马尔可夫链蒙特卡罗相关论文
同步定位与地图构建(SLAM)技术是室内巡逻机器人执行任务的核心技术.如何构建精确的地图是其面临的主要问题.为了提高地图构建的精......
视频目标的跟踪与行为分析是计算机视觉领域的一个重要问题,并且被广泛应用于监控、人机交互界面、机器人学、视频检索、数码娱乐......
图像和信号处理中存在着大量包含模型和参数等不确定性因素的求解问题，如何确定这些不确定性参数一直以来是该领域不可回避的难点问......
子集模拟和线抽样是两种高效的可靠性分析数值模拟方法。子集模拟的基本思想是:通过引入合理的中间失效事件,将小失效概率表达为一......
在我国“三北”地区热电、风电并存,同一区域的热负荷、电负荷和风电出力之间存在一定的相关性,三者之间的相关性会对电力系统调度......
Metropolis光线追踪算法是一种无偏的全局光照算法。它基于马尔可夫链蒙特卡罗方法,在只有少量有效光线或存在大量间接照明的复杂......
随着数值分析方法与计算机技术的快速发展，计算物理逐渐成为联系理论与实验的重要分支。成熟的计算方法被应用于很多没有解析解的物......
非高斯大气噪声的参数估计对甚低频、超低频信号的最佳接收有重要意义。对大气噪声采用基于逆高斯分布的高斯尺度混合分布模型建模......
为了改进用于分析大量影响因素的交通事故模型，采用基于马尔可夫链蒙特卡罗法和吉布斯抽样的条件自回归负二项模型来拟合过度散布性......
贝叶斯统计学已被广泛地应用在现代科学的各个研究领域。本研究将贝叶斯统计方法和谷物三倍体胚乳性状数量遗传模型相结合，以F2群体......
贝叶斯学派是不同于经典数理统计的一个重要学派，其发展的贝叶斯统计方法在现代科学的许多领域已有着广泛的应用。探讨了贝叶斯统计......
针对立体匹配时视差不连续区、倾斜平面及非前向平行平面误匹配较高的问题,提出了一种基于改进Patchmatch及切片采样粒子置信度的......
提出了更加合理的重力坝断面可靠性设计优化方法，针对规范要求重力坝失效概率较小的特点，将马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法和子集（Subset......
针对非线性、非高斯系统状态估计问题，提出了一种基于重要密度函数的改进粒子滤波器一马尔可夫链蒙特卡罗容积粒子滤波器．在状态转移......
为解决非高斯信号较难描述这一难点问题,提出一种基于马尔科夫链蒙特卡罗方法的混合α稳定分布参数的贝叶斯推理方法。构建了混合......
针对多目标跟踪的数据关联及多目标状态空间尺寸随目标数增多而增长的问题，提出了一种跟踪新算法，假定各目标的状态与过去的观测相互......
随着医学研究的进步,越来越多的疾病,尤其是慢性疾病可以治愈。因此,越来越多的学者对这些带有不可忽略的治愈比例的生存数据感兴......
本文探讨了基于MCMC算法实现的一元线性回归模型参数估计的贝叶斯方法，对经典统计方法和贝叶斯统计进行了比较．......
在多输入多输出-正交频分复用系统中,基于马尔可夫链蒙特卡罗方法的贝叶斯多用户检测算法可以有效地抑制多径衰落、载波频偏以及相......
建立了宽带阵列高分辨方位估计水池实验系统,进行了宽带最大似然方位估计快速算法的水池实验研究。研究结果表明,基于马尔可夫链蒙......
将贝叶斯状态空间建模方法应用于东海带鱼的资源评估,状态过程使用 Pella-Tomlinson 形式的剩余产量模型,同时考虑了过程误差与观......
本文根据单通道接收两路MPSK混合信号在过采样下的基本模型,针对粒子滤波算法在单通道信号盲分离中的性能瓶颈以及高复杂度问题,提......
在强烈的人类活动中,受设备失灵、操作失误、人为破坏、自然灾害等因素影响,突发性水污染事件日益增多,严重威胁着人民的生命财产......
该文提出了一种基于模型的叠前数据多参数反演方法。通过测井资料建立井旁处地层模型，其模型参数包括每层的层位信息及纵波速度、横......
为解决在频率选择性衰落信道中，频偏、相偏和噪声功率等多参数未知的幅相调制信号的调制分类问题，提出一种新颖的基于马尔可夫链蒙特......
金融市场风险的研究一直是人们关注的问题。这种风险主要是由于金融资产价格的波动引起的。因此,价格波动的估计和预测便成为风险......
近年来,在全球化、金融创新和技术进步的影响下,中国的资本市场,尤其是股市,比以往的任何时候都更加表现出波动性、非线性相关性和......
近年来,智能视频监控技术引起了越来越多研究人员的重视,然而该技术的发展却遇到了多方面的制约,遮挡目标跟踪就是其中之一。在单......
MIMO(Multiple-Input-Multiple-Output)技术可在不增加带宽的情况下成倍地提高通信系统的容量和频谱利用率,这在频谱资源日益紧张......
基于马尔可夫链蒙特卡罗（Markov chain Monte Carlo，MCMC）方法的α稳定分布参数估计具有良好的性能，但不合适的提议函数常导致算法不收......
谷类作物种子的胚乳是人类食物的重要来源,胚乳性状的遗传研究是粮食增产和品质改良的必要前提。随着分子标记技术的成熟以及饱和......
粒子滤波算法是一种基于贝叶斯估计的蒙特卡罗方法,适用于非线性非高斯系统的分析,被广泛应用于跟踪、定位等问题的研究中。为了解......
高校教务管理工作是高等教育中的一个极为重要的环节，是整个高校管理的核心和基础。纵观以往的教学管理系统，多半是联机分析处理(即O......
研究了一种电力系统暂态稳定概率评估方法,提出了利用马尔可夫链蒙特卡罗方法模拟负荷水平,考虑随机序列之间的相关性;模拟过程中,......
Dirichlet过程是一种典型的变参数贝叶斯模型,其优点是参数的个数和性质灵活可变,可通过模型和数据来自主地计算,近年来它已成为机......
本文通过MCMC方法,对波动率指数期货(VIX Futures)单因素和多因素模型的参数以及状态变量进行贝叶斯统计推断。本文选择均值回归模......
本文所说的目标跟踪(Target Tracking),指的是视觉目标跟踪(visual tracking),它的任务是研究如何从连续的视频图像中分析感兴趣目......
贝叶斯网络提供了一套强有力的图形工具来表达基于概率的领域知识,是对人工智能领域中不确定性问题进行表示和处理的一种重要工具,......
通信信号调制识别是指对接收信号自动处理并判定其调制类型的过程。作为信号检测与解调的中间环节，调制识别技术在认知无线电、智能......
可靠性试验鉴定与评估是武器装备研制、定型、采办和使用过程中的重要环节。随着现代武器装备的技术含量和复杂程度不断提高,复杂......
高斯分布模型在传统的信号处理中占据主导地位，但实际应用中经常会遇到大量具有显著尖峰脉冲特性的信号或噪声，其统计特性服从非高斯......
连续时间模型在金融领域中具有广泛的应用。随着国际国内金融市场的迅速发展,金融市场的波动也日益加剧,风险不断增大。对于金融市......
深度学习(Deep Learning)是近年来新兴的一门机器学习子领域。该领域的研究内容主要是探讨包含多层结点的人工神经网络的建模和学......
针对传统的基于马尔可夫链蒙特卡罗（Markov chain Monte Carlo，MCMC）的自适应重要抽样法只适用于失效边界确定的系统，而不适用于失效域......
本文致力于发展出具有更高统计效率和更低计算成本的适用于非线性/非高斯状态空间模型贝叶斯估计的粒子MCMC算法。文章使用多重尝......
预测模型是科学制定应急处置措施的基础.为快速准确地构建突发水污染事件预测模型,将预测模型参数的率定问题视为贝叶斯估计问题,......
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......
