检索结果-内蒙古大学图书馆

模式识别与人工智能 2006年第5期19卷 561-566页

作者：王双成刘喜华唐海燕上海立信会计学院信息科学系上海201620 青岛大学经济学院青岛266071 上海立信会计学院

目前,学习具有隐藏变量的贝叶斯网络结构主要采用结合 EM 算法的打分-搜索方法,其效率和可靠性低.本文针对此问题建立一种新的具有隐藏变量贝叶斯网络结构学习方法.该方法首先依据变量之间基本依赖关系、基本结构和依赖分析思想进行不... 详细信息

目前,学习具有隐藏变量的贝叶斯网络结构主要采用结合 EM 算法的打分-搜索方法,其效率和可靠性低.本文针对此问题建立一种新的具有隐藏变量贝叶斯网络结构学习方法.该方法首先依据变量之间基本依赖关系、基本结构和依赖分析思想进行不考虑隐藏变量的贝叶斯网络结构学习,然后利用贝叶斯网络道德图中的Cliques 发现隐藏变量的位置,最后基于依赖结构、Gibbs sampling 和 MDL 标准确定隐藏变量的取值、维数和局部结构.该方法能够避免标准 Gibbs sampling 的指数复杂性问题和现有学习方法存在的主要问题.实验结果表明,该方法能够有效进行具有隐藏变量的贝叶斯网络结构学习.

关键词：隐藏变量贝叶斯网络结构学习 Gibbs抽样依赖分析

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圈长和顶点数给定的单圈图的Laplace谱半径排序

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同济大学学报（自然科学版） 2009年第1期37卷 129-133页

作者：刘颖刘月同济大学数学系上海200092 上海立信会计学院数学与信息学院上海201620

只含一个圈的简单连通图称为单圈图.郭继明给出了固定圈长的单圈图的Laplace谱半径并刻画了相应的极图.该文在此基础上确定了圈长为g的所有n=g+k(g≥5,k≥3)阶单圈图的Laplace谱半径从大到小的前[g/2]个图.

关键词：单圈图 Laplace矩阵 Laplace谱半径特征多项式

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整函数导数的Picard例外集

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数学学报（中文版） 2009年第5期52卷 961-968页

作者：王品玲上海立信会计学院数学与信息学院上海201620

主要证明了如下两个结论:(1)设f为超越整函数,且零点重数至少为k+2 (k为正整数),E={λ_n}_(n=1)~∞是复平面中的无限点集,满足|λ_(n+1)/λ_n|>q>1,则f^(k)在C\E中取每个非零有限复数b无穷次。(2)设复数序列a_n和正序列ρ_n满足|a... 详细信息

主要证明了如下两个结论:(1)设f为超越整函数,且零点重数至少为k+2 (k为正整数),E={λ_n}_(n=1)~∞是复平面中的无限点集,满足|λ_(n+1)/λ_n|>q>1,则f^(k)在C\E中取每个非零有限复数b无穷次。(2)设复数序列a_n和正序列ρ_n满足|a_(n+1)/a_n|>q>1,又设f为超越整函数,且零点重数至少为k+2(k为正整数),则对任何b∈C,b≠0, f(k)-b在U_(n=1)~∞B(a_n,ρ_n)之外有无穷多个零点,其中β>1,B(a_n,ρ_n)={z:|z-a_n|<ρ_N}。

关键词：整函数导数 Picard例外集

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小数据集贝叶斯网络多父节点参数的修复

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计算机研究与发展 2009年第5期46卷 787-793页

作者：王双成冷翠平曹锋上海立信会计学院信息科学系上海201620 上海立信会计学院开放经济与贸易研究中心上海201620

具有已知结构的小数据集贝叶斯网络多父节点参数学习是一个重要而困难的研究课题,由于信息不充分,使得无法直接对多父节点参数进行有效的估计,如何修复这些参数便是问题的核心.针对问题提出了一种有效的小数据集多父节点参数修复方法,... 详细信息

具有已知结构的小数据集贝叶斯网络多父节点参数学习是一个重要而困难的研究课题,由于信息不充分,使得无法直接对多父节点参数进行有效的估计,如何修复这些参数便是问题的核心.针对问题提出了一种有效的小数据集多父节点参数修复方法,该方法首先使用Bootstrap抽样扩展小数据集,然后分别将Gibbs抽样与最大似然树和贝叶斯网络相结合,通过依次对扩展数据按一定比例的迭代修正来实现对多父节点参数的修复.实验结果表明,这种方法能够有效地使大部分多父节点参数得到修复.

关键词：贝叶斯网络小数据集参数学习 Gibbs抽样最大似然树

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一种新的贝叶斯网络增量学习方法

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系统仿真学报 2009年第17期21卷 5436-5439页

作者：王双成冷翠平杜瑞杰上海立信会计学院数学与信息学院上海201620 上海立信会计学院开放经济与贸易研究中心上海201620

现有的贝叶斯网络增量学习方法忽略结构与参数变化的特点和内在联系,往往会降低更新后贝叶斯网络的可靠性。针对这一情况,提出了贝叶斯网络结构与参数变化并不同步,参数变化到一定程度将引起结构变化,并基于这种不同步性,给出了一种是... 详细信息

现有的贝叶斯网络增量学习方法忽略结构与参数变化的特点和内在联系,往往会降低更新后贝叶斯网络的可靠性。针对这一情况,提出了贝叶斯网络结构与参数变化并不同步,参数变化到一定程度将引起结构变化,并基于这种不同步性,给出了一种是否进行结构更新的判别方法,以及结构与参数更新的实现算法,实验结果显示,这种增量学习方法更加合理和可行。

关键词：贝叶斯网络增量学习最优解释结构学习参数学习

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探索建立符合中国国情的银行排队系统

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上海金融 2009年第11期 93-95页

作者：周华上海立信会计学院数学与信息学院

本文运用运筹学中的排队论M/M/C模型,从不同角度分析了我国银行排队的原因,探索与研究了我国银行排队系统存在的问题及解决思路,为银行管理者合理地设置窗口、优化系统、提高效率,提供了决策参考。

关键词：排队论 M/M/C模型等待时间系统优化

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双圈图的Laplacian Spread(英文)

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数学进展 2011年第6期40卷 759-764页

作者：刘颖王立庆上海立信会计学院数学与信息学院上海201620

Laplacian spread的概念在刻画图的整体性质方面非常重要.近年来,Fan等分别刻画了树中具有极大和极小Laplacian spread的图.另外Bao等确定了在所有单圈图中具有极大Laplacian spread的图.边数减去顶点数目为1的连通图称为双圈图.令B_n... 详细信息

Laplacian spread的概念在刻画图的整体性质方面非常重要.近年来,Fan等分别刻画了树中具有极大和极小Laplacian spread的图.另外Bao等确定了在所有单圈图中具有极大Laplacian spread的图.边数减去顶点数目为1的连通图称为双圈图.令B_n是所有有n个顶点构成的双圈图集合.对n≥11,本文确定了B_n中所有具有极大Laplacian spread的那些图.

关键词：双圈图 Laplacian spread Laplacian特征值

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贝叶斯网络参数学习中的噪声平滑

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系统仿真学报 2009年第16期21卷 5053-5056,5060页

作者：王双成冷翠平杜瑞杰上海立信会计学院数学与信息学院上海201620 上海立信会计学院开放经济与贸易研究中心上海201620

对于存在噪声的贝叶斯网络参数学习,目前主要通过调整贝叶斯网络的结构来增强其抗噪声能力,但调整后的结构往往会降低网络的可靠性,不易实现持续学习,而且不能从源头上排除或减少噪声对参数的影响。将贝叶斯网络与Gibbs抽样相结合,以变... 详细信息

对于存在噪声的贝叶斯网络参数学习,目前主要通过调整贝叶斯网络的结构来增强其抗噪声能力,但调整后的结构往往会降低网络的可靠性,不易实现持续学习,而且不能从源头上排除或减少噪声对参数的影响。将贝叶斯网络与Gibbs抽样相结合,以变量作为基本单位,使用马尔科夫毯提供的信息平滑一个变量对应的数据,可有效地避免上述问题。

关键词：贝叶斯网络参数学习 Gibbs抽样马尔科夫毯噪声平滑

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达布多项式和二次系统周期解的存在性

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华东师范大学学报（自然科学版） 2010年第5期 84-90页

作者：邓桂丰上海立信会计学院数学与信息学院上海201620

给出了平面高次系统具有不变实不可约达布多项式的充要条件.在此基础上利用代数方法,根据平面二次系统表达式中的二次多项式来判定系统平衡点是否有闭轨线环绕,进而指出闭轨线内部的平衡点必须具备的一些条件.

关键词：不可约达布多项式不变代数曲线平面二次系统周期解

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互联网金融能在财经垂直门户走多远?

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科技管理研究 2015年第23期35卷 187-194页

作者：胡翠华上海立信会计学院数学与信息学院上海201620

2013年中"宝类"互联网金融产品陆续上市,年底人们称"2013年是互联网金融元年",有实力的国内财经垂直门户通过交易、资讯提供等方式参与互联网金融市场。通过跟踪Alexa中、美、英国前500名网站近3年不同时间段的数据... 详细信息

2013年中"宝类"互联网金融产品陆续上市,年底人们称"2013年是互联网金融元年",有实力的国内财经垂直门户通过交易、资讯提供等方式参与互联网金融市场。通过跟踪Alexa中、美、英国前500名网站近3年不同时间段的数据,甄选出29个财经垂直门户,然后分析它们提供互联网金融产品、资讯等情况,研究发现仅和讯等国内5个网站涉足"宝类"产品交易,其他14个国内网站仅提供互联网金融资讯,10个国外网站仅有部分报道中国互联网金融市场资讯。可见,"宝类"互联网金融仅是财经垂直门户有时效性的一种服务模式,互联网金融将被纳入金融监管体系只是时间问题,该服务模式能持续热捧多久尚不可知,而正在经营互联网金融产品的5个财经垂直门户仍需稳步进行产品创新,严守金融监管边界。

关键词：互联网金融财经垂直门户 Alexa 服务模式

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