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介绍了一种基于贝叶斯估计的Context量化器设计方法.通过将自适应码长增量与贝叶斯估计中的先验概率估计进行结合,使得该量化器在不需要先验知识的情况下,既考虑到Context量化本身的特点,又使得编码后信源的自适应码长最短,最终保证了Context量化的自适应性.实验结果表明,该Context量化器设计方法能获得最优量化结果,达到设计目标. 相似文献
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在农业研究中,非线性模型有着广泛的应用,其参数估计往往采用变量替换等经典方法.该研究以非线性模型为例,提出了基于Gibbs抽样的贝叶斯估计方法,并以农业研究中的一个实例,演示了贝叶斯估计方法的可行性.结果表明:非线性模型参数估计的贝叶斯方法稳健可靠,适用于农业研究中的复杂非线性模型. 相似文献
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文章研究广义Pareto分布单变点的估计问题,利用贝叶斯方法对广义Pareto分布变点进行估计,模拟结果表明,贝叶斯方法能获得更好的效果。同时将贝叶斯方法与基于KL散度似然比统计量的极大似然法比较,得出贝叶斯方法效果更好。 相似文献
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贝叶斯归纳是通过后验概率的贝叶斯定理或从相关先验分布的密度分布,以获得新信息的运算。它以在两个"估计"过程中对贝叶斯归纳的成功运用,回应了所谓"主观性"不能在标榜"客观性"的科学过程中出现的质疑。平稳估计也称稳健性估计,保证贝叶斯估计相对于先验分布的相对独立性,无需为了做一个既准确又精确的贝叶斯估计付出巨大的准确度和精度方面的代价。通过对证据的刻画、对抽样的分析以及对因果假设的检验等分析认为:该研究避免了经典方法中对结局空间及停止规则等依赖的贝叶斯归纳方法,是一种与直观相吻合的、科学的推理方法。 相似文献
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对于回归方程参数的估计,常采用经典统计方法。近年来,伴随着计算机技术的快速发展,贝叶斯统计获得了广泛应用。本文利用贝叶斯统计对非线性回归方程Y=aX^b＋ε进行参数估计,并进行了实例演示,验证了该方法的有效性。 相似文献
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背景、年级及其交互作用显著影响被试正确估计贝叶斯推理问题,信息表征影响不显著,九年级被试成绩优于八年级;初中生解决贝叶斯推理问题仍然是困难的,无论是频数表征还是概率表征,正确解答的比率都不高;被试虽不了解贝叶斯公式,但能在具体情境中发现贝叶斯原理,问题情节、数据大小差距等影响被试的策略选择与正确估计. 相似文献
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本文研究线性回归模型中响应变量受到另一随机变量序列污染时,模型参数和污染系数的估计问题.利用贝叶斯统计原理,给出了污染系数的贝叶斯区间估计及模型参数估计. 相似文献
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贝叶斯优化算法是分布估计算法中最典型的代表。它利用贝叶斯网络采样对种群进行更新,而贝叶斯网络的寻优学习是一个复杂的搜索过程,运算时间较长,计算量大,这也正是制约贝叶斯优化算法应用的一个主要原因。本文引入免疫算法机制,使其对贝叶斯网络产生的解进行有导向的变异,提高个体的适应度值,从而减少贝叶斯网络的构建次数,降低计算量。研究结果表明,改进后的贝叶斯优化算法不仅具有更强的寻优能力,而且大大减少了计算量和运算时间。 相似文献