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1.
针对稀疏数据场景下,传统的多项式-狄利克雷模型存在一定的分类精度问题,提出一种基于变分推理的分层贝叶斯网络的参数估计方法. 通过在传统的多项式-狄利克雷模型中引入超先验,构建出的分层多项式-狄利克雷模型可用于贝叶斯网络中的条件分布估计. 对分层多项式-狄利克雷模型的先验依赖结构进行分析研究,提出一种快速准确的自组织变分推理算法. 与传统的分类模型相比,本文提出的分层多项式-狄利克雷模型在处理小数据集液体火箭发动机的故障分类中有显著的性能提高. 相似文献
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何越 《河南教育学院学报(自然科学版)》2013,(4):25-27
总结并证明了狄利克雷函数与黎曼函数的性质,主要包括奇偶性、周期性、连续性、可微性、可积性.特别地,引入极限函数描述狄利克雷函数,并在连续性中引入了上、下半连续. 相似文献
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利用两个辅助函数,论证了函数项级数∞∑n=1un(x)在区间[a,b]上存在分解式时狄利克雷判别法的必要性。从而得出了在一般项级数中和无穷限积分中狄利克雷判别法的类似的必要性成立的定理。 相似文献
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人类正在迈入信息社会.最近,电脑界又传来振奋人心的消息,许多大型计算机公司正在开发一种新型的计算机——网络电脑.据称,这种新概念电脑将会给目前的电脑业和21世纪的人类生活产生深远的影响. 相似文献
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讨论了作为狄利克雷分布推广的Liouville分布对于多项分布抽样情形下的贝叶斯估计,并给出了其风险函数在极大似然估计和狄利克雷先验分布下贝叶期估计风险函数的比较。 相似文献
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朱怀平 《南京师大学报(自然科学版)》1994,17(2):1-9,13
研究了临界情形的拟线性二阶方程组的狄利克雷问题,证明了狄利克雷问题解的存在唯一性,并给出解的渐近展开式及余项,估计式. 相似文献
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针对跨领域项目推荐过程中用户兴趣稀疏造成的推荐冷启动问题,提出一种基于混合兴趣主题模型兴趣领域潜在狄利克雷分布(PA-LDA)的推荐方法。PA-LDA使用兴趣潜在狄利克雷分布(P-LDA)模块挖掘用户历史行为数据,生成关于目标项目中兴趣主题的概率分布,综合考虑主题和项目内容词对兴趣的影响进行参数估计建模,得到用户对目标项目的兴趣评价。PA-LDA使用领域潜在狄利克雷分布(A-LDA)得到领域对项目目标的兴趣评价,混合两类兴趣评价,使用top-k方法推荐目标项目。在EdX和GCSE两组真实数据集上进行实验,验证方法的有效性和准确性。研究结果表明:PA-LDA可以有效解释用户兴趣和领域兴趣对项目推荐的作用原理,实现多维领域推荐的兴趣特征捕捉,提升推荐的适应性与准确性。 相似文献
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梁晓毅 《西安科技大学学报》2004,24(3):396-398
考虑加权狄利克雷空间上循环性问题,用∏表示复平面上的单位圆盘,H2表示二阶Hardy空αnu2,∑∞(n 1)δ|αn|2<∞,0<δ<1,δ=1时,D1是典型的狄间,Dδ=∈H2:(u)=∑∞n=0n=0利克雷空间,δ=0时,D1空间与Hardy空间H2重合。文中推广了加权狄利克雷空间循环性的一些结果。证明了这些空间上的有关循环性的两个比较定理。 相似文献
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夏海瑞 《山东大学学报(理学版)》1993,(4)
通过对克雷末斯—海森堡色散公式中求和规则的分析,讨论了虑态在SRS中桥接跃迁过程的作用,从而提出了SRS的物理机制,在此基础上,引进一个假设,建立理论模型,导出了第一阶Stokes光子的速率方程。 相似文献
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“电脑算命”看起来挺玄乎,只要你报出自己出生的年、月、日和性别,一按按键,屏幕上就会出现所谓性格、命运的句子,据说这就是你的“命”。其实这充其量不过是一种电脑游戏而已。我们用数学上的抽屉原理很容易说明它的荒谬。抽屉原理又称鸽笼原理或狄利克雷原理,它是数学中证明存在性的一种特殊方法。举个最简单的例子,把3个苹果按任意的方式放入两个抽屉中,那么一定有一个抽屉里放有两个或两个以上的苹果。这是因为如果每一个抽屉里最多放有一个苹果,那么两个抽屉里最多只放有两个苹果。运用同样的推理可以得到: 相似文献
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近年来,phantom场受到许多宇宙学学者的关注.研究了狄利克雷边界条件下有质量phantom场的Casimir效应,利用Abel-Plana公式,得出了狄利克雷边界条件下有质量phantom场的Casimir能量和Casimir力,表明phantom场的Ca-simir能量和Casimir力是分段均匀的,当质量趋近于零时,其结果回到无质量phantom场的情形. 相似文献
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B.C.本恩特 《国外科技新书评介》2009,(6):3-4
海克(E.Hecke,1887—1947)是德国数学家。他建立的海克理论已经成为当代数论的前沿。模形式和狄利克雷(P.Diriehlet,1805—1859)级数距今已有近200年,海克对它们的研究也近100年。从历史上讲,这里讲的海克理论是指他在1936年发表的对应理论。数学上称为海克对应或海克算子。简单说,就是模函数与狄利克雷级数之间的对应。 相似文献
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传统的高斯混合模型对于含有噪声的图像不能进行有效的分割。针对有噪声图像的分割问题,提出了一种基于狄利克雷分布和参数分析的高斯混合模型图像分割算法。首先采用高斯函数对像素计算先验概率值,然后采用狄利克雷分布和定律关联像素间的邻域信息,并利用梯度下降法优化参数。实验结果表明,本文算法对无噪声和有噪声图像的分割结果比传统方法更有效,误分率更低。 相似文献
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