汪四水

作品数：30被引量：105H指数：5
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供职机构：苏州大学数学科学学院更多>>
发文主题：稻纵卷叶螟EM算法GIBBS抽样神经网络参数估计更多>>
发文领域：理学农业科学生物学自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《辽宁科技大学学报》《南京农业大学学报》《生物数学学报》《大学数学》更多>>
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高维数据下的贝叶斯网络结构学习
《数理统计与管理》2019年第6期1014-1025,共12页杨雨萌 黄琼华 汪四水 
“十三五”江苏省重点学科统计学项目(GD10700117)
贝叶斯网络模型作为一种传统有效的大数据图模型,因其具有因果和概率性语义等特点受到学者们的广泛研究。为了解决基于高维数据构建贝叶斯网络的难题,本文提出了一种适用于高维数据的贝叶斯网络结构学习算法-LTB算法,该算法由Lasso、Tab...
关键词：贝叶斯网络 Lasso Tabu SEARCH BIC 上证综指 
基于Bayes后验概率的自变量与异常点的同时识别被引量：1
《统计研究》2012年第1期31-37,共7页王康宁 汪四水 
本文基于自变量与异常点识别隐变量的联合Bayes后验概率,给出了自变量与异常点同时识别的一般方法,且利用Gibbs抽样降低了Bayes后验概率的计算复杂度。其次,针对多值序次数据模型自变量与异常点的同时识别展开详细讨论,给出了同时识别...
关键词：隐变量 GIBBS抽样 自变量选择 异常点识别 多值序次数据 
应用RJMCMC方法识别线性模型异常点
《数学的实践与认识》2011年第17期115-120,共6页石永亮 汪四水 
传统线性模型异常点识别方法容易发生误判:正常点被归为异常点或者异常点被归为正常点.为解决此类问题,提出了应用逆跳马尔科夫蒙特卡洛方法识别异常点的思想,同时将其应用于实际数据加以检验,识别效果明显好于传统方法.
关键词：逆跳马尔科夫链蒙特卡洛方法 异常点 识别 
二值数据下模型和异常点的同时识别
《苏州大学学报（自然科学版）》2010年第4期9-13,共5页王康宁 汪四水 
讨论了基于贝叶斯方法进行模型选择与异常点识别时两者之间的相互影响,建议模型与异常点应结合起来同时识别.针对二值数据,采用引入隐变量的数据扩增方法进行异常点识别,并且给出了基于MCMC方法计算后验概率来进行模型和异常点同时识别...
关键词：二值数据 隐变量 模型选择 异常点识别 GIBBS抽样 
变长度Motif识别中的Gibbs抽样算法(英文)
《生物数学学报》2010年第3期442-448,共7页陈晓林 汪四水 
Motif识别是计算生物学中的重要问题.处理缺失数据的方法被大家广泛应用于生物序列中的Motif识别,例如EM算法,Gibbs抽样等等.现在识别Motif的方法都是首先假定Motif的长度是给的,但是,事实上Motif的长度是未知的,在这篇文章中,我们用Gi...
关键词：GIBBS抽样 MOTIF 变长度 
基于EM算法和Gibbs抽样的污染模型的参数估计
《苏州大学学报（自然科学版）》2010年第3期5-10,共6页宓碧波 汪四水 
研究简单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,运用EM算法给出了两类污染数据回归模型的参数的极大似然估计(MLE),并用Gibbs抽样的方法给出了未知参数的Monte-Carlo估计.
关键词：污染模型 EM算法 极大似然估计 后验分布 GIBBS抽样 Monte-Carlo估计 
方差未知时两总体均值的比较被引量：2
《大学数学》2009年第2期185-189,共5页汪四水 
给出了方差未知时两总体均值比较的近似方法(Welch-Satterthwaite方法),Bayes方法和一个Monte Carlo模拟算法,并用一个算例进行了比较.
关键词：Welch—Satterthwaite方法 BAYES方法 MONTE CARLO模拟 
用网络方法识别生物序列motif
《生物信息学》2008年第4期183-186,共4页许诗蓉 汪四水 
国家自然科学基金的资助(No.60575005)
生物序列motif的识别是后基因组时代的一个核心问题。本文首先回顾了识别motif的几种主要算法,然后根据motif的重要性和随机性介绍了利用网络识别motif的两种具有代表性的方法:一种是建立一个随机网络混合模型,利用EM算法识别其中随机...
关键词：生物序列motif 随机网络 MotifCut 
基于相关阵的聚类分析
《辽宁科技大学学报》2008年第6期601-605,610,共6页沈娟华 汪四水 
聚类分析是一类很重要的统计分析方法,有着广泛的应用。利用相关矩阵来进行聚类分析,对于高维的数据,将数据表示成相关矩阵,然后通过相关矩阵的函数变换来进行聚类。通过对一类相关阵迭代的Concor算法的探讨,给出了该方法的相关性质及...
关键词：Concor聚类 变换 完美对称矩阵 
系统寿命分布估计中的模式识别
《苏州大学学报（自然科学版）》2008年第2期25-28,共4页沈娟华 汪四水 
国家自然科学基金资助项目(60575005)
在由多个指数分布组成的元件系统中,给出系统的分布函数将有助于对系统的寿命特征进行更精细的研究.利用Gibbs抽样法给出了混合指数分布的极大似然估计和最大后验估计.通过引进识别变量,对系统寿命数据进行分类识别,从而更好地监控系统...
关键词：混合指数分布 后验分布 GIBBS抽样 MONTE-CARLO方法 
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