首页> 美国卫生研究院文献>MethodsX >Bayesian biclustering by dynamics: Algorithm testing comparison against random agglomeration and calculation of application specific prior information

【2h】

Bayesian biclustering by dynamics: Algorithm testing comparison against random agglomeration and calculation of application specific prior information

机译：通过动力学进行的贝叶斯双聚类：算法测试与随机聚集的比较以及特定于应用程序的先验信息的计算

代理获取

本网站仅为用户提供外文OA文献查询和代理获取服务，本网站没有原文。下单后我们将采用程序或人工为您竭诚获取高质量的原文，但由于OA文献来源多样且变更频繁，仍可能出现获取不到、文献不完整或与标题不符等情况，如果获取不到我们将提供退款服务。请知悉。

页面导航

摘要
著录项
相似文献
相关主题

摘要

Bayesian Biclustering by Dynamics (BBCD) is a new clustering algorithm for Steam-Assisted Gravity Drainage (SAGD) oil recovery time series data . In this companion paper the BBCD algorithm is tested on synthetic data, demonstrating use of the algorithm, as well as its robustness, and performance accuracy against Random Agglomeration. Supplementary information includes formulae to calculate analytical steam and oil volume data used as background knowledge for the SAGD application. Advantages of the BBCD algorithm are listed below.

机译：贝叶斯动力学聚类（BBCD）是一种新的聚类算法，用于蒸汽辅助重力排水（SAGD）采油时间序列数据。在此随附的论文中，对BBCD算法进行了综合数据测试，证明了该算法的使用以及其鲁棒性和针对随机聚集的性能准确性。补充信息包括用于计算蒸汽和油量分析数据的公式，这些公式被用作SAGD应用程序的背景知识。 BBCD算法的优点如下。

著录项

期刊名称 MethodsX
作者
Helen Pinto; Ian Gates; Xin Wang;
展开▼
作者单位

展开▼
年(卷),期 2020(7),-1
年度 2020
页码 -1
总页数 11
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
Bbcd; Biclustering algorithm; Bayesian statistics; Steam-assisted gravity drainage (sagd) application;

机译：Bbcd;聚类算法;贝叶斯统计;蒸汽辅助重力排水（sagd）应用;

相似文献

外文文献
中文文献
专利

1. Bayesian biclustering by dynamics: Algorithm testing, comparison against random agglomeration, and calculation of application specific prior information [J] . Helen Pinto, Ian Gates, Xin Wang MethodsX . 2020,第1期

机译：贝叶斯双板通过动态：算法测试，随机凝聚的比较，以及应用特定于应用程序的计算
2. Bayesian Biclustering by dynamics: A clustering algorithm for SAGD time series data [J] . Pinto Helen, Gates Ian, Wang Xin Computers & geosciences . 2019,第Deca期

机译：贝叶斯动力学聚类：SAGD时间序列数据的聚类算法
3. Characterization of a Bayesian genetic clustering algorithm based on a Dirichlet process prior and comparison among Bayesian clustering methods [J] . Akio Onogi, Masanobu Nurimoto, Mitsuo Morita BMC Bioinformatics . 2011,第1期

机译：基于Dirichlet过程先验的贝叶斯遗传聚类算法的特征及贝叶斯聚类方法的比较。
4. Performance comparison of Bayesian iterative algorithms for three classes of sparsity enforcing priors with application in computed tomography [C] . Mircea Dumitru, Li Wang, Nicolas Gac, IEEE International Conference on Image Processing . 2017

机译：贝叶斯迭代算法在三类稀疏实施先验中的性能比较及其在计算机断层扫描中的应用
5. Comparison of two human detection algorithms that apply Bayesian and Neyman-Pearson test criteria using infrared images. [D] . Laryea, Henry. 2008

机译：比较两种使用红外图像应用贝叶斯和Neyman-Pearson测试标准的人体检测算法。
6. Characterization of a Bayesian genetic clustering algorithm based on a Dirichlet process prior and comparison among Bayesian clustering methods [O] . Akio Onogi, Masanobu Nurimoto, Mitsuo Morita 2011

机译：基于Dirichlet过程先验的贝叶斯遗传聚类算法的特征及贝叶斯聚类方法的比较。
7. Performance comparison of Bayesian iterative algorithms for three classes of sparsity enforcing priors with application in computed tomography [O] . Dumitru, Mircea, Li, Wang, Gac, Nicolas, 2017

机译：贝叶斯迭代算法在三类稀疏实施先验中的性能比较及其在计算机断层扫描中的应用

Bayesian biclustering by dynamics: Algorithm testing comparison against random agglomeration and calculation of application specific prior information

摘要

著录项

相似文献

相关主题

期刊订阅