【摘 要】
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随着认知科学和计算机科学的飞速发展,近几年来关于智能信息处理的研究已经成为信息科学领域一个非常活跃和十分重要的方向.近几年来,随着贝叶期统计学,尤其贝叶期统计计算方
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随着认知科学和计算机科学的飞速发展,近几年来关于智能信息处理的研究已经成为信息科学领域一个非常活跃和十分重要的方向.近几年来,随着贝叶期统计学,尤其贝叶期统计计算方法中一批重要的方法的发展,"贝叶期机"——贝叶期分析加贝叶斯统计计算方法——无可争辩是最强大的处理数据和知识的机制.基于贝叶期决策理论、贝叶期推断和贝叶斯计算的贝叶斯方法是机器学习的一个十分有效统计建模途径.特别利用贝叶斯方法来研究神经教育处取得许多令人鼓舞的成果,但是这些主要目的是集中在神经网络的有监督学习和网络的正则化两个方面.该文主要目的是利用贝叶斯方法来研究无监督学习和聚类问题的统计建模,重点是其中的参数估计问题.采用的方法主要确定性退火算法和EM算法,模型集中在径向基函数网络和高斯混合体模型.
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