高斯图模型相关论文
近年来高斯图模型被广泛地应用在各个社会和科学领域,来描述变量间的条件独立结构,包括经济学、基因学以及社交网络.一般的高斯图......
2007～2009年国际金融危机以来,全球在防范金融体系系统性风险和维护金融体系稳定方面取得了共识,金融监管的重心也逐渐由关注单个金......
糖尿病是一种难以治愈的慢性疾病,但对于二型糖尿的早期患者,因胰岛β细胞的代偿机制,血糖波动与正常人群差异很小,通过现有检测方......
高斯混合模型假设数据来自多个高斯分布,只要取足够多的混合成分,就可以很好的逼近复杂数据,具有很大的灵活性,但在对高维数据建模......
纹理分析中往往将彩色图像转换为灰度图以降低计算复杂度，这样就忽略了颜色信息。而利用主成分分析的方法将多通道彩色纹理降维，则可......
随着信息技术的飞速发展，所产生的数据量也在呈几何级数增长。这些数据不仅规模庞大，类型多变，还存在复杂的空间结构。传统的数字信号......
考虑数据完全随机缺失情形下的高斯图模型选择问题。在惩罚似然方法的框架下,基于自适应Lasso惩罚提出自适应MissGLasso方法,并结......
在后基因组时代,随着人类基因组计划的基本完成以及高通量测序技术的涌现,根据基因表达数据推测生物网络、进而从分子水平阐述细胞......
图模型(如BayseianNetworks)是描述高维变量之间相互关系的一种重要工具。但是，在生物信息等研究中，所观测到的变量数目常常远大于样......
估计稀疏逆协方差矩阵在当今统计的很多领域都是一个重要的问题，例如高斯图模型（Gaussian Graphic Model)等。而通过样本向量估计样......
在处理高维复杂问题中统计高斯图模型起到了非常重要的作用，其中最关键的问题就是要有效地求解极大似然估计。解决此问题可以利用Xu......
图模型是处理高维复杂问题的有力工具，已被广泛应用于生物信息学、机器学习等各个领域。图模型的模型选择作为图模型研究中的一个重......
随着科技的进步,高维数据的产生、收集变得越来越容易;传统的建模方法对变量间的结构处理较为简单,这对高维数据的分析有很大的局......
纹理分析中往往将彩色图像转换为灰度图以降低计算复杂度,这样就忽略了颜色信息。而利用主成分分析的方法来降维彩色纹理,则可以尽......
由于在高维空间中,基于固定维数的经典方法和结果不再适用,样本协方差矩阵不可逆,估计逆协方差矩阵时存在不稳定、计算成本高和非......
目的·探索早年创伤的不同维度与精神分裂症阳性和阴性症状的相关性。方法·在上海市精神卫生中心招募124例精神分裂症患......
高斯图模型是一种基于高斯分布假设下的图模型,为多变量统计建模提供了有力的框架。以含有四个节点的随机高斯图模型为例,推广到含......
提出一种新的基于图模型纹理分割的视频人体检测方法。首先利用帧间拆分与背景拆分相结合的方式对人体进行粗分割;然后确定目标区......
在度量网络节点间的相关性时,偏相关系数因能区分直接相关性与间接相关性得到广泛的应用。高斯图模型是一种重要的无向图模型,然而......
纹理作为一种视觉特征,它广泛应用于图像分析。概率图模型由于其自身特点可以很好地描述纹理。高斯图模型结构可根据局部马尔科夫......
高斯图模型是一种基于高斯分布假设的无向图模型。图中节点表示变量,节点之间的边界表示变量之间的依赖关系。高维和复杂结构数据......
高通量的“组学”数据中蕴含着与疾病相关的生物标志物,为深入研究疾病的发生发展机制带来了前所未有的机遇。但是,如何从高维高通......
在许多机器学习问题中,往往需要研究高维数据中各个特征之间的统计相关性.稀疏高斯图模型作为解决这一问题的有效方法之一,广泛应......
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清......
细胞的生物功能是通过基因及其产物之间相互作用,形成复杂的调控网络来实现的。理解生命系统中基因间的相互作用及其功能是系统生......
在生物学中，基因调控的研究是一个非常重要的课题。了解基因表达的调控机制，对于我们认识生物学过程和疾病的发生机制都起到了重要的......
目的探讨基于贝叶斯准则的差异网络分析方法的性能,并将其应用于卵巢癌基因表达谱数据分析。方法通过模拟实验评价其识别差异边及......
