贝叶斯信息准则相关论文
目的:应用逐步回归与LASSO回归对围术期压力性损伤的预测变量进行筛选，根据筛选出的自变量构建围术期压力性损伤预测模型并对模型进......
[目的]为了减少化石能源消耗和改善环境污染问题，海上风力发电是解决问题的有效方式之一。然而，海上风电存在间歇性强、波动性大、双......
基于超声波的井周成像测井技术因其具有可全井眼探测、探测结果直观易懂、便于定性分析地层结构等优点,而在油气资源勘探领域得到......
偏slash分布是一类具有偏斜和厚尾性质的分布,它主要用于模拟研究,近年来被广泛用于分析金融、医学、气象等领域中的数据。然而在......
随着深度学习的发展，声纹识别具有获取语音文件方法简单、快捷，适合远程认证的特点，这些优势使得声纹认证越来越受到系统和开发者的青......
随着信息技术和存储技术的发展，音频数据量呈现爆炸式的增长。面对如此海量数据，人们更加迫切的希望能够从中准确快速地搜索到需要的......
随着DNA微阵列技术和基因组测序技术的不断进步和发展，生物信息学成为生命科学和自然科学的重大前沿领域之一。基因调控网络的重构......
随着当代互联网应用的发展,P2P(Peer-to-Peer)已经成为发展最快的网络应用之一。由于P2P技术具有文件共享、分布计算等优点,使得P2......
该文第一章对课题研究需要用到的生物学背景知识和生物信息学的主要内涵作了扼要的介绍,说明了该课题研究的学术意义和应用价值,以......
本文介绍了纵向数据的边缘回归模型和边缘回归模型中参数的两种估计方法: GEE和QIF.基于二次推断函数的贝叶斯信息准则(BIQIF)可对......
Black-Scholcs期权定价模型是由Black和Scholes在1973年提出来的，自其问世以来，在金融经济学和金融业掀起了一场革命。随着金融市场......
用户负荷数据监测是实现需求侧管理的基础,非侵入式负荷监测技术是负荷监测的重要发展方向,而事件检测是非侵入式负荷监测中的一个......
说话人聚类是说话人分离中的一个重要过程,然而误差向上传递的情况会由于传统的以贝叶斯信息准则作为距离测度的层次聚类方式而出......
话题个数估计是话题检测中的一个关键环节.为了提高话题个数估计方法效果,本文给出一种将最小信息准则与贝叶斯信息准则相结合的话......
期望最大算法是进行极大似然估计的一种有效方法,它主要用于观测数据不完全或者似然函数不是解析时的参数估计。文中提出了一种期......
视频镜头自动聚类是基于内容索引与检索领域中的重要研究课题.以往相关工作,缺乏考虑描述镜头内容的特征与特征间存在关联性以及关......
移动锚节点通过接收的节点RSS混合序列聚类确定无标识未知节点个数,RSS混合序列的聚类效果直接决定无线传感器网络节点的定位精度......
本文提出了一种新的基于期望最大化以及贝叶斯信息准则的图像分割方法。首先,运用K均值方法初始化图像分布,运用期望最大算法估计......
为了实现自动确定类别数的高精度遥感影像分割,提出一种自适应类别的层次高斯混合模型(Hierarchical Gaussian Mixture Model,HGMM......
利用红外成像系统跟踪多个相距很近的点目标时，目标在成像面上的弥散像会发生交叠，导致成像系统无法有效分辨这些目标。本文提出了一......
在说话人改变判决中，为了避免使用贝叶斯信息准则（Bayesian information criterion，BIC）需要不断调节惩罚因子的问题，作者从BIC中推导出......
将传统的动态聚类分析和判别分析相结合，引出一种基于似然极大的动态聚类方法，该方法以EM算法实现的极大似然估计进行类参数估计，以相......
针对复杂产品设计中稀疏混合不确定变量导致的设计边界识别困难、计算结果失真等问题,提出一种基于Chebyshev逼近的稀疏混合不确定......
针对目前广泛使用的b值对资料要求较高的缺陷,利用贝叶斯判别准则,计算强震前中小地震数比p值的方法,计算了西北地区6级以上地震前......
Stochastic weather generators are statistical models that produce random numbers that resemble the observed weather data......
流形学习算法能否成功应用严重依赖于其邻域大小参数的选择是否合适,为此,提出了一种高效的邻域大小参数的合适性判定方法。基于流......
视觉词袋(Visual Bag-of-Words)模型在图像分类、检索和识别等计算机视觉领域有了广泛的应用,但是视觉词袋模型中词汇数目往往是根......
针对当前创建语音识别系统时只能采用经验式或启发式方法选择声学模型拓扑结构的情形，提出了一个基于标准遗传算法的声学模型拓扑结......
为了提高车载噪声环境下语音端点检测的准确性,介绍了一种新的时间序列复杂性测度：模糊熵,并将其应用于语音信号的特征提取。分别以......
目前说话人聚类时将说话人分割后的语音段作为初始类，直接对这些数量庞大语音段进行聚类的计算量非常大。为了降低说话人聚类时的计......
通过使用聚类分析的方法来进行P2P的流量识别.首先给出P2P流量的特征,接着定义聚类特征树,然后通过扫描从网络中截得的数据得到相......
对传统的基于贝叶斯信息准则(BIC)的说话人分割方法进行了改进,通过引入预分割环节来降低说话人分割的计算量。理论分析和实验验证......
说话人聚类是说话人分离中的一个重要过程,然而传统的以贝叶斯信息准则作为距离测度的层次聚类方式,会出现聚类误差向上传递的情况......
静默/清音/浊音的判别问题是语音信号处理中的一个重要研究领域,本文应用了三种模式识别的方法:Mahalanobis距离法、支持向量机和......
伴随着城市化和道路交通运输载体的机动化的快速发展。由于土地资源的限制,道路的建设速度远远不能满足实际交通需求。随之带来的......
针对基于距离和贝叶斯信息准则的混合分割算法在候选分割点确认时存在过于激进、容易造成分割点丢失的问题,提出一种保守的分割点......
文献中有两类流行的模型选择的方法,其中一类是收缩方法,比如说LeastAbsolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO), Smooth......
在短时语音说话人快速转变的说话人转换检测中,用于训练说话人模型的连续语音较短导致模型不稳健,致使说话人转换检测的性能较差。......
结合基于贝叶斯信息准则的模型选择理论和独立分量分析技术对信源数未知时超定盲分离模型的源信号数量进行概率估计。给出了信源数......
电池模型及参数辨识是电动汽车动力电池进行充、放电优化控制的基础,同时模型参数受充、放电工况的影响。为对充电模态下的电动汽......
对于方差相等且已知的正态分布序列的均值多变点问题,一般采用二分法,把问题简化为仅有唯一变点问题。本文提出利用贝叶斯统计的方......
通过隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model,HMM）对安徽省降水规律及特征进行分析模拟,以验证其在区域性降水方面的适用性。采用包含4......
全面探讨了基于混合模型聚类算法的一般理论框架和聚类策略,介绍了国内外在该领域的最新研究现状,指出了该算法的局限性和存在的问......
首先分析了基于贝叶斯信息准则的语音分割原理和算法设计,接着研究了语音多点分割的原理和算法,最后分析了运用语音活性检测对于分......
马尔科夫模型自20世纪提出到现代,已被广泛应用到各个领域的预测分析中,然而传统马尔科夫链的一阶相关性极大地限制了该模型的预测......
使用模糊c均值聚类(FCM)结合贝叶斯准则(BIC)估计门限阈值时,FCM-BIC估计门限阈值算法(FBD)在低信噪比情况下鲁棒性较低,而且FCM对......
岩质边坡的稳定性评价与参数确定是岩土工程领域的经典难题。基于大数据智能计算的优点,提出了一种结合变量遗忘因子的正则化在线......
