黄克

作品数：4被引量：1H指数：1
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供职机构：上海交通大学机械与动力工程学院机械系统与振动国家重点实验室更多>>
发文主题：振动与波采样高斯过程混合采样盲解卷积更多>>
发文领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《上海交通大学学报》《噪声与振动控制》更多>>
所获基金：上海市基础研究重大（重点）项目上海市科学技术委员会基础研究重点项目更多>>
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基于Dirichlet过程混合的高斯过程模型混合采样推理
《上海交通大学学报》2010年第2期271-275,共5页雷菊阳 黄克 许海翔 史习智 
上海市科委基础研究资助项目(05JC14026)
提出了基于Dirichlet过程混合的高斯过程模型揭示复杂动态系统结构数据的多态性的内在机制.针对均值结构与协方差结构稀疏性的差异性,设计了参数先验与非参数先验来构建基于Polya urn与过松弛层采样的混合采样框架体系.该混合采样方案...
关键词：混合采样 非参数贝叶斯推理 Dirichlet过程混合 高斯过程 
基于优化得分函数差分的频域盲解卷积算法
《上海交通大学学报》2009年第3期361-366,共6页许海翔 黄克 雷菊阳 史习智 
上海市科委重点基础项目(05JC14026)
基于完全互信息梯度表达式及得分函数差分的性质,提出一种在线频域盲解卷积块算法.本算法依赖于系统输出分布的优化多元得分函数,对源信号分布类型不作要求,为了避免幅值不确定引起算法收敛到平凡解,在算法的相对梯度中加入了单位方差约...
关键词：盲解卷积 得分函数差分 相对梯度 
线性动态系统噪声辨识的非参数贝叶斯推理算法研究被引量：1
《噪声与振动控制》2008年第6期69-72,共4页雷菊阳 许海翔 黄克 史习智 
上海市科委课题(05JC14026)资助
提出一新的非参数贝叶斯推理算法来辨识任意复杂的多模噪声分布,采用无穷维推理技术,能够较为精确地逼近噪声的后验分布。算法主要引入一随机度量分布满足一预设的先验过程——混合Dirichlet过程(Dirichlet Process Mixture,简称DPM),由...
关键词：振动与波 非参数贝叶斯推理 噪声辨识 Dirichlet过程混合 吉布斯采样 
线性动态系统基于块采样的卡尔曼平滑推理算法
《上海交通大学学报》2008年第8期1396-1400,共5页雷菊阳 黄克 许海翔 史习智 
上海市科委基础研究项目(05JC14026)
针对线性动态系统在复杂噪声环境中的不确定性的传递问题,提出了用块采样推理方法逼近状态和噪声的后验分布.该方法在时序采样中,样本在基于条件独立性准则下可一次性更新,这通常比单独更新来得简单和有效.通过引入Dirichlet过程混合模...
关键词：非参数贝叶斯推理 Dirichlet过程混合 吉布斯采样 块采样 
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