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离散型动态规划模型的知识表示及其IBFS算法研究 被引量:10
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作者 胡祥培 钱国明 胡运权 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1996年第3期119-126,共8页
针对运筹学模型表示中存在的问题,本文以离散型动态规划模型为研究对象,从解决动态模型的知识表示与基于知识的推理机制入手,通过剖析动态规划问题的决策过程及其状态演变特征,运用人工智能状态空间理论,将动态规划模型的求解转化... 针对运筹学模型表示中存在的问题,本文以离散型动态规划模型为研究对象,从解决动态模型的知识表示与基于知识的推理机制入手,通过剖析动态规划问题的决策过程及其状态演变特征,运用人工智能状态空间理论,将动态规划模型的求解转化为状态空间图中最佳路径的搜索,提出了以六元组M=(I,G,O,T,D,S)表示离散型动态规划模型的知识表示方法-IGOTDS表示法;并引入最优评价函数,研究了基于状态空间图的求解离散型动态规划模型IBFS搜索算法.本文的工作有利于促进并深化运筹学应用的知识化、智能化研究. 展开更多
关键词 动态规划模型 知识表示 人工智能 ibfs算法
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独立二项分布序列变点的识别方法 被引量:1
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作者 赵江南 庞冬 樊森德 《安徽师范大学学报(自然科学版)》 CAS 2020年第1期6-10,共5页
运用IBF算法研究二项分布的变点问题,首先利用贝叶斯因子给出了识别变点个数的具体步骤,其次通过IBF算法给出了识别变点具体位置的步骤。并用软件进行了随机模拟,结果显示估计值较为精确。最后将本文推导的方法成功应用于两个实例,得到... 运用IBF算法研究二项分布的变点问题,首先利用贝叶斯因子给出了识别变点个数的具体步骤,其次通过IBF算法给出了识别变点具体位置的步骤。并用软件进行了随机模拟,结果显示估计值较为精确。最后将本文推导的方法成功应用于两个实例,得到的结果与前人的一致。 展开更多
关键词 二项分布 变点 贝叶斯因子 ibf算法
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艾拉姆咖分布参数变点的Bayes估计 被引量:3
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作者 张晗 周菊玲 +1 位作者 董翠玲 刘贞 《数学的实践与认识》 2021年第7期146-151,共6页
研究了艾拉姆咖分布变点估计的非迭代抽样算法(IBF)和MCMC算法.在贝叶斯框架下,选取无信息先验分布,得到关于变点位置的后验分布和各参数的满条件分布,并且详细介绍了IBF算法和MCMC方法的实施步骤.最后进行随机模拟试验,结果表明两种算... 研究了艾拉姆咖分布变点估计的非迭代抽样算法(IBF)和MCMC算法.在贝叶斯框架下,选取无信息先验分布,得到关于变点位置的后验分布和各参数的满条件分布,并且详细介绍了IBF算法和MCMC方法的实施步骤.最后进行随机模拟试验,结果表明两种算法都能够有效的估计变点位置,并且IBF算法的计算速度优于MCMC方法. 展开更多
关键词 艾拉姆咖分布 ibf算法 MCMC算法
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