检索结果-南通市图书馆

考虑不确定性影响的管内混凝土超声波速概率预测模型

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

公路 2024年第3期69卷 215-220页

作者：郑健解威威凌干展唐睿楷赵玉峰曹璐胡家刘祥侯凯文广西路桥工程集团有限公司南宁市530200

为克服传统确定性预测模型无法合理考虑主客观不确定性因素影响所存在的缺陷,研究建立一种基于材料和时间因素的管内混凝土超声波波速概率预测模型。通过分析混凝土抗压强度和检测龄期对核心混凝土超声波波速的影响规律,在综合考虑上述... 详细信息

为克服传统确定性预测模型无法合理考虑主客观不确定性因素影响所存在的缺陷,研究建立一种基于材料和时间因素的管内混凝土超声波波速概率预测模型。通过分析混凝土抗压强度和检测龄期对核心混凝土超声波波速的影响规律,在综合考虑上述影响因素的基础上,建立考虑不确定性影响的核心混凝土超声波波速预测模型表达式,进而结合贝叶斯理论和m-h(metropolis-hasting)算法确定了概率模型参数的后验分布信息,从而建立了核心混凝土超声波波速概率预测模型。并利用传统的确定性模型和超声波检测数据,验证了该模型的适用性。

关键词：钢管混凝土核心混凝土超声波波速混凝土抗压强度检测龄期 m-h算法

层次化高斯混合模型和m-h的遥感影像分割算法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

中国矿业大学学报 2019年第3期48卷 668-675页

作者：石雪李玉赵泉华辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院遥感科学与应用研究所辽宁阜新123000

为了准确建立高分辨率遥感影像同质区域内像素强度呈现的非对称、重尾和多峰等复杂分布的统计模型,并得到高精度的分割结果,提出了一种结合层次化高斯混合模型(hGmm)和metropolis-hastings (m-h)算法的高分辨率遥感影像分割算法.提出算... 详细信息

为了准确建立高分辨率遥感影像同质区域内像素强度呈现的非对称、重尾和多峰等复杂分布的统计模型,并得到高精度的分割结果,提出了一种结合层次化高斯混合模型(hGmm)和metropolis-hastings (m-h)算法的高分辨率遥感影像分割算法.提出算法采用hGmm建立高分辨率遥感影像的复杂统计分布模型,hGmm由多个高斯子混合模型(GSmm)的加权和定义.根据贝叶斯理论,结合hGmm和参数先验分布构建后验分布,即分割模型.采用m-h算法模拟分割模型以实现影像分割和模型参数求解.为了验证提出算法的可行性和有效性,分别对合成影像和高分辨率遥感影像进行分割实验,并定量和定性地评价分割结果.结果表明:提出算法具有准确建立复杂统计分布模型的能力,并得到高精度的分割结果.

关键词：遥感影像分割贝叶斯理论层次化高斯混合模型高斯子混合模型 m-h算法

利用m-h算法求解Logistic回归模型参数的贝叶斯估计

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

统计与决策 2017年第18期33卷 19-23页

作者：王丙参魏艳华天水师范学院数学与统计学院甘肃天水741001

文章以航天飞机在不同温度下发射密封圈的失效数据为例,采用随机游动与变量变换m-h算法获得Logistic回归模型参数的后验分布样本并进行贝叶斯分析。同时,进行蒙特卡洛模拟,通过样本轨迹图、直方图、自相关系数图等考查m-h算法的抽样表现... 详细信息

文章以航天飞机在不同温度下发射密封圈的失效数据为例,采用随机游动与变量变换m-h算法获得Logistic回归模型参数的后验分布样本并进行贝叶斯分析。同时,进行蒙特卡洛模拟,通过样本轨迹图、直方图、自相关系数图等考查m-h算法的抽样表现,并讨论每种抽样方法的优缺点与提高措施。结果表明:先验分布的选取直接影响贝叶斯估计效果,有先验信息的m-h算法估计的标准差比无先验信息的m-h算法要精确,但随着样本容量增大,趋势在减少,适当的建议分布与变量变换可大大提高m-h算法的抽样效率。

关键词： m-h算法混合性收敛性随机游动抽样变量变换法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

m-h算法的建议分布选择与比较

统计与决策 2016年第20期32卷 22-25页

作者：王丙参魏艳华天水师范学院数学与统计学院甘肃天水741001

文章比较研究了m-h算法与舍选法的联系,给出了建议分布的选择标准与几种建议选择,并比较了这几种建议分布对马氏链的影响,举例说明了m-h算法在贝叶斯推断中可行、稳定、有效。

关键词： m-h算法舍选法随机数建议分布贝叶斯估计

逐步二型删失数据下广义Pareto分布的参数估计

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

内江师范学院学报 2024年第4期39卷 45-49页

作者：苏燕青金良琼邹路燕李琼忆陶永贵州民族大学数据科学与信息工程学院贵州贵阳550025

逐步二型删失数据在生存分析中的应用较为广泛,因此在逐步二型删失数据下推导了广义Pareto分布中的尺度参数的极大似然估计与Bayes估计的估计形式,并在平方损失函数下,基于mCmC方法与Lindley近似法,给出了广义Pareto分布尺度参数的Baye... 详细信息

逐步二型删失数据在生存分析中的应用较为广泛,因此在逐步二型删失数据下推导了广义Pareto分布中的尺度参数的极大似然估计与Bayes估计的估计形式,并在平方损失函数下,基于mCmC方法与Lindley近似法,给出了广义Pareto分布尺度参数的Bayes估计.结果表明:贝叶斯估计方法优于极大似然估计方法,mCmC后验抽样下的Bayes估计优于Lindley近似方法.

关键词：广义Pareto分布 Lindley近似法 Bayes估计极大似然估计 m-h算法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

Probit模型的m-h算法

Probit模型的M-H算法

基于有限材料参数试验数据的横观各向同性板结构随机有限元分析与验证

江苏省现场统计研究会第十次学术年会

作者：曹晨刘心声南京航空航天大学理学院南京航空航天大学理学院

Probit模型是一类在分析二分类因变量时被广泛应用于各个领域的统计模型。该文运用mCmC方法中的采用二维正态分布为建议分布的随机游动m-h算法,对Probit模型进行了参数估计,模拟结果显示该m-h方法较灵活,对真实值的估计比较理想。该方... 详细信息

Probit模型是一类在分析二分类因变量时被广泛应用于各个领域的统计模型。该文运用mCmC方法中的采用二维正态分布为建议分布的随机游动m-h算法,对Probit模型进行了参数估计,模拟结果显示该m-h方法较灵活,对真实值的估计比较理想。该方法还可以用于其他多元模型中。

关键词： markov链monte Carlo方法 m-h算法 Probit模型

来源： cnki会议评论

在线全文

cnki会议

学校读者我要写书评

暂无评论

计算力学学报 2023年第2期40卷 303-313页

作者：陈州杜新喜张慎袁焕鑫中南建筑设计院股份有限公司武汉430071 武汉大学土木建筑工程学院武汉430072

当材性试验数据有限时,为了研究各力学参数的离散性和不确定性对结构性能计算的影响,需要对材料参数采用随机变量建模并基于概率理论构建刚度矩阵的随机模型。为此,首先将随机弹性张量分解为一组基张量和由材料参数构成的随机系数的线... 详细信息

当材性试验数据有限时,为了研究各力学参数的离散性和不确定性对结构性能计算的影响,需要对材料参数采用随机变量建模并基于概率理论构建刚度矩阵的随机模型。为此,首先将随机弹性张量分解为一组基张量和由材料参数构成的随机系数的线性组合,以考虑刚度矩阵各分量间的统计相关性;并利用最大熵原理确定由上述随机系数组成的随机向量的概率密度函数。采用基于metropolis-hasting算法的马尔科夫链蒙特卡罗方法用于计算与之相关的概率模型的拉格朗日乘子,并通过matlab生成材料参数的随机样本。最后采用蒙特卡罗随机有限元法对横观各向同性材料构成的板式结构在不同荷载下的力学行为进行了数值分析。以刨花板材料为典型案例,与试验结果对比,验证了本文方法的效果和实用性。

关键词：随机有限元横观各向同性刨花板弹性张量不确定性量化概率模型马尔科夫链蒙特卡罗方法 m-h算法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

泰森多边形区域高斯连接函数的遥感影像分割

测绘科学 2022年第10期47卷 142-152页

作者：李玉张雪英赵静辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院辽宁阜新123000

为了更好地描述多光谱遥感影像波段间的相关性,提高影像分割的精度,该文提出基于区域高斯连接函数的遥感影像分割方法。(1)利用泰森多边形划分技术将影像域划分成若干泰森多边形,在此基础上,利用马尔可夫随机场(mRF)模型对标号场进行定... 详细信息

为了更好地描述多光谱遥感影像波段间的相关性,提高影像分割的精度,该文提出基于区域高斯连接函数的遥感影像分割方法。(1)利用泰森多边形划分技术将影像域划分成若干泰森多边形,在此基础上,利用马尔可夫随机场(mRF)模型对标号场进行定义;(2)引进高斯连接函数建立影像子区域像素光谱测度的多变量统计模型,以表达影像特征场光谱波段间的相关性;(3)定义各模型参数的先验概率,在贝叶斯定理的架构下实现影像分割模型的建立;(4)采用m-h算法对分割模型进行模拟,并利用最大后验概率(mAP)得到最优分割。利用所提算法分别对模拟影像和真实影像进行分割实验,结果表明:该文所提方法可以更准确地描述影像波段间的相关性,更有效地提高影像的分割精度。

关键词：遥感影像分割高斯连接函数泰森多边形划分 m-h算法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

结合KL距离与图像域分块的SAR图像分割

控制与决策 2018年第10期33卷 1767-1774页

作者：赵泉华高郡赵雪梅李玉辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院辽宁阜新123000 中科遥感集团科技有限公司天津300380

提出一种结合KL(Kullback-Leibler)距离和图像域分块的SAR图像分割算法.首先,利用规则划分技术将图像域划分成若干规则子块,以子块为处理单元,假设子块内像素服从高斯分布,并构建特征场概率模型;其次,采用广义Potts模型定义刻画邻域子... 详细信息

提出一种结合KL(Kullback-Leibler)距离和图像域分块的SAR图像分割算法.首先,利用规则划分技术将图像域划分成若干规则子块,以子块为处理单元,假设子块内像素服从高斯分布,并构建特征场概率模型;其次,采用广义Potts模型定义刻画邻域子块相关性的标号场概率模型,根据贝叶斯定理,得到后验概率模型;再次,采用KL距离定义刻画同质区域间统计分布差异的异质性系数,并通过非约束吉布斯表达式构建概率分布函数,结合后验概率和吉布斯概率分布函数建立图像分割模型;然后,设计m-h(metropolis-hastings)采样方法,包括改变子块标号操作和分裂子块操作,模拟上述分割模型,从而获得最优分割结果;最后,通过对所提出算法和对比算法的SAR图像分割结果进行分析,充分验证了所提出算法的有效性和优越性.

关键词： SAR图像分割 KL距离规则划分 m-h算法