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具有传递变量的动态贝叶斯网络结构学习王双成1,王辉2,许广林31. 上海立信会计学院数学与信息学院开放经济与贸易研究中心2. 中央民族大学信息工程学院3. 上海立信会计学院数学与信息学院摘 要:针对现有学习方法对完全时间不对称数据的动态贝叶斯网络学习不具有实用性,提出一种借助传递变量进行完全时间不对称数据的动态贝叶斯网络结构学习方法.首先进行相邻时间片间的传递变量序列学习;然后,基于节点排序和局部打分-搜索,进行动态贝叶斯网络局部结构学习;最后通过时序扩展得到整个动态贝叶斯网络结构.关键词:动态贝叶斯网络;完全时间不对称数据;传递变量;结构学习;......
二值probit回归模型的坍缩变分贝叶斯推断算法卿湘运,王行愚,牛玉刚摘 要:给出了二值probit回归模型的坍缩变分贝叶斯推断算法.此算法比变分贝叶斯推断算法能更逼近对数边缘似然,得到更精确的模型参数后验期望值.如果两个算法得到的分类错误一致,则该算法的迭代次数较变分法明显减少.仿真实验结果验证了所提出算法的有效性.关键词:二值probit模型;变分贝叶斯推断;坍缩变分贝叶斯推断;......
高斯投影变形及抵偿面对长距离线形工程的影响及坐标系选择吴平建广东省核工业地质局二九二大队摘 要:本文通过讨论高斯投影的变形,在长距离线形工程满足测区内线形综合为最小时高程面的抵偿.另对最大的变形值进行了分析,选择一种合适的投影方法.关键词:高斯投影;综合变形;坐标系;......
基于高斯分布重采样的Rao-Blackwellized粒子滤波SLAM算法张毅,郑潇峰,罗元,庞冬雪重庆邮电大学信息无障碍工程与机器人技术研发中心摘 要:针对移动机器人同时定位与地图构建中RBPF-SLAM算法因粒子匮乏而导致栅格地图估计不精确问题,提出一种基于高斯分布重采样的RBPF-SLAM算法.首先,根据粒子权重大小对重采样粒子进行排序;然后,在重采样中利用高斯分布分散高权重粒子得到新粒子,从而保证粒子多样性,避免粒子匮乏,保证栅格地图的精确构建.实验结果表明了所提出算法的有效性,同时也证明该算法能在粒子数减少的条件下保持可靠的估计,有效地减少了计算量.关键词:移动机器人;同时定位与地图构建;Rao-Blackwellized粒子滤波;高斯分布重采样;......
基于改进混合高斯模型的运动目标检测算法许益成1,2,谭文安1,陈丽婷21. 南京航空航天大学计算机科学与技术学院2. 台州职业技术学院电信学院摘 要:为了获得理想的运动目标检测结果,在分析传统混合高斯模型不足的基础上,提出了一种改进混合高斯模型的运动目标检测算法.该算法首先增大更新率以更好的适应环境变化,并引入像素连通区域思想消除噪声,然后利用目标色度的不变性避免"阴影"现象的出现,最后采用仿真对比实验对其性能进行测试.实验结果表明,该算法可以生成可靠的背景图,能够准确,完整检测出运动目标,获得了比对比算法更优的检测结果,可以满足目标跟踪的实际应用要求.关键词:高斯混合模型;目标跟踪;学习速率;阴影抑制;......
基于序贯高斯模拟的储量估算分层更新技术李迪,胡乃联,李国清,侯杰北京科技大学金属矿山高效开采与安全教育部重点实验室摘 要:针对传统储量估算方法无法充分利用炮孔数据和再现空间数据分布,难以准确指导后续生产的现状,本文提出使用克里格法进行初步储量估算,而后尝试引入常用于储层建模的序贯高斯模拟算法,加入生产爆破数据进行储量估算模型的分层更新,并以国内某大型露天钼矿为工程背景进行进一步研究,最后得到融合了不同块度和储量级别的块体模型,并从频率直方图,变异函数等方面深入剖析模拟结果,得出序贯高斯模拟用于储量模型的分层更新能够再现实测数据品位分布的结论.关键词:序贯高斯模拟;储量估算;分层更新;SGeMS;......
一种基于混合高斯模型的运动阴影去除算法甘小勇1,孙旭21. 泸州医学院计算机中心2. 四川大学计算机学院摘 要:为更好消除光照条件下运动物体阴影,在混合高斯模型(GMM)识别前景目标基础上,提出一种基于RGB颜色模型的阴影消除方法.在RGB颜色空间中,首先用混合高斯模型获取带有阴影的运动前景像素,利用该模型参数,估计该像素点的阴影模型误差,然后建立RGB阴影模型;由于阴影像素点像素值符合阴影模型,将该阴影模型作为混合高斯阴影建模(GMSM)的匹配条件,最终确定当前像素点是否为阴影像素.实验表明,算法在不同场景中都能使阴影去除达到满意效果,同时满足常规视频序列的实时性要求.关键词:运动物体;阴影消除;RGB阴影模型;混合高斯阴影模型;......
基于高斯过程的改进经验模态分解及应用闻时光1,王斐1,2,吴成东1,张育中11. 东北大学信息科学与工程学院2. 哈尔滨工业大学机器人技术与系统国家重点实验室摘 要:传统Hilbert-Huang变换(HHT)的经验模态分解算法是基于3次样条插值的包络线计算方法,存在过冲及边界效应等缺点.针对传统经验模态分解算法求解包络线存在的问题,提出了基于高斯过程回归的改进包络线插值方法.并且讨论了如何优化高斯过程参数,提高了泛化能力及包络线的插值精度,较好地改进了HHT的虚假频率和端点效应问题.通过处理步态数据的试验表明,采用高斯过程方法可以较好地改进HHT存在的虚假频率和端点效应问题,减小了固有模态函数的失真.关键词:经验模态分解;高斯过程;插值;步态识别;......
基于高斯尺度空间的放射性能谱平滑滤波黄洪全1,2,何子述2,方方1,龚迪琛11. 成都理工大学地学核技术四川省重点实验室2. 电子科技大学电子工程学院摘 要:结合放射性能谱的统计特性,提出了一种基于高斯尺度空间的平滑滤波方法.构造由高斯函数构成的尺度空间,将能谱在该空间内进行多次投影,并在投影中调整高斯函数的....关键词:放射性能谱;统计特性;高斯尺度空间;平滑滤波;......
基于混沌和高斯局部优化的混合差分进化算法贾东立1,2,郑国莘11. 上海大学特种光纤与光接入网省部共建教育部重点实验室2. 河北工程大学信息与电气工程学院摘 要:针对标准差分进化(DE)算法在高维复杂函数优化中易早熟收敛,进而导致搜索精度降低甚至优化失败的问题,提出一种基于混沌和高斯局部优化的混合差分进化算法(CGHDE).该算法在进化初期利用混沌的遍历性,可有效地避免算法陷入局部最优;而在进化后期,采用高斯搜索又可有效地提高收敛精度.实验表明,CGHDE算法对函数维度的敏感性大大低于标准DE算法,并且寻优能力强,稳定性好,搜索精度高,特别适合于工程中高维复杂函数的优化问题.关键词:混沌优化;高斯优化;差分进化;遗传算法;......
