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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
1
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.
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关键词
动态规划模型
知识表示
人工智能
ibfs算法
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职称材料
独立二项分布序列变点的识别方法
被引量:
1
2
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。
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关键词
二项分布
变点
贝叶斯因子
ibf
算法
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职称材料
艾拉姆咖分布参数变点的Bayes估计
被引量:
3
3
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.
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关键词
艾拉姆咖分布
ibf
算法
MCMC
算法
原文传递
题名
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
1
作者
胡祥培
钱国明
胡运权
机构
哈尔滨工业大学管理学院运筹学教研室
出处
《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
基金
国家自然科学基金
文摘
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.
关键词
动态规划模型
知识表示
人工智能
ibfs算法
Keywords
Operations research
dynamic programming model
knowldege representation
artificial intelligence
分类号
O221.3 [理学—运筹学与控制论]
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职称材料
题名
独立二项分布序列变点的识别方法
被引量:
1
2
作者
赵江南
庞冬
樊森德
机构
新疆农业大学数理学院
出处
《安徽师范大学学报(自然科学版)》
CAS
2020年第1期6-10,共5页
基金
新疆农业大学"大学生创新创业训练计划"项目,(201910758035)
文摘
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。
关键词
二项分布
变点
贝叶斯因子
ibf
算法
Keywords
binary distribution
changepoints
Bayes factor
ibf
algorithm
分类号
O212.8 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
艾拉姆咖分布参数变点的Bayes估计
被引量:
3
3
作者
张晗
周菊玲
董翠玲
刘贞
机构
新疆师范大学数学科学学院
出处
《数学的实践与认识》
2021年第7期146-151,共6页
基金
国家自然科学基金青年项目(11801488)
新疆师范大学校级科研平台招标课题(XJNUSYS2019B05)
+1 种基金
新疆师范大学重点实验室项目(XJNUSYS082018A01)
新疆师范大学教改工程项目(SDJG2018-46)。
文摘
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.
关键词
艾拉姆咖分布
ibf
算法
MCMC
算法
Keywords
ЭрлангаDistribution
ibf
algorithm
MCMC algorithm
分类号
O212.8 [理学—概率论与数理统计]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
离散型动态规划模型的知识表示及其IBFS算法研究
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
10
下载PDF
职称材料
2
独立二项分布序列变点的识别方法
赵江南
庞冬
樊森德
《安徽师范大学学报(自然科学版)》
CAS
2020
1
下载PDF
职称材料
3
艾拉姆咖分布参数变点的Bayes估计
张晗
周菊玲
董翠玲
刘贞
《数学的实践与认识》
2021
3
原文传递
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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