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1)  Dirichlet process
Dirichlet过程
1.
The conclusion is:the convergence rates of the process in the original space are consistent with the rates of hitting the boundary by Dirichlet process in the noncompact domian.
而在非紧子空间中考虑边界吸收的Dirichlet过程 ,如果这一Dirichlet过程以代数式的速度击中边界 ,那么就有原过程在全空间代数式收敛 ;反之 ,原过程代数式收敛 ,非紧子空间中的Dirichlet过程也是代数式收敛的 。
2.
Dirichlet process is a well-known nonparametric Bayesian model,with the attractive property of a flexible number of components determined by the model and the data.
Dirichlet过程是一种典型的变参数贝叶斯模型,其优点是参数的个数和性质灵活可变,可通过模型和数据来自主地计算,近年来它已成为机器学习和自然语言处理研究领域中的一个研究热点。
3.
The method is based on the nonparametric Bayesian inference,which introduces the Dirichlet process as the prior probability of the mixture coefficient,and applies a normal inverse Wishart(NIW)distribution as the prior probability of the unknown mean and covariance.
推断过程中,引入Dirichlet过程作为混合比例因子的先验分布,结合正态逆Wishart(NIW)分布作为均值和方差的先验分布,根据接收信号,利用Gibbs采样的MCMC(Monte Carlo Markov chain)随机采样算法,不断调整混合比例因子、均值和方差。
2)  Dirichlet process mixture
Dirichlet过程混合
1.
With an introduction of the model of Dirichlet process mixture(DPM),the samples of Markov chain can be con.
通过引入Dirichlet过程混合模型(Dirichlet Process Mixture,DPM),能够较方便地获得马尔科夫链式样本。
3)  simple Dirichlet process
简单Dirichlet过程
4)  Dirichlet process mixture model
Dirichlet过程混合模型
1.
Dirichlet process mixture model SAR image segmentation algorithm
Dirichlet过程混合模型SAR图像分割算法
5)  Dirichlet problem for Super-Hunt process
超Hunt过程的Dirichlet问题
6)  Dirichlet system
Dirichlet组
补充资料:s过程
      慢中子俘获过程,是 B2FH理论(见元素合成理论)中提出的一种过程。s是 slow(慢)的缩写。比铁峰元素(钒、铬、锰、铁、钴、镍等)更重的元素的丰度,不能用核统计平衡过程来说明,因为它们的丰度远大于核统计平衡所确定的数值。用带电粒子间的反应来解释重元素的生成也有困难,因为这种反应需要克服库仑势垒,而库仑势垒随着核电荷的增加而增高,在低温条件下重核之间进行反应的概率小到可以忽略,而在高温条件下核反应又趋于统计平衡。但是,俘获中子的反应却不受限制,它无须克服库仑势垒,所以在温度不是很高的情形下即可发生。一般认为,重元素是由铁峰元素通过逐步俘获自由中子而生成的。设想把原子核 (Z,A)置于中子流里,原子核俘获一个中子后就成为该元素的同位素(Z,A+1)。若(Z,A+1)核是稳定的,它将在这一状态停留,直至捕捉到另一中子为止。但是,如果(Z,A+1)核是β放射性的,那么,是捕捉另一中子还是β衰变,这要由两个过程的相对快慢来决定。若中子流很弱,(Z,A+1)核的中子俘获概率低于β衰变概率,则(Z,A+1)核先行β衰变,此即s过程;反之,即r过程。s过程可能发生于红巨星阶段,通过它可能生成直至A=208的稳定核素。
  

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