贝叶斯学习相关论文
针对传统恒虚警率方法难以探测鸟类目标的问题，提出一种基于时频域鸟类目标微多普勒贝叶斯增强算法。首先，以鸟类目标扑翼模型为基础......
雷达对群中密集目标的分辨一直是雷达信号处理领域的一个难题,传统的高分辨方法,例如MUSIC、ESPRIT及其改进的算法,在实际应用过程......
小样本学习是人类理解世界的主要认知方式。在机器学习领域,小样本学习可以有效解决深度学习算法因为训练数据不足而导致网络模型......
现代工程结构日益大型化、轻柔化,其安全服役和动力灾变问题越来越突出。结构可靠度分析和结构健康监测是保障工程结构长期服役和......
许多现实问题中的数据可以由多个视图进行描述,多视图学习是研究如何利用数据多视图特性进行建模的机器学习分支。用知识建模现象......
随着移动互联崛起以及大数据时代的到来,信号处理的需求越来越大,这就给信号采集、传输以及存储带来了巨大的挑战。一方面,随着低......
在信息化、数字化、网络化的当今时代,个人信息的安全性越来越重要,如何准确、方便地进行个人身份的验证和辨识,已经成为当下人们......
随着阵列信号处理理论和技术的发展,测向技术在雷达、无线通讯、声纳、地震勘及射电天文等许多领域得到广泛应用,尤其在近十多年来......
认知无线电是能自动感知周围频谱环境并检测到空闲频谱的新技术，能显著提高频谱的利用率，成为无线通信领域的研究热点之一。认知无线......
随着水声通信技术的高速发展和广泛应用，利用水声通信系统传送的信息量大为增加，传统的低速率通信方式已经难以满足应用的需求，需要的......
本文主要考虑了块状稀疏(block-sparse)信号的恢复问题,利用压缩感知理论,通过挖掘信号的稀疏特性及块状聚类结构特性,基于低维的......
本文主要是针对数据挖掘中的分类算法进行研究。在分析已有算法的基础上，提出了自己的改进算法，并且利用实验对算法的性能进行了分析......
随着多媒体数据的日益发展和普及,多媒体相关技术的研究成为当前信息领域的一个热点,特别是基于内容的图像检索(Content Based Ima......
统计学习理论和核技术的结合造就了支持向量机的成功，同时也触发了核机器的产生和其迅速的发展。核机器已经成为机器学习领域一个新......
据专家预测,未来几年B2B的商务模式在整个电子商务中占有绝对的优势,而B2B电子商务所涉及的就是企业使用Internet或各种商务网络向......
Internet的飞速发展已经深刻地影响着传统商业模式的运作，电子商务已经被越来越多的人所接受，目前基于Agent的电子商务研究成为业界......
随着Agent技术与电子商务相关技术的结合,基于Agent技术的电子商务模型逐渐成为学术界研究的热点。现有的电子商务系统对商务自动......
学位
人脸超分辨率重构是将低分辨率人脸图像重构为高分辨率图像的技术，该技术在公安、监控与电子商务等系统中具有重要的实际意义。尺度......
近年来,云计算模式的势头愈演愈烈,其理念在制造业逐步兴起,很多计算机服务中心,把资源虚拟化为服务,并集中起来建立云服务平台。......
极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar,Pol SAR)图像中的一个像素对应地面一个小区域内的地物,同一种地物的像......
非线性自回归模型(NARX)可以用来描述一大类的非线性动态系统,该模型的优点使研究者逐渐意识到其在描述复杂系统时的重要性。例如,......
高效获取高分辨率的生物电镜图像是脑科学研究的重要环节。采集耗时和采集精度是脑微观重建工程的两大难题。由于硬件的限制,从算......
高频交易作为一项新兴算法交易,近些年在国内外发展十分迅速,但由于一些硬件和政策的限制,在中国还很难实施这样的策略。在欧美市......
近年来,图像分类算法发展迅猛、成果显著,尤其是以基于深度学习的图像分类算法更是取得了比肩人类的性能。但是该领域的发展仍存在......
波达方向估计,即DOA(Direction of Arrival),是一种测向方法。它利用天线阵列接收数据来估计出入射信号的到达角,在移动定位、声呐......
随着SAR成像技术的快速发展,使得SAR图像解译技术的研究成为焦点,而SAR图像分割技术是研究SAR图像解译技术的前提和基础,也是SAR图......
随着学科的整合和技术的发展,情绪研究在神经科学领域日益重要.奈特不确定性是指消费者用主观信念而不是客观概率估计未来购买结果......
为了获得理想的跨航向分辨率,现有下视三维合成孔径雷达(DL 3DSAR)成像方法所需天线阵列过长,且阵元数目过多。针对该问题,提出了......
随着电子商务服务和软件技术的快速发展，具有一定独立性、智能性、可移动性的Agent以及由其组成的多Agent系统被广泛地用于模拟、优......
工程项目建设不可避免会出现争端,并且争端处理过程也非常复杂,研究工程争端谈判中索赔双方的动态博弈过程具有重要意义。本文依据......
为了提高短期负荷的预测准确度,提出一种聚类分析和改进贝叶斯算法的短期负荷预测模型。首先收集短期负荷的历史样本,并进行归一化......
匹配场处理是目前水下被动源定位的主要手段之一。常规匹配场处理方法分辨能力较低、旁瓣较高,因此提高分辨力的问题作为匹配场处......
压缩感知(CompressiveSensing，CS)是这些年来信号处理领域一个比较热门的研究方向。它主要解决稀疏信号的压缩测量和压缩后恢复重构......
社会经济生活中广泛地存在“羊群效应”的现象，本文运用不完全信息动态博弈的理论框架分析“羊群效应”产生的机制及后果。本文的第......
如何高效地使用Agent学习机制进行在线协商,已经成为经济学家和计算机学者共同研讨的一个主要方向。,为了当协商进入僵持状态时参......
在不完全信息下,研究了风险资产收益前两阶矩的参数不确定性对动态资产组合选择的影响.在连续时间下假设资产的价格服从随机扩散过......
基于供电网络中存在大量的风险,它们的发生并不是独立的,而是随着供电过程相互传递,这种传递性既存在于供电网络的各环节之间,也存......
能源供应紧张与环境污染严重是中国社会的基本现状,通过发电权交易,可在一定程度上缓解能源与环境问题,同时也为发电权买卖双方创......
研究油田储层的准确建模。利用地震资料进行油田储层建模研究时，由于地震资料覆盖面广、横向采集密度大的特点，使得储层特征数据分布......
针对信息检索中如何提高检索的精度问题,提出了一个基于相关反馈的视频检索算法。使用概率框架来描述检索问题,并根据贝叶斯学习按......
针对传统稀疏贝叶斯学习的DOA估计算法复杂度较高、收敛速度较慢等问题,提出了一种基于变分稀疏贝叶斯学习的DOA估计算法。首先通......
从计算学习理论的角度研究贝叶斯学习的相容性和后验分布的渐近正态性，给出了贝叶斯学习的正则条件，证明了在这些条件下贝叶斯学习不......
随着社交媒体和基于定位的智能手机普及,人们可以通过社交平台获得其他人的出行经验,同时与别人分享自己的出行信息.这种媒体形式......
In this paper we propose an experimental method to choose a prior distribution. Different from many re-searchers, who of......
