搜索结果: 1-15 共查到“知识库 计算机科学技术 叶”相关记录196条 . 查询时间(0.39 秒)
基于自然梯度的噪声自适应变分贝叶斯滤波算法
非线性滤波 自适应滤波 变分贝叶斯推断 自然梯度 Fisher信息矩阵
2024/1/16
考虑到运动目标跟踪系统机动、隐身等人为对抗特征以及非视距、干扰、遮挡等环境因素,其系统建模、估计与辨识过程中越来越无法回避非线性、非高斯以及参数未知等复杂系统特征的影响.针对过程噪声先验信息不准确以及量测噪声非高斯环境下运动目标的非线性状态估计问题,提出一种基于自然梯度的噪声自适应变分贝叶斯(Variational Bayes,VB)滤波算法。
为解决共因失效、动态失效及恢复机制等问题，本文基于动态贝叶斯网络对联锁车站和中继站列控中心可靠性及可用性进行评估.在分析列控中心系统结构的基础上构建系统动态故障树，并将动态故障树转化为动态贝叶斯网络，实现结构学习和参数学习.通过动态贝叶斯网络正向推理得到两种类型列控中心可靠度和可用度并进行比较分析.通过动态贝叶斯网络反向推理得到列控中心系统薄弱环节.研究系统敏感性因素并讨论恢复机制对系统可靠性及可...
改进的朴素贝叶斯增量算法研究
朴素贝叶斯 增量算法 特征空间 评价指标
2016/12/3
提出了一种新增特征的朴素贝叶斯增量算法。在无标注语料增量样本的选择上，借助传统的类置信度阈值，构建一个最小后验概率作为样本选择的双阈值，当识别到增量语料中有新的特征时，会将该特征加入到特征空间，并对分类器进行相应的更新，发现对类置信度阈值起到很好的补充作用，最后利用了无标注和有标注语料验证所提算法。实验结果表明，改进的朴素贝叶斯增量算法较传统增量算法表现出了更优的增量学习效果。
在强化学习方法中，大部分的算法都是基于值函数评估的算法.高斯过程时间差分算法利用贝叶斯方法来评估值函数，通过贝尔曼公式和贝叶斯规则，建立立即奖赏与值函数之间的概率生成模型.在状态空间中，通过在线核稀疏化并利用最小二乘方法来求解新样本的近似线性逼近，以提高算法的执行速度，但时间复杂度依然较高.针对在状态空间中近似状态的选择问题，在高斯过程框架下提出一种基于随机投影的贝叶斯时间差分算法，该算法利用哈希...
基于贝叶斯网络的复杂系统动态故障树定量分析方法
动态故障树 贝叶斯网络 定量分析 安全攸关系统
2016/12/29
动态故障树的贝叶斯网络分析方法存在局部组合爆炸和备件门节点失效时间仅能是指数分布的不足.首先,给出动态故障树转换为离散时间贝叶斯网络的方法,该方法使用一个确定性函数来替代条件概率表,避免了局部组合爆炸.然后,根据备件门的失效机理和对应的贝叶斯网络结构特征,解决了备件节点失效时间仅能是指数分布的限制.最后,提出一种基于动态故障树的贝叶斯网络精确推理算法,基于该算法给出了系统失效分布、组件重要度等概率...
遥感分类旨在从图像光谱中提取资源环境监测可用的地理信息，然而基于模式分类的图像处理技术受光谱漂移影响而缺乏历史样本重复利用的有效策略，制约着有限目标样本下遥感分类精度的提高.针对该问题，本文构建了基于改进的贝叶斯ARTMAP神经网络的迁移学习遥感影像分类算法，通过提高谐振匹配性来抑制类别扩散，利用节点的离散增量期望最大化参数更新策略，将历史遥感样本中的地物分类先验信息迁移到目标模型当中.实验结果表...
使用融合乘加加速快速傅里叶变换计算的向量化方法
快速傅里叶变换 融合乘加 向量化 向量处理器
2016/7/15
融合乘加指令加速快速傅里叶变换计算的向量化方法，通过变换快速傅里叶变换的蝶形单元运算流程，将传统计算方式中独立的乘法和加法操作组合成次数更少的融合乘加操作，使得时间抽取法基2 快速傅里叶变换算法的蝶形单元计算的实数浮点操作由原来的10次乘(加)操作减少到6次融合乘加操作，时间抽取法基4 快速傅里叶变换算法的蝶形单元计算的实数浮点操作由原来的34次乘(加)操作减少到24次融合乘加操作；优化了蝶形因子...
使用融合乘加加速快速傅里叶变换计算的向量化方法
快速傅里叶变换 融合乘加 向量化 向量处理器
2016/6/2
融合乘加指令加速快速傅里叶变换计算的向量化方法，通过变换快速傅里叶变换的蝶形单元运算流程，将传统计算方式中独立的乘法和加法操作组合成次数更少的融合乘加操作，使得时间抽取法基2 快速傅里叶变换算法的蝶形单元计算的实数浮点操作由原来的10次乘(加)操作减少到6次融合乘加操作，时间抽取法基4 快速傅里叶变换算法的蝶形单元计算的实数浮点操作由原来的34次乘(加)操作减少到24次融合乘加操作；优化了蝶形因子...
在理性秘密共享协议中,自利性目标可能会驱使理性参与者偏离协议,从而影响协议的公平性.在(t,n)门限理性秘密共享方案中,其特殊情形(2,2)理性秘密共享方案的公平性较难实现.在同时考虑理性参与者的眼前利益和长远利益的基础上,基于不完全信息动态博弈模型,通过分析理性参与者在(2,2)秘密重构阶段可能采取的策略和信念系统,引入理性参与者的期望收益,研究了(2,2)理性秘密共享重构阶段的完美贝叶斯均衡问...
在社会网络关系预测研究领域，把基于拓扑结构信息的共邻节点属性作为相似性度量的预测模型应用比较广泛，但是该类算法具有较强的假设独立性，不能完全反映社会网络的“链接”结构。引入树状朴素贝叶斯(TAN)分类模型，采用信息熵度量节点对的角色，赋予共邻节点集合差异化的贡献权重进行社会关系预测，同时把模型推广到CN，AA和RA 等3种基于相似度的链接预测算法中。对5个真实社会网络采用AUC和ROC曲线进行实验...
针对传统信用评估方法分类精度低、特征可解释性差等问题，提出了一种使用稀疏贝叶斯学习方法来进行个人信用评估的模型(SBLCredit)。SBLCredit充分利用稀疏贝叶斯学习的优势，在添加的特征权重的先验知识的情况下进行求解，使得特征权重尽量稀疏，以此实现个人信用评估和特征选择。在德国和澳大利亚真实信用数据集上，SBLCredit方法的分类精度比传统的K近邻、朴素贝叶斯、决策树和支持向量机平均提高...
利用采样频率和频域数据的关系，对空时离散傅里叶变换(DFT)投影方法进行改进，并且讨论分析了采样频率对其解相干性能的影响，然后将窄带旋转不变技术估计信号参数(ESPRIT)类算法应用到宽带相干源方位估计中，提出一种基于空时DFT投影的宽带ESPRIT算法。仿真结果表明，适当地增加采样频率可以改善空时DFT投影方法的方位估计性能，并且比起快速傅里叶变换(FFT)插值法，空时DFT投影方法具有更加优越...
为提高康复训练中行为的识别率，对康复训练行为识别进行研究。首先采用Kinect传感器提取人体骨骼坐标信息，定义运动特征分类集合，完成朴素贝叶斯分类器设计；然后改进康复训练动作识别阈值选择机制提升识别率。改进前后对比实验证明该方法快速简洁，取得了较理想的识别效果。
针对云计算环境中任务调度算法复杂度高、任务分配不够合理等问题，提出一种基于朴素贝叶斯分类的负载均衡技术。该技术利用云计算环境的心跳机制全面地收集各节点负载信息，并采用朴素贝叶斯算法对各节点负载状态进行分类；然后，根据节点状态分类结果，实现任务和资源分配的合理调度。实验结果表明，基于朴素贝叶斯算法的负载均衡技术能提高任务的分配效率，避免任务在各节点间频繁迁移，快速有效地实现云计算环境中各节点间的负载...