检索结果-南通市图书馆

基于bayesian估计理论的GPS导航算法

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宇航学报 2009年第3期30卷 1073-1078页

作者：周泽波沈云中同济大学测量与国土信息工程系上海200092 现代工程测量国家测绘局重点实验室上海200092

当观测信息冗余度小或出现异常时,仅依靠GPS单历元数据难以获得可靠的定位结果,需借助历史信息改善定位精度和可靠性。导出了bayesian递推算法的一般形式,建立了基于移动窗口的牛顿向前插值模型与常速度、二次曲线最小二乘拟合模型的先... 详细信息

当观测信息冗余度小或出现异常时,仅依靠GPS单历元数据难以获得可靠的定位结果,需借助历史信息改善定位精度和可靠性。导出了bayesian递推算法的一般形式,建立了基于移动窗口的牛顿向前插值模型与常速度、二次曲线最小二乘拟合模型的先验信息获取方式,引入了当前历元相关观测方程的抗差估计,并采用实测GPS动态数据计算分析,结果表明:抗差估计能有效抑制粗差对GPS定位结果的影响;拟合模型对误差具有平滑作用,其中二次曲线模型明显优于常速度模型,但两者均需实时计算拟合系数;而牛顿向前插值模型系数恒定,计算简单,显著提高了定位精度及可靠性。

关键词：全球定位系统 bayesian估计状态模型导航稳健估计

Cauchy稀疏约束bayesian估计地震盲反褶积框架与算法研究

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石油物探 2009年第5期48卷 459-464页

作者：刘喜武宁俊瑞张改兰中国石油化工股份有限公司石油勘探开发研究院北京100083 中国石油大学(北京)资源与信息学院北京102249 中国海洋大学海洋地球科学学院山东青岛266100

以二阶统计学方法为基础,从Canadas等提出的非最小相位子波和非白噪反射系数地震盲反褶积框架出发,给出了Cauchy稀疏约束bayesian估计地震盲反褶积框架。基于反射系数与子波相互独立(或弱相关)的假设,分别构建了反射系数和子波最优估计... 详细信息

以二阶统计学方法为基础,从Canadas等提出的非最小相位子波和非白噪反射系数地震盲反褶积框架出发,给出了Cauchy稀疏约束bayesian估计地震盲反褶积框架。基于反射系数与子波相互独立(或弱相关)的假设,分别构建了反射系数和子波最优估计方程,并采用预条件共轭梯度法迭代反演实现反射系数和子波的同时估计。在方法具体实现时,以传统脉冲反褶积结果作为迭代初值,通过迭代得到反射系数和任意相位子波;然后再对子波进行最小相位化,通过反演得到反子波;最后将反子波与地震道褶积,得到反褶积结果。利用理论模型和实际数据对算法进行了试算,结果表明,给出的地震盲反褶积理论框架是正确的;与直接(共轭梯度求解正则方程)稀疏同时迭代反演法的对比显示,预条件共轭梯度算法稳定,精度高,收敛快。

关键词：地震盲反褶积子波估计 Cauchy稀疏约束 bayesian估计预条件共轭梯度法

基于边缘检测和bayesian估计的小波阈值去噪方法

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基于边缘检测和Bayesian估计的小波阈值去噪方法

作者：吴静吉林大学

学位级别：硕士

论文以去除噪声、保留图像的边缘特征点为出发点,以提高PSNR、重构图像清晰度为目的进行研究。由于小波变换后的图像能量主要分布在低频部分,噪声基本上分布在高频部分,而图像的边缘信息是图像最为有用的高频信息。因此,利用传统的方法... 详细信息

论文以去除噪声、保留图像的边缘特征点为出发点,以提高PSNR、重构图像清晰度为目的进行研究。由于小波变换后的图像能量主要分布在低频部分,噪声基本上分布在高频部分,而图像的边缘信息是图像最为有用的高频信息。因此,利用传统的方法去噪时,虽然能较好的去除图像中的噪声,但不能较好的保留图像的边缘信息。另外,全局阈值法有“过扼杀”小波系数的倾向,使图像的信息被去除。针对传统去噪方法不能保留边缘特征和全局阈值法“过扼杀”小波系数的缺点,论文首先对图像进行边缘检测。由于在去噪方面采用了小波阈值去噪方法,为了更好的利用小波变换的特点,把小波边缘检测应用于图像去噪,通过小波边缘检测方法确定边缘特征点的位置。在对小波变换后的各高频子带进行阈值处理时,非边缘特征点进行阈值处理,而边缘特征点所在位置的小波系数不受阈值去噪的影响,在阈值去噪时保持不变。其次在阈值选择上,论文采用了基于bayesian风险估计推出的阈值公式,计算得到的阈值进行去噪的。理论分析和实验结果表明,与传统的去噪方法相比,本文方法能较好的保留图像的边缘信息,且提高了图像的峰值信噪比。

关键词：小波变换边缘检测小波阈值去噪 bayesian估计

NMAR机制下线性回归模型参数的bayesian估计

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长春师范大学学报 2010年第4期 15-17页

作者：孙晓松朱鹏程连云港师范高等专科学校数学系连云港市统计局

当数据缺失机制为非随机缺失(NMAR)时,线性回归模型中的参数估计是一个复杂的问题.本文采用贝叶斯(bayesian)方法,并利用MCMC方法、选择模型和Gibbs抽样方法,求得了参数的bayesian估计,用一个模拟例子求得参数的估计均值和方差说明了此... 详细信息

当数据缺失机制为非随机缺失(NMAR)时,线性回归模型中的参数估计是一个复杂的问题.本文采用贝叶斯(bayesian)方法,并利用MCMC方法、选择模型和Gibbs抽样方法,求得了参数的bayesian估计,用一个模拟例子求得参数的估计均值和方差说明了此种方法的可行性。

关键词：缺失机制线性模型选择模型 logit模型 Gibbs抽样 bayesian估计

NMAR机制下线性回归模型参数的bayesian估计

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长春师范学院学报（自然科学版） 2010年第2期29卷 15-17页

作者：孙晓松朱鹏程连云港师范高等专科学校数学系江苏连云港222006 连云港市统计局江苏连云港222006

关键词：缺失机制线性模型选择模型 logit模型 Gibbs抽样 bayesian估计

基于不完全β分布的二项分布参数的bayesian估计

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南京信息工程大学学报（自然科学版） 2014年第1期6卷 94-96页

作者：赵喜林赵煜余东武汉科技大学理学院武汉430081 电子科技大学微电子与固体电子学院成都610054

将β分布推广到不完全β分布,给出了二项分布的可靠度的先验分布为不完全β分布时的一些结论,并讨论了在基于二项分布可靠性增长模型中的应用.

关键词：二项分布不完全β分布 bayesian估计

基于bayesian估计和Wiener滤波的阈值去噪方法

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光子学报 2003年第7期32卷 889-891页

作者：尚晓清王军锋宋国乡西安电子科技大学理学院数学系西安710071

基于阈值的小波域去噪方法的核心是阈值选取 ,通过最小化一个bayesian风险函数得到一种自适应阈值 ,结合线性滤波中具有代表性的Wiener方法 ,提出了一种新的去噪方法 .实验结果表明 ,该方法能有效地去除图像中的白噪声 ,同时还能较好地... 详细信息

基于阈值的小波域去噪方法的核心是阈值选取 ,通过最小化一个bayesian风险函数得到一种自适应阈值 ,结合线性滤波中具有代表性的Wiener方法 ,提出了一种新的去噪方法 .实验结果表明 ,该方法能有效地去除图像中的白噪声 ,同时还能较好地保留图像的边缘信息。

关键词：图像处理阈值去噪小波变换 bayesian估计 Wiener滤波

基于非局部bayesian的单掩膜编码衍射成像算法

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中南大学学报（自然科学版） 2021年第2期52卷 450-457页

作者：司菁菁党文伟史姗姗程银波燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 河北省信息传输与信号处理重点实验室河北秦皇岛066004 河北农业大学海洋学院河北秦皇岛066003

为了降低编码衍射成像系统的硬件复杂度,研究基于单个编码衍射图案(coded diffraction pattern,CDP)的成像算法。以图像本身具有的非局部区域自相似特性作为相位恢复中的信号约束,克服单个CDP携带信息过少的不足,提出一种基于非局部Baye... 详细信息

为了降低编码衍射成像系统的硬件复杂度,研究基于单个编码衍射图案(coded diffraction pattern,CDP)的成像算法。以图像本身具有的非局部区域自相似特性作为相位恢复中的信号约束,克服单个CDP携带信息过少的不足,提出一种基于非局部bayesian估计与图像自相似性的相位恢复与图像重建算法。研究结果表明:当仅利用单个CDP重建图像时,本文算法获得的平均峰值信噪比分别比WF(Wirtinger flow),DOLPHIn(dictionary learning for phase retrieval)和ConPR(constrained phase retrieval)算法提高了15.00,5.00和0.23 dB;且其重建图像能够更好地保留细节信息,具有较高的主观视觉质量。此外,本文算法的运行时间约为DOLPHIn算法的1/4、ConPR算法的一半。

关键词：相位恢复编码衍射图案图像自相似性 bayesian估计

云环境下基于bayesian主观信任模型的动态级调度算法

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计算机工程与科学 2015年第11期37卷 2068-2077页

作者：齐平王福成朱桂宏铜陵学院数学与计算机学院安徽铜陵244000

针对云环境下存在的信任问题,提出了一种基于bayesian方法的主观信任模型,用于量化和评估节点的可信程度。该模型给出了信任传递与合成的数学表述和实现方法,同时考虑云资源节点具有动态性、异构性、欺骗性等特征,引入了惩罚机制和分级... 详细信息

针对云环境下存在的信任问题,提出了一种基于bayesian方法的主观信任模型,用于量化和评估节点的可信程度。该模型给出了信任传递与合成的数学表述和实现方法,同时考虑云资源节点具有动态性、异构性、欺骗性等特征,引入了惩罚机制和分级剪枝过滤机制。最后将该模型应用于DLS算法得到基于bayesian主观信任模型的动态级调度算法(BST-DLS)。分析及仿真实验结果表明,提出的BSTDLS算法能够以较小的调度长度为代价,有效地提高云环境下任务执行的成功率。

关键词：云计算 bayesian估计可信度推荐信任