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多信使时代下中子星状态方程的贝叶斯模型选择
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作者 芮星宇 缪志强 夏铖君 《原子能科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期784-790,共7页
当前中子星的观测为其状态方程提供了严格的约束条件。基于双中子星并合事件GW170817对潮汐形变的约束,以及NICER合作组对PSR J0030+0451和PSR J0740+6620的质量和半径的测量,本文对CompOSE数据库中基于相对论平均场模型统一得到的16组... 当前中子星的观测为其状态方程提供了严格的约束条件。基于双中子星并合事件GW170817对潮汐形变的约束,以及NICER合作组对PSR J0030+0451和PSR J0740+6620的质量和半径的测量,本文对CompOSE数据库中基于相对论平均场模型统一得到的16组中子星状态方程开展了贝叶斯模型选择。发现最理想的物态模型是DD2,它预测1.4倍太阳质量中子星的半径为13.19 km,潮汐形变为687。在此基础之上,进一步筛选出最符合观测的物态模型依次为DD2、TW99、DD-LZ1、DD-ME2、TM1e、FSU2H、DDME-X、PKDD、FSU2R和MTVTC。 展开更多
关键词 核物质状态方程 贝叶斯模型选择 多信使时代
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解析网络口碑的动态交互过程:一个基于网络回帖行为的分层贝叶斯选择模型 被引量:14
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作者 汪平 孙鲁平 彭璐珞 《南开管理评论》 CSSCI 北大核心 2012年第5期141-151,共11页
本文通过互联网上的产品评论及其回帖的数据,研究了产品网络口碑传播的动态交互过程。我们采用分层贝叶斯选择模型建模,并用马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC,Markov Chain Monte Carlo)方法对参数进行估计。结果发现,已有回帖的特征(如正面回... 本文通过互联网上的产品评论及其回帖的数据,研究了产品网络口碑传播的动态交互过程。我们采用分层贝叶斯选择模型建模,并用马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC,Markov Chain Monte Carlo)方法对参数进行估计。结果发现,已有回帖的特征(如正面回帖的比例、负面回帖的比例等)对当前回帖的产品态度有显著影响,并且这种影响在不同的产品评论之间存在很大差异。这种异质性可以通过引入产品评论(即主帖)的特征得到很好的解释。总体而言,已有回帖对产品的态度,以及主帖的特征等均对之后回帖的产品态度有显著影响。此外,本文还发现,在网络口碑传播过程中,正面回帖的影响比负面回帖的影响更大。最后,本文讨论了该研究对营销理论和实践的贡献。 展开更多
关键词 网络口碑 产品评论 主帖 回帖 分层贝叶斯选择模型
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文本聚类中的贝叶斯后验模型选择方法 被引量:21
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作者 姜宁 史忠植 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2002年第5期580-587,共8页
对聚类分析中的模型选择特别是混合模型方法进行了较全面地介绍与总结 ,对其中的关键技术逐一进行了讨论 .在此基础上 ,提出了贝叶斯后验模型选择方法 ,并把它与文档产生特征序列的物理模型相结合 ,给出了一个用于聚类分析的概率模型 .... 对聚类分析中的模型选择特别是混合模型方法进行了较全面地介绍与总结 ,对其中的关键技术逐一进行了讨论 .在此基础上 ,提出了贝叶斯后验模型选择方法 ,并把它与文档产生特征序列的物理模型相结合 ,给出了一个用于聚类分析的概率模型 .对真实文本数据的测试中该模型取得了非常好的效果 . 展开更多
关键词 文本聚类 贝叶斯后验模型选择 混合模型 贝叶斯估计 人工智能
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采用扩展的贝叶斯人工神经网络选择结构损伤监测模型
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作者 Heung Fai Lam Ching Tai Ng 《钢结构》 2009年第1期77-78,共2页
对采用规则的动态数据进行结构损伤监测时,模式识别是一个有效的方法,人工神经网络作为匹配模式特征的系统方式广泛应用于模式识别研究中。人工神经网络设计是影响模型识别性能和效率的最基本因素。由Lam等人提出的贝叶斯人工神经网络... 对采用规则的动态数据进行结构损伤监测时,模式识别是一个有效的方法,人工神经网络作为匹配模式特征的系统方式广泛应用于模式识别研究中。人工神经网络设计是影响模型识别性能和效率的最基本因素。由Lam等人提出的贝叶斯人工神经网络设计法则为单隐层前馈人工神经网络确定大量隐性神经单元提供了严格的数学手段。本文的第一个目标是对贝叶斯人工神经网络设计法则进行拓展,包括选择隐层中神经单元的传递函数。所提出的法则具有高效的特点,适用于实时人工神经网络设计。目前,许多人工神经网络设计技术需要在训练前已知人工神经网络模型的类型,因此,最基本的问题是自动选择优化的人工神经网络模型类型的技术。由于模型参数和Ritz向量一般用于描述模式的特征,本文的第二个目标是采用模式识别对结构损伤监测中这两个模式特征进行比较。为了清楚判断这两个特征,研究中采用了IASC-ASCE准则。研究结果显示:采用模型参数进行训练的人工神经网络性能略优于采用Ritz向量进行训练的人工神经网络性能。 展开更多
关键词 人工神经网络 结构损伤监测 贝叶斯模型分级选择 基准研究
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动态因果模型的研究综述
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作者 邓红霞 游雅 李海芳 《电脑开发与应用》 2013年第7期1-4,共4页
功能磁共振成像技术的发展为揭示脑区间的有效连接机制奠定了基础,而动态因果模型的研究将更有利于连接机制的研究,为揭示脑的奥秘提供了有效、直接的方法。阐述了动态因果模型的基本概念和原理,论述了不同类别的动态因果模型连接方式... 功能磁共振成像技术的发展为揭示脑区间的有效连接机制奠定了基础,而动态因果模型的研究将更有利于连接机制的研究,为揭示脑的奥秘提供了有效、直接的方法。阐述了动态因果模型的基本概念和原理,论述了不同类别的动态因果模型连接方式、方法;分析了不同类别模型间的区别,并通过贝叶斯模型选择进行模型辨识。通过总结前人所做的工作,得出动态因果模型在使用过程中应该遵循的规则,概括了存在的问题。结合已有的动态因果模型研究成果,展望了未来的研究方向和亟待解决的关键问题。 展开更多
关键词 有效连接 动态因果模型 贝叶斯模型选择 模型辨识
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国内年度GDP数据的贝叶斯时间序列分析
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作者 曹静 《信阳农林学院学报》 2017年第1期35-38,共4页
利用改革开放以来的年度GDP数据,采用基于马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)算法的贝叶斯随机搜索方法进行模型选择,建立时间序列模型。结果表明,贝叶斯时间序列模型的预测精度优于文献中经常采用的ARIMA模型,在分析我国总体经济发展规律和变化... 利用改革开放以来的年度GDP数据,采用基于马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)算法的贝叶斯随机搜索方法进行模型选择,建立时间序列模型。结果表明,贝叶斯时间序列模型的预测精度优于文献中经常采用的ARIMA模型,在分析我国总体经济发展规律和变化趋势方面具有较好效果。 展开更多
关键词 国内生产总值 时间序列 贝叶斯模型选择 马尔科夫链蒙特卡罗法
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一种基于贝叶斯正交匹配追踪的水下多径稀疏信道估计方法 被引量:1
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作者 林格平 马晓川 +1 位作者 鄢社锋 王敏 《声学技术》 CSCD 北大核心 2017年第5期484-490,共7页
使用训练序列构成的测量矩阵并采用稀疏恢复算法是近年来常用的多径稀疏信道估计思路。提出一种贝叶斯匹配追踪算法的正交化改进方法,有效地改善了原方法的收敛速度,并将其应用于水下多径稀疏信道估计。进行了新方法的理论推导和两种水... 使用训练序列构成的测量矩阵并采用稀疏恢复算法是近年来常用的多径稀疏信道估计思路。提出一种贝叶斯匹配追踪算法的正交化改进方法,有效地改善了原方法的收敛速度,并将其应用于水下多径稀疏信道估计。进行了新方法的理论推导和两种水下稀疏信道模型中的仿真试验,进而与传统贪婪迭代和贝叶斯估计方法的估计效果进行了对比。仿真结果证明,所提出的新方法比原方法的收敛速度更快,能更高效地进行多径稀疏信道估计。新方法在低信噪比和呈簇状集中分布的水下多径稀疏信道中也有更好的估计效果。 展开更多
关键词 稀疏信道估计 正交匹配追踪 贪婪算法 贝叶斯模型选择
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基于贝叶斯准则的差异网络分析方法研究与应用 被引量:1
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作者 宋微 王文杰 +2 位作者 徐欢 蔡雨晴 李康 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2019年第4期484-488,共5页
目的探讨基于贝叶斯准则的差异网络分析方法的性能,并将其应用于卵巢癌基因表达谱数据分析。方法通过模拟实验评价其识别差异边及差异节点的准确性,并与传统方法做对比。同时应用上皮性卵巢癌基因组学数据,构建差异网络模型。结果模拟... 目的探讨基于贝叶斯准则的差异网络分析方法的性能,并将其应用于卵巢癌基因表达谱数据分析。方法通过模拟实验评价其识别差异边及差异节点的准确性,并与传统方法做对比。同时应用上皮性卵巢癌基因组学数据,构建差异网络模型。结果模拟试验结果表明,基于贝叶斯准则的差异网络分析方法识别差异边能力明显优于高斯图模型方法;实例分析结果表明,本文方法构建的差异网络模型具有实际意义。结论应用基于贝叶斯准则的差异网络分析方法能得出准确度较高的差异网络,效果优于传统方法。 展开更多
关键词 贝叶斯模型选择 高斯图模型 差异网络
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企业生存状况与中国经济波动——基于动态新凯恩斯主义的视角 被引量:3
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作者 陈利锋 《经济与管理评论》 2015年第1期57-66,共10页
基于一个包含企业进入和退出的双重名义刚性NKMP-DSGE模型,考察了中国经济波动问题。研究发现,与已有研究相比,外生冲击可以通过影响企业进入和退出进而影响宏观经济。总需求冲击的贝叶斯脉冲响应函数显著支持了我国政府在金融危机期间... 基于一个包含企业进入和退出的双重名义刚性NKMP-DSGE模型,考察了中国经济波动问题。研究发现,与已有研究相比,外生冲击可以通过影响企业进入和退出进而影响宏观经济。总需求冲击的贝叶斯脉冲响应函数显著支持了我国政府在金融危机期间采用非常规货币政策刺激经济的做法;进入成本冲击的贝叶斯脉冲响应函数表明,降低融资难度和融资成本,提高政府公共服务效率,将有利于新企业的建立和经济增长。这一结论显著支持了央行定向降准的做法。 展开更多
关键词 企业进入和退出 进入成本 经济波动 贝叶斯模型选择
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Depression recognition using functional connectivity based on dynamic causal model
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作者 罗国平 刘刚 +2 位作者 赵竟 姚志剑 卢青 《Journal of Southeast University(English Edition)》 EI CAS 2011年第4期367-369,共3页
Dynamic casual modeling of functional magnetic resonance imaging(fMRI) signals is employed to explore critical emotional neurocircuitry under sad stimuli. The intrinsic model of emotional loops is built on the basis... Dynamic casual modeling of functional magnetic resonance imaging(fMRI) signals is employed to explore critical emotional neurocircuitry under sad stimuli. The intrinsic model of emotional loops is built on the basis of Papez's circuit and related prior knowledge, and then three modulatory connection models are established. In these models, stimuli are placed at different points, which represents they affect the neural activities between brain regions, and these activities are modulated in different ways. Then, the optimal model is selected by Bayesian model comparison. From group analysis, patients' intrinsic and modulatory connections from the anterior cingulate cortex (ACC) to the right inferior frontal gyrus (rlFG) are significantly higher than those of the control group. Then the functional connection parameters of the model are selected as classifier features. The classification accuracy rate from the support vector machine(SVM) classifier is 80.73%, which, to some extent, validates the effectiveness of the regional connectivity parameters for depression recognition and provides a new approach for the clinical diagnosis of depression. 展开更多
关键词 depression recognition FMRI dynamic causal model Bayesian model selection
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