检索结果-维普期刊中文期刊服务平台

改进BIC的GNSS站坐标时序有色噪声特性分析被引量：1: 1; 作者鲁铁定罗新赣孙喜文《导航定位学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期53-61,共9页; 为了有效解决传统的极大似然估计方法存在的未知数多导致结果不准确的问题,提出一种改进BIC的GNSS站坐标时序有色噪声特性分析方法:选取全球范围内100个基准站2008—2022年坐标时序及仿真的100组坐标时序,采用赤池信息准则(AIC)、贝叶... 展开更多; 关键词赤池信息准则(AIC) 贝叶斯信息准则(bic) 改进的贝叶斯信息准则(bic_tp) 噪声模型估计全球卫星导航系统(GNSS)坐标时间序列; 在线阅读下载PDF 职称材料

结合模型混淆度和BIC准则的语种识别精细建模方法被引量：3: 2; 作者徐颖宋彦戴礼荣《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2011年第5期573-578,共6页; 提出了一种基于语种模型混淆度的模型参数估计方法,并结合贝叶斯信息准则(Bayesian informationcriterion,BIC)来进行模型的选取,避免了大量标注信息的需求。在NIST-07语种识别30,10和3s的测试任务中,分别给出了在最大似然(Maximum like... 展开更多; 关键词语种识别贝叶斯信息准则模型混淆度高斯混合模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于贝叶斯信息准则的文本主题数估计被引量：5: 3; 作者王晓斌温春石昭祥《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第7期183-185,共3页; 特定领域的主题识别和关键词提取有着广泛的应用,但通过人工指定识别或文本聚类自动生成的主题类别缺乏客观的度量方法。该文结合基于BIC准则的模型选择理论和独立分量分析技术对主题的数量进行概率估计,给出主题数量在BIC意义下的统计... 展开更多; 关键词主题识别关键词提取独立分量分析贝叶斯信息准则; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于高斯混合密度模型的医学图像聚类方法被引量：6: 4; 作者宋余庆王春红 +1 位作者陈健美谢从华《江苏大学学报（自然科学版）》 EI CAS 北大核心 2009年第3期293-296,共4页; 研究了医学图像的聚类问题,提出一种基于高斯混合密度模型的K-EM聚类算法,并将此算法用于人体腹部图像数据,实现肝、肾、脾等主要器官的分类.在算法中,随机选取腹部图像像素数据,用QAIC信息准则确定训练样本的最佳类别数;用K均值聚类算... 展开更多; 关键词医学图像 K均值聚类高斯混合模型 QAIC信息准则 EM算法贝叶斯准则; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于信息瓶颈算法的图像分割: 5; 作者谭立球夏利民谷士文《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第18期215-216,219,共3页; 图像分割是图像信息处理的内容之一。分割方法有很多,其中较为典型的是模糊C均值(FCM)算法,但它存在一些缺陷。该文提出一种基于信息瓶颈的图像分割方法,用凝聚的信息瓶颈算法对图像像素进行聚类。在分割过程中,使用贝叶斯信息准则确定... 展开更多; 关键词图像分割信息瓶颈贝叶斯信息准则; 在线阅读下载PDF 职称材料

未知信源个数的自适应盲信号分离算法被引量：2: 6; 作者贠亚男许明圣《科学技术与工程》 2011年第32期7931-7933,7939,共4页; 结合基于贝叶斯信息准则的模型选择理论和独立分量分析技术对信源数未知时超定盲分离模型的源信号数量进行概率估计。给出了信源数量的统计分布,在此基础上实现了未知源个数的ICA分解。根据输出分量间的冗余分量进行有效数据提取,大大... 展开更多; 关键词独立分量分析盲分离贝叶斯信息准则; 在线阅读下载PDF 职称材料

结合两种距离测度的说话人聚类算法被引量：1: 7; 作者陈玥同刘学亮《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2015年第10期2369-2373,共5页; 说话人聚类研究如何将一段语音中同一说话人的语音聚合.提出一种基于结合广义似然比与归一化交叉似然比两种距离测度的聚类算法.算法首先提取每一段语音信号的MFCC特征,并建立高斯混合模型,最后采用基于结合广义似然比与归一化交叉似然... 展开更多; 关键词说话人聚类广义似然比归一化交叉似然比贝叶斯判据; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进BIC的GNSS站坐标时序有色噪声特性分析被引量：1: 1; 作者鲁铁定罗新赣孙喜文; 机构东华理工大学测绘与空间信息工程学院/自然资源部环鄱阳湖区域矿山环境监测与治理重点实验室; 出处《导航定位学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期53-61,共9页; 基金国家自然科学基金(42061077,42064001,42104023,42374040)。; 文摘为了有效解决传统的极大似然估计方法存在的未知数多导致结果不准确的问题,提出一种改进BIC的GNSS站坐标时序有色噪声特性分析方法:选取全球范围内100个基准站2008—2022年坐标时序及仿真的100组坐标时序,采用赤池信息准则(AIC)、贝叶斯信息准则(BIC)、改进的贝叶斯信息准则(BIC_tp)对不同有色噪声模型进行噪声特性分析,获取基准站坐标序列的最优噪声模型及速度参数;探讨BIC_tp对噪声模型及速度估计的影响。结果表明,基准站坐标序列噪声模型呈现出多样性特征,在北(N)和东(E)方向主要表现为闪烁噪声+白噪声(FNWN)模型,天顶(U)方向主要表现为幂律噪声+白噪声(PLWN)模型;相比于AIC和BIC噪声模型估计准则,BIC_tp方法对有色噪声模型估计具有较高的准确性,尤其是闪烁噪声+随机游走噪声(RW)+白噪声(FNRWWN)模型对全球卫星导航系统(GNSS)站速度不确定度的影响在N与E方向远大于U方向;正确获取模型参数估计的实际不确定度及改正噪声分量对于合理应用GNSS坐标时间序列数据具有重要意义。; 关键词赤池信息准则(AIC) 贝叶斯信息准则(bic) 改进的贝叶斯信息准则(bic_tp) 噪声模型估计全球卫星导航系统(GNSS)坐标时间序列; Keywords Akaike information criteria(AIC) bayesian information criteria(bic) improved bic(bic_tp) noise model estimation global navigation satellite system(GNSS)coordinate time series; 分类号 P228 [天文地球—大地测量学与测量工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名结合模型混淆度和BIC准则的语种识别精细建模方法被引量：3: 2; 作者徐颖宋彦戴礼荣; 机构中国科学技术大学电子工程与信息科学系; 出处《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2011年第5期573-578,共6页; 基金安徽省自然科学基金(090412056)资助项目; 文摘提出了一种基于语种模型混淆度的模型参数估计方法,并结合贝叶斯信息准则(Bayesian informationcriterion,BIC)来进行模型的选取,避免了大量标注信息的需求。在NIST-07语种识别30,10和3s的测试任务中,分别给出了在最大似然(Maximum likelihood,ML)准则和最大互信息(Maximum mutual information,MMI)准则下性能比较,所提出的方法相对于基线系统,性能都有明显的提升,而且达到了利用标注信息进行细化建模相同的水平。; 关键词语种识别贝叶斯信息准则模型混淆度高斯混合模型; Keywords language identification bayesian information criteria （bic） model confusion Gaussian mixture model; 分类号 TN912.34 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于贝叶斯信息准则的文本主题数估计被引量：5: 3; 作者王晓斌温春石昭祥; 机构电子工程学院网络工程系; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第7期183-185,共3页; 文摘特定领域的主题识别和关键词提取有着广泛的应用,但通过人工指定识别或文本聚类自动生成的主题类别缺乏客观的度量方法。该文结合基于BIC准则的模型选择理论和独立分量分析技术对主题的数量进行概率估计,给出主题数量在BIC意义下的统计分布。在此基础上实现了文档矩阵的ICA分解,并根据分离的独立分量获得主题的关键词及其权重。实验表明,该方法在没有领域知识支持的情况下能估计出反映文本集合的主题数并提取相应的关键词。; 关键词主题识别关键词提取独立分量分析贝叶斯信息准则; Keywords topic identification keyword extraction Independent Component Analysis（ICA） bayes information criteria（bic）; 分类号 TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于高斯混合密度模型的医学图像聚类方法被引量：6: 4; 作者宋余庆王春红陈健美谢从华; 机构江苏大学计算机科学与通信工程学院常熟理工学院计算机科学与工程学院; 出处《江苏大学学报（自然科学版）》 EI CAS 北大核心 2009年第3期293-296,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(60841003); 文摘研究了医学图像的聚类问题,提出一种基于高斯混合密度模型的K-EM聚类算法,并将此算法用于人体腹部图像数据,实现肝、肾、脾等主要器官的分类.在算法中,随机选取腹部图像像素数据,用QAIC信息准则确定训练样本的最佳类别数;用K均值聚类算法得到混合模型的初始参数;用期望最大(EM)算法多次迭代建立腹部图像数据的混合密度模型;运用贝叶斯准则,将腹部图像所有像素值划分到混合模型中相应的模型分支,得到每个器官像素值划分的正确率与误判率.试验结果表明,新算法分类的平均正确率高于85%、误判率低于10%,优于K均值算法.; 关键词医学图像 K均值聚类高斯混合模型 QAIC信息准则 EM算法贝叶斯准则; Keywords medical image K- means algorithm Gaussian mixture density model QAIC information criteria EM algorithm bayes rule; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于信息瓶颈算法的图像分割: 5; 作者谭立球夏利民谷士文; 机构中南大学信息工程学院; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第18期215-216,219,共3页; 文摘图像分割是图像信息处理的内容之一。分割方法有很多,其中较为典型的是模糊C均值(FCM)算法,但它存在一些缺陷。该文提出一种基于信息瓶颈的图像分割方法,用凝聚的信息瓶颈算法对图像像素进行聚类。在分割过程中,使用贝叶斯信息准则确定图像区域的类别数。对一个包含500幅图像的图像库进行实验,结果表明该方法具有很好的分割效果。; 关键词图像分割信息瓶颈贝叶斯信息准则; Keywords image segmentation information bottleneck bayes information Criterion（bic）; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名未知信源个数的自适应盲信号分离算法被引量：2: 6; 作者贠亚男许明圣; 机构平顶山工业职业技术学院河南平高电器股份有限公司; 出处《科学技术与工程》 2011年第32期7931-7933,7939,共4页; 文摘结合基于贝叶斯信息准则的模型选择理论和独立分量分析技术对信源数未知时超定盲分离模型的源信号数量进行概率估计。给出了信源数量的统计分布,在此基础上实现了未知源个数的ICA分解。根据输出分量间的冗余分量进行有效数据提取,大大简化了算法的计算量和复杂度。仿真结果验证了该算法的收敛稳定性与分离的有效性。; 关键词独立分量分析盲分离贝叶斯信息准则; Keywords according to the ICA separating matrix.The new algorithm overcomes the drawback of being unable to convergence stably and utilizes the redundant components to select the effective data which simplifies the computation and complexity.The simulation results illustrate the convergent stability and the separating efficiency. [Key words] independent component analysis blind separation bayes information criteria; 分类号 TN911.25 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名结合两种距离测度的说话人聚类算法被引量：1: 7; 作者陈玥同刘学亮; 机构合肥工业大学计算机与信息学院; 出处《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2015年第10期2369-2373,共5页; 基金国家"八六三"高技术研究发展计划项目(2014AA015104)资助; 文摘说话人聚类研究如何将一段语音中同一说话人的语音聚合.提出一种基于结合广义似然比与归一化交叉似然比两种距离测度的聚类算法.算法首先提取每一段语音信号的MFCC特征,并建立高斯混合模型,最后采用基于结合广义似然比与归一化交叉似然比两种距离测度的层次化策略对语音信号进行聚类.在算法中,贝叶斯判据用以确定聚类结束的条件.实验表明,该算法提高了系统的综合性能,较好的解决了无监督说话人聚类问题.结合两种距离测度比单独使用任何一种距离测度的系统性能提高了6%.并且,通过改进更新类间距的方式,聚类速度相比传统高斯混合模型聚类方法提升6倍.; 关键词说话人聚类广义似然比归一化交叉似然比贝叶斯判据; Keywords speaker clustering Generalized Likelihood Ratio （ GLR） Normalized Cross Likelihood Ratio （ NCLR ） bayes information criteria（ bic）; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	改进BIC的GNSS站坐标时序有色噪声特性分析	鲁铁定罗新赣孙喜文	《导航定位学报》 CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	结合模型混淆度和BIC准则的语种识别精细建模方法	徐颖宋彦戴礼荣	《数据采集与处理》 CSCD 北大核心	2011	3	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于贝叶斯信息准则的文本主题数估计	王晓斌温春石昭祥	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2009	5	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于高斯混合密度模型的医学图像聚类方法	宋余庆王春红陈健美谢从华	《江苏大学学报（自然科学版）》 EI CAS 北大核心	2009	6	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于信息瓶颈算法的图像分割	谭立球夏利民谷士文	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2008	0	在线阅读下载PDF 职称材料
6	未知信源个数的自适应盲信号分离算法	贠亚男许明圣	《科学技术与工程》	2011	2	在线阅读下载PDF 职称材料
7	结合两种距离测度的说话人聚类算法	陈玥同刘学亮	《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心	2015	1	在线阅读下载PDF 职称材料