稀疏表示的框架下，把字典学习、稀疏系数表示和噪声方差估计融合成一个贝叶斯后验估......
针对非参数贝叶斯中的右中立过程先验的支撑问题展开了讨论,给出了右中立过程在两种特殊情形下的支撑:当它对应的Levy表示中没有非......
稀疏表示图像去噪方法中噪声方差,需事先假定,且K-SVD (k-means singular value decomposition)字典学习方法难以解决参数自动选择......
随着社交网络服务的快速发展及增长,理解网络用户之间潜在的影响力的传播过程,能够帮助用户更好地理解网络结构的动态演化,以及不......
线性加速模型常用于恒定应力加速寿命试验的统计分析,这与实际不完全相符.本文建立幂函数加速模型,给出了不同恒定加速应力水平间......
期刊
本文以上证综指为依据利用非参数贝叶斯方法和SHDP-HMM方法研究市场弱式有效性问题。通过对参数设置服从粘性分层Dirichlet过程的......
复杂环境下动态系统结构学习研究主要是在贝叶斯的非参数框架体系下通过非参数推理及学习方法达到对复杂动态系统的结构的认知。贝......
ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清......
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本文利用非参数贝叶斯方法进行随机波动建模。通常的参数随机波动模型适用于证券市场中的综合指数数据,而对个股数据和小范围指数......
无线传感器网络(Wireless Sensors Networks,WSNs)作为一种崭新的信息感知技术,在智能家居、工业3.0、军事国防、远程监测等多领域......
土壤水分是能量和水循环的重要参量,有效获取土壤水分能改善区域及全球的气候预报和地质灾害预测效果,这对气象、水文、农业生产和......
资产配置是投资决策的首要环节,并对投资绩效产生最为重要的影响。但是,资产配置研究困难很大。一方面,资产的风险收益特征众说纷......
针对具有多模分布结构的高维数据的分类问题，该文提出一种无限最大间隔线性判别投影（iMMLDP）模型。与现有全局投影方法不同，模型通过联......
相较于传统综合字典学习方法,非参数贝叶斯方法具有显著优势,但其对图像结构全局相似性和变异性的表示能力仍有较大提升空间。针对......
基于Jayaram Sethuraman在1994提出的扩展Dirichlet过程先验,将其推广到更一般的情形,使Dirichlet过程和扩展Dirichlet过程都成为......
子空间聚类的目标是在不同的特征子集上对给定的一组数据归类．此非监督学习方法试图发现数据“在不同表达下的相似”模式，并且引起了......
随着互联网的普及，论坛、微博、微信等新媒体已经成为人们获取和发布信息的重要渠道，而网络中的这些文本数据，由于文本数目和内容的不......
为应对风电不确定性给电力系统调度带来的难题,提出了一种基于风电预测误差聚类的分布鲁棒含储能机组组合模型。首先,基于狄利克雷......
