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使用数学模型选择的方法对古典钢琴演奏中乐句节奏类型的决定因素进行建模

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复旦学报（自然科学版） 2017年第2期56卷 167-174页

作者：李圣辰北京邮电大学信息光子学与光通信研究院北京100876

在古典钢琴演奏中,对乐句中节奏线条进行分类是一种常用做法.很多音乐学家在音乐学研究中对于乐句中节奏线条类型的选择因素做出了不同的假设.这些假设通常关注两大类因素:乐句本身的属性和节奏变化的时序关系.使用乐句位置和前序乐句... 详细信息

在古典钢琴演奏中,对乐句中节奏线条进行分类是一种常用做法.很多音乐学家在音乐学研究中对于乐句中节奏线条类型的选择因素做出了不同的假设.这些假设通常关注两大类因素:乐句本身的属性和节奏变化的时序关系.使用乐句位置和前序乐句中节奏线条的类型作为对于乐句节奏线条类型决定因素的抽象成因,4个贝叶斯图模型假设被用来进行对比测试,从而揭示古典钢琴演奏中对于乐句的节奏线条类型的决定因素.根据相对熵、交叉熵和作者自行拟定的交叉熵比在内的3个模型表现衡量标准,联合模型,即考虑单一乐句节奏型的选取与前序乐句中节奏型和乐句位置均相关的候选贝叶斯图模型,能够较为准确地折射出在古典钢琴演奏过程中,为乐句选取节奏型的影响因素.

关键词：节奏型模型选择钢琴演奏节奏型影响因素贝叶斯图模型

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中国上市银行系统重要性指数构建及评估

经济管理 2018年第3期40卷 40-56页

作者：徐国祥王莹上海财经大学统计与管理学院上海200433 上海财经大学应用统计研究中心上海200433

本文基于贝叶斯图模型测度的银行网络,第一次将网络结构中的传染风险和银行的个体风险相结合,设计了考虑网络结构因素的系统重要性指数,并对中国上市的14家银行进行了系统重要性评估。该指数可以用来衡量银行破产或崩溃时对系统造成的... 详细信息

本文基于贝叶斯图模型测度的银行网络,第一次将网络结构中的传染风险和银行的个体风险相结合,设计了考虑网络结构因素的系统重要性指数,并对中国上市的14家银行进行了系统重要性评估。该指数可以用来衡量银行破产或崩溃时对系统造成的外溢效应大小,不仅有助于克服综合指数法无法避免的大型银行由于政府救助的必然性产生的道德风险,还保持了综合指数法的易操作性,为我国银行系统重要性评估和分类监管提供了新的思路。实证研究结果表明:我国银行的个体风险排名与资产规模排名具有极高的一致性,但个体风险排名与传染风险排名差异较大。2016年我国银行网络中传染风险最高的银行并非个体风险最高或规模最大的银行,而是国有银行中个体风险最低且规模最小的银行。本文同时计算出了2007-2016年各年度我国各家上市银行的系统重要性指数,发现我国上市银行中历年都存在规模不大但系统重要性较高的银行,本文对此提出了有针对性的对策建议。

关键词：系统重要性指数银行网络贝叶斯图模型

COT:一种连续时间序列建模的社区发现算法

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山东大学学报（理学版） 2016年第11期51卷 41-49,57页

作者：吴平杰周斌吴泉源国防科学技术大学计算机学院湖南长沙410073

研究基于交互及内容数据发现交往密切的交互社区,以及这些社区如何随时间发展变化,对于网络营销、内容推荐等应用具有重要意义。已有的基于内容与链接分析的混合模型大都未能对交互行为中广泛存在、且显著影响社区结构的时序信息进行统... 详细信息

研究基于交互及内容数据发现交往密切的交互社区,以及这些社区如何随时间发展变化,对于网络营销、内容推荐等应用具有重要意义。已有的基于内容与链接分析的混合模型大都未能对交互行为中广泛存在、且显著影响社区结构的时序信息进行统一建模分析。基于贝叶斯图模型,提出了一种可综合考虑交互信息、网络结构以及交互行为时间信息的社区发现模型COT(community over time),可用于从在线社交网络的交互数据中发现具有特定主题倾向及周期性行为模式的动态交互社区。模型采用Gibbs采样进行贝叶斯统计推断,通过在新浪微博真实数据集上的实验验证,可以有效应用于在线社交网络中并取得较高的精细度和可解释性。

关键词：社区发现贝叶斯图模型时间序列分析 Gibbs采样社区演化

Bayesian图模型的化简及在软件测试中的应用

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航空计算技术 2004年第1期34卷 49-52页

作者：胡昌斌陈霄凯宋雨黄志强华北电力大学计算机科学与工程系河北保定071003

介绍了一种基于贝叶斯图模型的软件测试新方法,该方法为具有不确定性的软件测试问题的逻辑结构提供了形式化机制。分析了该方法的优点和不足,并进行了改进。提出了简化模型,给出了测试过程,通过实例介绍了该模型。表明通过基于贝叶斯图... 详细信息

介绍了一种基于贝叶斯图模型的软件测试新方法,该方法为具有不确定性的软件测试问题的逻辑结构提供了形式化机制。分析了该方法的优点和不足,并进行了改进。提出了简化模型,给出了测试过程,通过实例介绍了该模型。表明通过基于贝叶斯图模型的测试方法所构造的模型可以作为软件测试的动态表示,并用于驱动测试设计,为测试者提供决策支持。

关键词：贝叶斯图模型软件测试 Bayesian图条件概率

移动互联网中基于机器学习的用户个性化QoE评估

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移动互联网中基于机器学习的用户个性化QoE评估

作者：李沛龙北京邮电大学

学位级别：硕士

移动通信技术、互联网技术和智能终端设备的共同发展促进了移动互联网业务的兴起。如今移动互联网已经成为人们生活中不可或缺的一部分,并且保持了高速发展势头。而良好的用户体验质量(Quality of Experience, QoE)将会是支撑移动互联... 详细信息

移动通信技术、互联网技术和智能终端设备的共同发展促进了移动互联网业务的兴起。如今移动互联网已经成为人们生活中不可或缺的一部分,并且保持了高速发展势头。而良好的用户体验质量(Quality of Experience, QoE)将会是支撑移动互联网发展的重要条件。关于QoE评估的研究吸引了众多专家学者,并有很多优秀的研究成果。然而大多数研究所考虑的因素都局限在便于观察测量的客观因素,而很少研究QoE与用户主观因素的关系,这就导致QoE的评估是基于用户群体的统计,其粒度难以精细到单用户单业务。针对这一研究现状,本文提出了个性化QoE评估,并对具体的评估方法进行研究。具体研究内容包括：首先,本搭建了一个用于搜集个性化QoE相关数据的数据搜集平台。此平台可以提供在线视频播放服务,并同时搜集相关的用户数据,这些数据可以为个性化QoE评估提供研究基础。其次,本文研究了用户主观特征中最重要的因素之一——用户偏好与QoE的关系,根据已有的研究成果总结出三条性质,并建立了与之相符合的数学模型。此QoE模型与传统模型的最大区别在于考虑了用户的主观特征,由此可以体现出用户的个性化差别。个性化QoE评估模型中的核心部分是用户对业务的偏好,在实际的应用中,靠用户反馈得到用户针对业务的偏好是不现实的,因此需要对用户偏好进行合理预测。而这需要依靠机器学习技术来完成。在分析研究了不同的预测模型和算法后,本文建立了一个三层贝叶斯图模型,从下到上依次是可观察特征层,隐藏特征层,偏好预测层。由于此模型的训练算法没有解析最优解,且包含隐藏特征,所以采用期望最大化(Expectation Maximization)算法进行训练,其中在求期望的步骤用了蒙特卡罗(Monte Carlo)法进行简化。随后本文使用MovieLens数据集对所建模型进行了验证,并从各方面分析了模型中各参数变化对模型带来的影响。实验结果表明,贝叶斯图模型的性能较经典的矩阵分解模型有显著的提升。其均方根误差(Root MeanSquare Error, RMSE)相比矩阵分解模型降低了13%。考虑到受限波兹曼机(Restricted Boltzmann Machine, RBM)有较强的隐藏特征抽取能力,本文随后建立了基于RBM的协同过滤模型对用户偏好进行预测。模型的训练使用了经典的对比散度(Contrastive Divergence, CD)算法。为了解决冷启动问题并进一步提高模型效果,本文对模型进行了扩展,将用户可观测特征作为额外的可见节点融合到模型中。通过实验,本文分析了不同参数对RBM协同过滤模型的影响,对比了扩展前的模型与扩展后的模型。实验结果表明,对模型进行扩展后,模型的性能得到显著的提升。

关键词：用户体验质量个性化机器学习贝叶斯图模型受限波兹曼机

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