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一种基于截断高斯先验和变分贝叶斯的多分类算法
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作者 田星 陈欢欢 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第4期689-694,共6页
稀疏核方法作为一类分类算法,因其良好的解释性和广泛的适用性,在近几十年的机器学习领域获得了巨大成功.概率分类向量机是其中代表.概率分类向量机通过引入截断高斯先验,不仅拥有概率输出,也保证了结果对核参数的稳定性.然而该算法是... 稀疏核方法作为一类分类算法,因其良好的解释性和广泛的适用性,在近几十年的机器学习领域获得了巨大成功.概率分类向量机是其中代表.概率分类向量机通过引入截断高斯先验,不仅拥有概率输出,也保证了结果对核参数的稳定性.然而该算法是基于二分类问题建立,无法直接应用于多分类问题.本文从贝叶斯框架出发,提出了能够直接解决多类问题的截断高斯多类模型和用于求解该模型的基于变分贝叶斯的优化算法.在模型参数上,本文采用截断高斯先验,从而在算法训练时能够更好地利用基样本对应的标签信息.不随数据集类别数增加而增加的权重个数,不仅缓解了过拟合问题,也减轻了优化算法的时间空间消耗.该算法的参数更新是在类内进行,异类之间没有干扰,这个特性不仅使得它的时间复杂度优于其它贝叶斯算法,同时也保证了当数据集各类不平衡时,不会完全忽略小类数据.多个实验表明:在分类错误率和AUC值上,本文提出的模型和算法在多个数据集上都优于对比算法,尤其是当数据集的类别数较大时,有明显优势. 展开更多
关键词 截断高斯先验 贝叶斯框架 多分类算法 变分贝叶斯
基于人脸特征相似度分数似然比的人脸比对方法 预览
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作者 黎智辉 谢兰迟 +10 位作者 王桂强 王海欧 牛勇 许磊 晏于文 李志刚 许小京 黄威 张宁 郭晶晶 侯欣雨 《刑事技术》 2019年第1期1-8,共8页
在法庭科学中,特征比对是进行物证检验的核心方法之一,应用于几乎所有专业。基于统计框架的特征比对客观方法,是当前法庭科学发展的方向。本文就影像专业的人脸特征比对方法展开研究。通过深入分析当前基于深度学习的人脸特征进行比对... 在法庭科学中,特征比对是进行物证检验的核心方法之一,应用于几乎所有专业。基于统计框架的特征比对客观方法,是当前法庭科学发展的方向。本文就影像专业的人脸特征比对方法展开研究。通过深入分析当前基于深度学习的人脸特征进行比对的特点,开展了大规模数据的特征比对实验,统计了深度学习特征比对分数的分布,结合贝叶斯统计框架下基于分数似然比的模型,提出基于深度学习特征相似度分数似然比的人脸比对方法。我们的实验结果和分析,支撑了人脸特征比对客观方法的实际应用,也丰富了基于统计的法庭科学特征比对方法。 展开更多
关键词 法庭科学 特征比对方法 深度学习特征 人脸比对 贝叶斯框架 分数似然比
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基于贝叶斯框架中药注射液联合吉西他滨治疗胰腺癌的网状Meta分析 预览 被引量:1
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作者 朱泽豪 杨晓丹 +2 位作者 廖柳 朱艳 严夏 《中成药》 CSCD 北大核心 2018年第5期1053-1059,共7页
目的基于贝叶斯框架,对中药注射液联合吉西他滨治疗胰腺癌进行网状Meta分析。方法计算机检索中国生物医学文献数据库(CBM)、中国知网(CNKI)、万方数据库(Wan Fang Data)、维普网(VIP)、Embase、pubmed与Cochrane Library关于中... 目的基于贝叶斯框架,对中药注射液联合吉西他滨治疗胰腺癌进行网状Meta分析。方法计算机检索中国生物医学文献数据库(CBM)、中国知网(CNKI)、万方数据库(Wan Fang Data)、维普网(VIP)、Embase、pubmed与Cochrane Library关于中药注射液联合吉西他滨治疗胰腺癌的随机对照研究(RCT),检索时限定为各数据库建库至2017年7月,依据PICOS原则筛选文献,提取纳入研究基本特征,并进行方法学质量评价,再利用stata13.0、gemtc软件进行网状Meta分析。结果共纳入14篇RCT、808名患者、5种中药注射液(复方苦参注射液、参芪注射液、康莱特注射液、康艾注射液、华蟾素注射液)。网状Meta分析显示,在临床获益率方面,康艾注射液联合化疗比单纯化疗(含吉西他滨)更能提高有效率,排序概率表明华蟾素注射液联合化疗成为最佳方案的可能性最高;在白细胞减少方面,康莱特注射液联合化疗相比单纯化疗更能降低白细胞减少的发生,与排序概率结果一致;在恶心呕吐方面,各中药注射液两两比较差异无统计学意义,排序概率表明参芪注射液联合单纯化疗更能减少其发生。结论不同中药注射液联合吉西他滨治疗胰腺癌时,在提高有效性及降低毒副作用方面各有优势,临床上需根据患者情况选择合适的处理方式。 展开更多
关键词 中药注射液 吉西他滨 胰腺癌 网状Meta分析 贝叶斯框架
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组合范数正则化稀疏编码和自适应加权残差的鲁棒跟踪 预览
4
作者 孔军 成静 +2 位作者 蒋敏 柳晨华 顾晓峰 《计算机辅助设计与图形学学报》 CSCD 北大核心 2018年第4期634-641,共8页
针对基于稀疏表示的目标跟踪中编码系数采用L0或L1范数正则,易造成NP难优化或预估偏差增大等问题,提出一种基于贝叶斯框架下的组合范数正则化稀疏编码和自适应加权残差的鲁棒跟踪算法.首先提出组合范数正则化稀疏编码,对目标函数编码系... 针对基于稀疏表示的目标跟踪中编码系数采用L0或L1范数正则,易造成NP难优化或预估偏差增大等问题,提出一种基于贝叶斯框架下的组合范数正则化稀疏编码和自适应加权残差的鲁棒跟踪算法.首先提出组合范数正则化稀疏编码,对目标函数编码系数同时进行L0和L1正则,根据其贡献程度赋予不同的权值,以增强目标外观模型的鲁棒性;其次在目标函数中引入残差项,赋予其自适应权重来缓解噪声、腐蚀和光照等离群子干扰;最后求解目标函数最小化所涉及的非凸病态问题,在加速近邻梯度算法框架下提出一种广义阈值法来迭代求解最优值.采用大量具有挑战性的序列进行实验的结果表明,与现阶段其他主流算法相比,该算法具有更好的鲁棒性. 展开更多
关键词 组合范数正则编码 自适应权重 目标跟踪 贝叶斯框架
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水平集超像素及贝叶斯框架下的显著性检测 预览
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作者 陈炳才 余超 +2 位作者 周超 陶鑫 高振国 《哈尔滨工业大学学报》 CSCD 北大核心 2018年第5期102-108,共7页
针对数字图像显著性检测过程中对超像素的分割及相应显著值的计算不准确问题,提出了一种基于水平集超像素和贝叶斯框架的数字图像显著性检测和更新算法.首先,对基于灰度不均匀的水平集方法的结果先进行分割合并操作,可以得到适应图像不... 针对数字图像显著性检测过程中对超像素的分割及相应显著值的计算不准确问题,提出了一种基于水平集超像素和贝叶斯框架的数字图像显著性检测和更新算法.首先,对基于灰度不均匀的水平集方法的结果先进行分割合并操作,可以得到适应图像不同区域大小的水平集超像素.其次,使用图像内部与边缘超像素之间的颜色和距离差异来构建显著性图.接着,使用水平集超像素来表示显著区域,以图像边缘部分的超像素为基础,基于K均值聚类算法并在贝叶斯框架下提出三种更新算法,用来更新显著性图从而得到显著性结果;更新算法可以进一步提高显著图的准确率、召回率、F值这3个指标,降低平均绝对误差.最后,提出了基于人脸识别的检测算法来处理包含有人的图片.在三个公开的数据库上进行了定性和定量的大量实验评测,结果表明本文提出的显著性检测方法和更新算法在准确率、召回率、F值及平均绝对误差这四个指标上均优于FT、CA、XL、MR、w CO、BSCA等已有的图像显著性检测经典算法. 展开更多
关键词 显著性检测 水平集超像素 贝叶斯框架 人脸识别
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基于视觉显著图的结构反稀疏在线目标跟踪 预览 被引量:1
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作者 胡正平 谢荣路 +1 位作者 王蒙 孙哲 《信号处理》 CSCD 北大核心 2017年第1期43-52,共10页
为提高稀疏跟踪器性能,提出一种在贝叶斯推论框架下的基于视觉显著图的结构反稀疏在线目标跟踪算法。首先将基于马尔可夫(Makov)模型的关联性视觉显著度检测算法用于当前帧并计算目标模板的显著图,其次提出全局与局部分块的结构外观... 为提高稀疏跟踪器性能,提出一种在贝叶斯推论框架下的基于视觉显著图的结构反稀疏在线目标跟踪算法。首先将基于马尔可夫(Makov)模型的关联性视觉显著度检测算法用于当前帧并计算目标模板的显著图,其次提出全局与局部分块的结构外观模型表示候选目标,将显著图映射回每一个局部块并计算出对应的自适应权重,最后提出联合全局与局部稀疏解的度量准则度量候选目标与目标模板的相似度,从而确立在贝叶斯框架下对目标状态最佳估计。在跟踪过程中,采用反稀疏表达方式一次求解优化问题计算出所有粒子权重来提高算法效率。实验结果表明,本文算法具有良好的鲁棒性和实时性。 展开更多
关键词 目标跟踪 视觉显著性 贝叶斯框架 反稀疏
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基于语义建图的室内机器人实时场景分类 预览 被引量:2
7
作者 张文 刘勇 +2 位作者 张超凡 张龙 夏营威 《传感器与微系统》 CSCD 2017年第8期18-21,28共5页
针对室内环境下的机器人场景识别问题,重点研究了场景分类策略的自主性、实时性和准确性,提出了一种语义建图方法。映射深度信息构建二维栅格地图,自主规划场景识别路径;基于卷积网络建立场景分类模型,实时识别脱离特定训练;利用贝叶斯... 针对室内环境下的机器人场景识别问题,重点研究了场景分类策略的自主性、实时性和准确性,提出了一种语义建图方法。映射深度信息构建二维栅格地图,自主规划场景识别路径;基于卷积网络建立场景分类模型,实时识别脱离特定训练;利用贝叶斯框架融合先验知识,修正了错误分类并完成语义建图。实验结果表明:机器人能够进行全局自主探索,实时判断场景类别,并创建满足要求的语义地图。同时,实际路径规划中,机器人可以根据语义信息改善导航行为,验证了方法的可行性。 展开更多
关键词 自主建图 卷积网络 贝叶斯框架 语义地图
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基于广域量测和高斯过程分类器的暂态稳定评估
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作者 高凯 闫春生 +4 位作者 李正文 韩子娇 田博文 李扬 李国庆 《现代电力》 北大核心 2017年第2期56-61,共6页
为了克服现有基于模式识别的暂态稳定评估(PRT-SA)方法的不足,本文考虑广域测量系统可以提供的故障后实测信息,在合理选取一组具有代表性的输入特征基础上,提出了一种基于组合核函数高斯过程的PRTSA方法。相对于支持向量机,该方... 为了克服现有基于模式识别的暂态稳定评估(PRT-SA)方法的不足,本文考虑广域测量系统可以提供的故障后实测信息,在合理选取一组具有代表性的输入特征基础上,提出了一种基于组合核函数高斯过程的PRTSA方法。相对于支持向量机,该方法具有参数自适应选取、输出具有概率意义等优点,并通过将不同特性的单一协方差函数相加构造组合核函数,进一步提高了评估模型的分类能力。应用于新英格兰39节点系统的仿真结果验证了所提出方法的有效性。 展开更多
关键词 暂态稳定 模式识别 贝叶斯框架 组合核函数 广域量测
ep范数正则化视觉跟踪
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作者 郭彦麟 张冬 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第7期1648-1652,共5页
针对稀疏表示目标跟踪算法解析过程中计算繁琐,且跟踪算法由于众多因素的干扰造成跟踪效率低的问题,文中提出在贝叶斯推理框架下,基于ep范数正则化的视觉跟踪算法.以解决纹理改变、光照变化、旋转变形,背景干扰以及尺度变化的目标... 针对稀疏表示目标跟踪算法解析过程中计算繁琐,且跟踪算法由于众多因素的干扰造成跟踪效率低的问题,文中提出在贝叶斯推理框架下,基于ep范数正则化的视觉跟踪算法.以解决纹理改变、光照变化、旋转变形,背景干扰以及尺度变化的目标跟踪效率问题.文中算法提出一种新的在迭代加速梯度框架下通用的软阈值操作方法,能够自适应调节子空间中最具代表性的模板表示目标外观.通过软阈值操作解决ep范数正则化非凸最小化求解问题.实验对比证明了当目标受到非理想因素干扰时,所提算法具有良好的实时性和健壮的鲁棒性. 展开更多
关键词 ep范数 软阈值 稀疏表示 贝叶斯框架 目标跟踪
基于相空间重构与贝叶斯框架的LS-SVM矿井涌水量预测 预览
10
作者 陈优阔 王扬州 贾楠生 《煤矿现代化》 2017年第2期42-45,共4页
提出了一种相空间重构与贝叶斯框架下的LS-SVM预测矿井涌水量的方法,矿井涌水量具有混沌特征,利用相空间重构,找出矿井涌水量时间序列隐藏的演化规律,作为输入参量,将贝叶斯证据框架理论用于最小二乘支持向量机模型参数的优选,运用LS-SV... 提出了一种相空间重构与贝叶斯框架下的LS-SVM预测矿井涌水量的方法,矿井涌水量具有混沌特征,利用相空间重构,找出矿井涌水量时间序列隐藏的演化规律,作为输入参量,将贝叶斯证据框架理论用于最小二乘支持向量机模型参数的优选,运用LS-SVM将非线性问题转化为高维特征空间的线性问题进行求解。利用典型的Lorenz生成的时间序列进行仿真,选择2004年8月-2005年2月的矿井涌水量数据进行验证,结果表明该方法可行并具有较高的精度。 展开更多
关键词 相空间重构 贝叶斯框架 最小二乘支持向量机 矿井涌水量预测
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基于自适应遗传算法的显著性检测 预览 被引量:1
11
作者 蒋林华 钟荟 +1 位作者 林晓 马利庄 《计算机辅助设计与图形学学报》 CSCD 北大核心 2017年第11期1971-1979,共9页
为了更鲁棒地检测图像中的显著目标.在凸包的基础上,提出一种基于自适应遗传算法的显著性检测算法.首先通过图像的Harris角点构造凸包,利用自适应遗传算法来找出凸包内的显著目标并构造遗传先验图;然后构建中心先验模型,与遗传先验图融... 为了更鲁棒地检测图像中的显著目标.在凸包的基础上,提出一种基于自适应遗传算法的显著性检测算法.首先通过图像的Harris角点构造凸包,利用自适应遗传算法来找出凸包内的显著目标并构造遗传先验图;然后构建中心先验模型,与遗传先验图融合成先验图;最后引入贝叶斯优化框架来优化先验图,以得到最终的显著图.在6个公开的显著性检测数据库上进行评测,通过大量实验验证了该算法的有效性. 展开更多
关键词 遗传算法 中心先验 显著性 贝叶斯框架
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两次引导滤波的显微视觉散焦图像快速盲复原 被引量:2
12
作者 尹诗白 王一斌 +1 位作者 李大鹏 邓箴 《光学学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第4期110-117,共8页
针对显微图像盲复原算法存在的计算量大、振铃效应以及噪声敏感的问题,提出贝叶斯框架下两次引导滤波的快速盲复原算法。利用显微图像成像原理中基于深度信息估计点扩展函数的概率模型,构建了贝叶斯框架下盲复原的最小优化问题;通过... 针对显微图像盲复原算法存在的计算量大、振铃效应以及噪声敏感的问题,提出贝叶斯框架下两次引导滤波的快速盲复原算法。利用显微图像成像原理中基于深度信息估计点扩展函数的概率模型,构建了贝叶斯框架下盲复原的最小优化问题;通过分析最大后验概率的最小优化问题求解过程,推出了实施引导滤波器可快速求解优化问题的结论;为有效去除振铃和噪声,设计了两次引导滤波的求解方案,其将第一次引导滤波求解的结果作为优化问题的二次输入。实验结果表明,复原结果的像素误差率约为0.04,较常用盲复原算法的复原准确度提高了约20%,运行时间也大幅缩短,该方法能有效应用于显微视觉下微装配散焦图像盲复原的工程实践中。 展开更多
关键词 图像处理 图像复原 贝叶斯框架 微装配 引导滤波
确定土性参数标准值的贝叶斯框架及软件实现
13
作者 董健 李典庆 +1 位作者 曹子君 王宇 《武汉大学学报:工学版》 CAS CSCD 北大核心 2016年第6期812-817,共6页
提出了根据先验信息和较少的勘探数据确定土性参数标准值的贝叶斯框架,该框架对不同的土性参数、勘探数据和转换模型具有广泛的适用性.基于所提出的贝叶斯框架,采用Visual Basic for Applications(VBA)语言开发了岩土工程场地模拟... 提出了根据先验信息和较少的勘探数据确定土性参数标准值的贝叶斯框架,该框架对不同的土性参数、勘探数据和转换模型具有广泛的适用性.基于所提出的贝叶斯框架,采用Visual Basic for Applications(VBA)语言开发了岩土工程场地模拟及参数分析软件(WHUGSSPA),便于工程师应用.最后以砂土有效内摩擦角和标准贯人试验数据为例,利用软件确定的有效内摩擦角的均值和标准差与三轴压缩试验结果相差分别为0和0.1,说明所提方法的有效性和软件的实用性. 展开更多
关键词 标准值 不确定性 贝叶斯框架 先验信息 马尔科夫链蒙特卡洛方法
从含噪采样重建稀疏表达的高分辨率深度图 预览
14
作者 范涵奇 孔德星 +1 位作者 李晋宏 彭群生 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第2期260-270,共11页
为了从含有噪声和空洞的低分辨率深度图重建出高质量、高分辨率深度图, 基于以下假设: 高分辨率深度图可由一组过完备基来稀疏表达, 低分辨率深度图是从高分辨率深度图中采样而得, 提出一种基于稀疏表示的高分辨率深度图重建算法. 首... 为了从含有噪声和空洞的低分辨率深度图重建出高质量、高分辨率深度图, 基于以下假设: 高分辨率深度图可由一组过完备基来稀疏表达, 低分辨率深度图是从高分辨率深度图中采样而得, 提出一种基于稀疏表示的高分辨率深度图重建算法. 首先通过结合低分辨率深度图和高分辨率彩图信息找出场景中深度变化平缓的各个区域; 然后仅以各个区域低分辨率深度图为约束, 在贝叶斯框架下求解得到最优的高维稀疏系数向量; 最后将重建的各个区域进行合并, 得到完整的高分辨率深度图. 在Middlebury 测试集上进行了实验, 量化指标的综合对比结果表明, 文中算法更接近真实值; 在真实场景深度图的重建结果的对比中, 该算法的优点体现得更为明显. 展开更多
关键词 深度图 稀疏表示 贝叶斯框架
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贝叶斯框架的Copula季节水文干旱预报模型构建及应用 被引量:2
15
作者 张玉虎 向柳 +1 位作者 孙庆 陈秋华 《地理科学》 CSCD 北大核心 2016年第9期1437-1444,共8页
根据季节径流量相关特性,利用标准径流指数(SRI),通过优选Copula函数和径流量分布函数,构建贝叶斯框架的Copula季节水文干旱预报模型,并对阿克苏河西大桥水文站进行实证分析。结果表明:1 Gamma、Lognormal、Normal、Gumbel、Exponent... 根据季节径流量相关特性,利用标准径流指数(SRI),通过优选Copula函数和径流量分布函数,构建贝叶斯框架的Copula季节水文干旱预报模型,并对阿克苏河西大桥水文站进行实证分析。结果表明:1 Gamma、Lognormal、Normal、Gumbel、Exponential 5种分布函数中,Gamma、Gumbel能较好拟合夏、秋季径流量;2 Gumbel-Hougaard、Clayton、Frank 3种Copula函数中,Clayton能较好联结夏、秋季径流量分布函数;3构建模型预报表明,2001~2009年秋季发生干旱概率较低(24%~38%),以轻微、中度干旱为主,而2010年发生干旱的概率极高(95%),发生异常干旱的概率偏高(81%),与实际发生的干旱情况基本一致;4贝叶斯框架下构建的Copula模型能准确预报季节水文干旱发生,减少预报的不确定性,为特定区域干旱预报提供了一条新的途径。 展开更多
关键词 水文干旱 预报 贝叶斯框架 COPULA函数 阿克苏河
贝叶斯迭代联合双边滤波的散焦图像快速盲复原 预览 被引量:1
16
作者 尹诗白 王卫星 +2 位作者 王一斌 李大鹏 邓箴 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2016年第23期122-129,共8页
实现有效的单幅散焦图像盲复原对军事及地质勘测领域的清晰图像获取具有极为重要的意义.常用算法存在计算量大、振铃及噪声敏感的问题,为此本文提出了贝叶斯框架下迭代双边滤波器的快速盲复原算法.它首先用基于深度信息的盲去卷积结果... 实现有效的单幅散焦图像盲复原对军事及地质勘测领域的清晰图像获取具有极为重要的意义.常用算法存在计算量大、振铃及噪声敏感的问题,为此本文提出了贝叶斯框架下迭代双边滤波器的快速盲复原算法.它首先用基于深度信息的盲去卷积结果估计点扩散函数的概率模型,进而通过贝叶斯理论构建合理的盲复原最小优化问题;然后推理分析最小优化问题的求解实质,得出双边滤波器快速求解最小优化问题的结论;最后设计迭代联合双边滤波器的求解方式,即利用一次双边滤波器求解的复原结果设计联合双边滤波器的指导图,再将其作为优化问题的输入,迭代实施求解.实验结果表明:该算法能有效抑制振铃,减少计算量,去除噪声,85%图像的像素误差平均值低于0.03,较常用盲去卷积法在同一误差区间的复原成功率提高了19%,运行时间缩短了约78%,能有效用于单幅散焦图像盲复原的实际工程实践中. 展开更多
关键词 机器视觉 贝叶斯框架 联合双边滤波器 图像盲复原
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基于SLIC超像素和贝叶斯框架的显著性区域检测 被引量:1
17
作者 冯海永 高美凤 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2016年第10期2351-2354,共4页
提出一种基于SLIC超像素和贝叶斯框架的显著性区域检测算法.首先,在图像的预处理阶段,为了降低计算的复杂度,采用SLIC算法来提取给定图像的超像素.然后,在每一个尺度之下,考虑以下三个准则:区域对比度、完整性以及中心偏差,进而结合贝... 提出一种基于SLIC超像素和贝叶斯框架的显著性区域检测算法.首先,在图像的预处理阶段,为了降低计算的复杂度,采用SLIC算法来提取给定图像的超像素.然后,在每一个尺度之下,考虑以下三个准则:区域对比度、完整性以及中心偏差,进而结合贝叶斯框架再进行后续显著性检测;之后通过加权求和以及归一化操作后计算得到最终的显著性图.最后,由一个滤波器来更进一步来提高检测效果以便于优化最终的显著性图.在MSRA10K基准数据库上与当前比较流行的几种方法来进行相关定性和定量的比较,实验结果表明,本文所提算法的性能均高于当前比较流行的方法. 展开更多
关键词 SLIC 超像素 显著性检测 贝叶斯框架
叠后MCMC法岩性反演算法研究 被引量:4
18
作者 王朋岩 李耀华 赵荣 《地球物理学进展》 CSCD 北大核心 2015年第4期1918-1925,共8页
叠后MCMC(马尔科夫链蒙特卡罗)反演是一种地质统计学反演方法,该方法能够利用地震、测井等多尺度信息综合预测储层砂体,并使反演结果忠实于地震数据.算法的重点是在贝叶斯框架下,对样本点构建能够反映空间相关性的马尔科夫链,基于蒙... 叠后MCMC(马尔科夫链蒙特卡罗)反演是一种地质统计学反演方法,该方法能够利用地震、测井等多尺度信息综合预测储层砂体,并使反演结果忠实于地震数据.算法的重点是在贝叶斯框架下,对样本点构建能够反映空间相关性的马尔科夫链,基于蒙特卡罗迭代算法实现对复杂后验分布空间进行有效搜索.文章以一维垂向视角阐述基于MCMC算法预测储层砂体的统计学原理,将反演过程所运用的统计学符号赋予地质含义,较为形象地将随机算法的数学意义与储层反演的地质意义联系起来.并在此基础上,以朝阳沟油田扶余油层未开发区朝65井所在剖面的砂体预测为例,验证叠后MCMC法岩性反演的可靠性. 展开更多
关键词 砂体预测 岩性参数 MCMC反演方法 贝叶斯框架 马尔科夫链
贝叶斯先验约束下的混合判别方法 预览 被引量:1
19
作者 姚婷婷 谢昭 +1 位作者 张骏 高隽 《模式识别与人工智能》 CSCD 北大核心 2015年第3期193-201,共9页
在有限样本下判别模型对训练样本敏感,易导致分类器学习结果泛化性能较弱,产生过拟合现象.针对上述问题,提出一种贝叶斯先验约束下的}昆合判别方法.通过在判别计算中引人生成先验分析,构建生成与判别模型在决策层的混合求解框架... 在有限样本下判别模型对训练样本敏感,易导致分类器学习结果泛化性能较弱,产生过拟合现象.针对上述问题,提出一种贝叶斯先验约束下的}昆合判别方法.通过在判别计算中引人生成先验分析,构建生成与判别模型在决策层的混合求解框架.该方法采用不同质分类器进行分类预测,并通过定义有效的融合机制进行样本筛选和标签决策,自动扩展训练集以更新模型,弥补训练样本信息的不完全性.有限样本下的场景分类实验结果表明,相比经典算法,该模型能够挖掘出具有高度判别特性的样本,从而进行有效的模型更新,纠正前期由于样本分布不均而导致的错分样本标签,提升场景分类精度. 展开更多
关键词 混合模型 贝叶斯框架 隐Dirichlet分配模型 场景分类
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基于EEMD-LSSVM的超短期负荷预测 预览 被引量:42
20
作者 王新 孟玲玲 《电力系统保护与控制》 CSCD 北大核心 2015年第1期61-66,共6页
针对传统的最小二乘支持向量机(LSSVM)参数不易确定且单一预测模型精度不高的问题,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)与LSSVM的组合预测模型。首先利用EEMD将历史数据分解成一系列相对比较平稳的分量序列,再对各子序列分别建... 针对传统的最小二乘支持向量机(LSSVM)参数不易确定且单一预测模型精度不高的问题,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)与LSSVM的组合预测模型。首先利用EEMD将历史数据分解成一系列相对比较平稳的分量序列,再对各子序列分别建立合适的预测模型。进一步通过贝叶斯证据框架来优化LSSVM的参数,用贝叶斯推理确定模型参数、正规化超参数和核参数。然后将各子序列预测结果进行叠加得到最终预测值。最后,将该预测模型用于某一家庭超短期负荷预测中,仿真结果表明,该模型取得了比单一模型更好的预测效果。 展开更多
关键词 超短期负荷预测 集合经验模态分解 最小二乘支持向量机 贝叶斯框架 时间序列
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