Articles de revues sur le sujet « MCMC optimization »
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Rong, Teng Zhong, et Zhi Xiao. « MCMC Sampling Statistical Method to Solve the Optimization ». Applied Mechanics and Materials 121-126 (octobre 2011) : 937–41. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.121-126.937.
Texte intégralZhang, Lihao, Zeyang Ye et Yuefan Deng. « Parallel MCMC methods for global optimization ». Monte Carlo Methods and Applications 25, no 3 (1 septembre 2019) : 227–37. http://dx.doi.org/10.1515/mcma-2019-2043.
Texte intégralMartino, L., V. Elvira, D. Luengo, J. Corander et F. Louzada. « Orthogonal parallel MCMC methods for sampling and optimization ». Digital Signal Processing 58 (novembre 2016) : 64–84. http://dx.doi.org/10.1016/j.dsp.2016.07.013.
Texte intégralYin, Long, Sheng Zhang, Kun Xiang, Yongqiang Ma, Yongzhen Ji, Ke Chen et Dongyu Zheng. « A New Stochastic Process of Prestack Inversion for Rock Property Estimation ». Applied Sciences 12, no 5 (25 février 2022) : 2392. http://dx.doi.org/10.3390/app12052392.
Texte intégralYang, Fan, et Jianwei Ren. « Reliability Analysis Based on Optimization Random Forest Model and MCMC ». Computer Modeling in Engineering & ; Sciences 125, no 2 (2020) : 801–14. http://dx.doi.org/10.32604/cmes.2020.08889.
Texte intégralGlynn, Peter W., Andrey Dolgin, Reuven Y. Rubinstein et Radislav Vaisman. « HOW TO GENERATE UNIFORM SAMPLES ON DISCRETE SETS USING THE SPLITTING METHOD ». Probability in the Engineering and Informational Sciences 24, no 3 (23 avril 2010) : 405–22. http://dx.doi.org/10.1017/s0269964810000057.
Texte intégralLi, Chunyuan, Changyou Chen, Yunchen Pu, Ricardo Henao et Lawrence Carin. « Communication-Efficient Stochastic Gradient MCMC for Neural Networks ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (17 juillet 2019) : 4173–80. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33014173.
Texte intégralYamaguchi, Kazuhiro, et Kensuke Okada. « Variational Bayes Inference for the DINA Model ». Journal of Educational and Behavioral Statistics 45, no 5 (31 mars 2020) : 569–97. http://dx.doi.org/10.3102/1076998620911934.
Texte intégralXu, Haoyu, Tao Zhang, Yiqi Luo, Xin Huang et Wei Xue. « Parameter calibration in global soil carbon models using surrogate-based optimization ». Geoscientific Model Development 11, no 7 (27 juillet 2018) : 3027–44. http://dx.doi.org/10.5194/gmd-11-3027-2018.
Texte intégralKitchen, James L., Jonathan D. Moore, Sarah A. Palmer et Robin G. Allaby. « MCMC-ODPR : Primer design optimization using Markov Chain Monte Carlo sampling ». BMC Bioinformatics 13, no 1 (2012) : 287. http://dx.doi.org/10.1186/1471-2105-13-287.
Texte intégralLi, Xin, et Albert C. Reynolds. « A Gaussian Mixture Model as a Proposal Distribution for Efficient Markov-Chain Monte Carlo Characterization of Uncertainty in Reservoir Description and Forecasting ». SPE Journal 25, no 01 (23 septembre 2019) : 001–36. http://dx.doi.org/10.2118/182684-pa.
Texte intégralPasani, Satwik, et Shruthi Viswanath. « A Framework for Stochastic Optimization of Parameters for Integrative Modeling of Macromolecular Assemblies ». Life 11, no 11 (5 novembre 2021) : 1183. http://dx.doi.org/10.3390/life11111183.
Texte intégralSOLONEN, ANTTI, HEIKKI HAARIO, JEAN MICHEL TCHUENCHE et HERIETH RWEZAURA. « STUDYING THE IDENTIFIABILITY OF EPIDEMIOLOGICAL MODELS USING MCMC ». International Journal of Biomathematics 06, no 02 (mars 2013) : 1350008. http://dx.doi.org/10.1142/s1793524513500083.
Texte intégralNugroho, Widyo, Christiono Utomo et Nur Iriawan. « A Bayesian Pipe Failure Prediction for Optimizing Pipe Renewal Time in Water Distribution Networks ». Infrastructures 7, no 10 (13 octobre 2022) : 136. http://dx.doi.org/10.3390/infrastructures7100136.
Texte intégralAhmadian, Yashar, Jonathan W. Pillow et Liam Paninski. « Efficient Markov Chain Monte Carlo Methods for Decoding Neural Spike Trains ». Neural Computation 23, no 1 (janvier 2011) : 46–96. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_00059.
Texte intégralLópez-Santiago, J., L. Martino, M. A. Vázquez et J. Miguez. « A Bayesian inference and model selection algorithm with an optimization scheme to infer the model noise power ». Monthly Notices of the Royal Astronomical Society 507, no 3 (10 août 2021) : 3351–61. http://dx.doi.org/10.1093/mnras/stab2303.
Texte intégralLiu, Chenjian, Xiaoman Zheng et Yin Ren. « Parameter Optimization of the 3PG Model Based on Sensitivity Analysis and a Bayesian Method ». Forests 11, no 12 (21 décembre 2020) : 1369. http://dx.doi.org/10.3390/f11121369.
Texte intégralGrana, Dario, Leandro de Figueiredo et Klaus Mosegaard. « Markov chain Monte Carlo for petrophysical inversion ». GEOPHYSICS 87, no 1 (12 novembre 2021) : M13—M24. http://dx.doi.org/10.1190/geo2021-0177.1.
Texte intégralLibrado, Pablo, et Ludovic Orlando. « Struct-f4 : a Rcpp package for ancestry profile and population structure inference from f4-statistics ». Bioinformatics 38, no 7 (26 janvier 2022) : 2070–71. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btac046.
Texte intégralVrugt, J. A., et C. J. F. Ter Braak. « DREAM<sub>(D)</sub> ; : an adaptive Markov Chain Monte Carlo simulation algorithm to solve discrete, noncontinuous, and combinatorial posterior parameter estimation problems ». Hydrology and Earth System Sciences 15, no 12 (13 décembre 2011) : 3701–13. http://dx.doi.org/10.5194/hess-15-3701-2011.
Texte intégralWang, Shengchao, Liguo Han, Xiangbo Gong, Shaoyue Zhang, Xingguo Huang et Pan Zhang. « Full-Waveform Inversion of Time-Lapse Crosshole GPR Data Using Markov Chain Monte Carlo Method ». Remote Sensing 13, no 22 (11 novembre 2021) : 4530. http://dx.doi.org/10.3390/rs13224530.
Texte intégralŁatuszyński, Krzysztof, et Wojciech Niemiro. « Rigorous confidence bounds for MCMC under a geometric drift condition ». Journal of Complexity 27, no 1 (février 2011) : 23–38. http://dx.doi.org/10.1016/j.jco.2010.07.003.
Texte intégralGarg, Renu, Madhulika Dube et Hare Krishna. « Estimation of Parameters and Reliability Characteristics in Lindley Distribution Using Randomly Censored Data ». Statistics, Optimization & ; Information Computing 8, no 1 (17 février 2020) : 80–97. http://dx.doi.org/10.19139/soic-2310-5070-692.
Texte intégralGaucherel, C., F. Campillo, L. Misson, J. Guiot et J. J. Boreux. « Parameterization of a process-based tree-growth model : Comparison of optimization, MCMC and Particle Filtering algorithms ». Environmental Modelling & ; Software 23, no 10-11 (octobre 2008) : 1280–88. http://dx.doi.org/10.1016/j.envsoft.2008.03.003.
Texte intégralWang, Ji, Ru Zhang, Yuting Yan, Xiaoqiang Dong et Jun Ming Li. « Locating hazardous gas leaks in the atmosphere via modified genetic, MCMC and particle swarm optimization algorithms ». Atmospheric Environment 157 (mai 2017) : 27–37. http://dx.doi.org/10.1016/j.atmosenv.2017.03.009.
Texte intégralFassina, A., D. Abate et P. Franz. « Bayesian inference applied to electron temperature data : computational performances and diagnostics integration ». Journal of Instrumentation 17, no 09 (1 septembre 2022) : C09012. http://dx.doi.org/10.1088/1748-0221/17/09/c09012.
Texte intégralAdam, Abuzar B. M., Xiaoyu Wan et Zhengqiang Wang. « Clustering and Auction-Based Power Allocation Algorithm for Energy Efficiency Maximization in Multi-Cell Multi-Carrier NOMA Networks ». Applied Sciences 9, no 23 (21 novembre 2019) : 5034. http://dx.doi.org/10.3390/app9235034.
Texte intégralSasidharan, Balu Krishna, Saif Aljabab, Jatinder Saini, Tony Wong, George Laramore, Jay Liao, Upendra Parvathaneni et Stephen R. Bowen. « Clinical Monte Carlo versus Pencil Beam Treatment Planning in Nasopharyngeal Patients Receiving IMPT ». International Journal of Particle Therapy 5, no 4 (1 mars 2019) : 32–40. http://dx.doi.org/10.14338/ijpt-18-00039.1.
Texte intégralSUGIURA, Masayuki, Kohji TANAKA et Hiroki TSUJIKURA. « PROPOSAL OF THE OPTIMIZATION METHOD OF PARAMETERS IN THE WATER LEVEL PREDICTION MODEL BY USING MCMC ESTIMATION ». Journal of Japan Society of Civil Engineers, Ser. B1 (Hydraulic Engineering) 74, no 4 (2018) : I_1021—I_1026. http://dx.doi.org/10.2208/jscejhe.74.i_1021.
Texte intégralSpeagle, Joshua S., Peter L. Capak, Daniel J. Eisenstein, Daniel C. Masters et Charles L. Steinhardt. « Exploring photometric redshifts as an optimization problem : an ensemble MCMC and simulated annealing-driven template-fitting approach ». Monthly Notices of the Royal Astronomical Society 461, no 4 (24 juin 2016) : 3432–42. http://dx.doi.org/10.1093/mnras/stw1503.
Texte intégralWilson, Aaron, Alan Fern et Prasad Tadepalli. « Bayesian Policy Search for Multi-Agent Role Discovery ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 24, no 1 (3 juillet 2010) : 624–29. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v24i1.7679.
Texte intégralAdam, Abuzar B. M., Xiaoyu Wan et Zhengqiang Wang. « Energy Efficiency Maximization for Multi-Cell Multi-Carrier NOMA Networks ». Sensors 20, no 22 (20 novembre 2020) : 6642. http://dx.doi.org/10.3390/s20226642.
Texte intégralMeng, Xiao-Kai, Yan-Bing Jia, Zhi-Heng Liu, Zhi-Qiang Yu, Pei-Jie Han, Zhu-Mao Lu et Tao Jin. « High-Voltage Cable Condition Assessment Method Based on Multi-Source Data Analysis ». Energies 15, no 4 (14 février 2022) : 1369. http://dx.doi.org/10.3390/en15041369.
Texte intégralHusaini, Noor Aida, Rozaida Ghazali, Nureize Arbaiy et Ayodele Lasisi. « MCS-MCMC for Optimising Architectures and Weights of Higher Order Neural Networks ». International Journal of Intelligent Systems and Applications 12, no 5 (8 octobre 2020) : 52–72. http://dx.doi.org/10.5815/ijisa.2020.05.05.
Texte intégralGuo, Yanbing, Lingjuan Miao et Yusen Lin. « A Novel EM Implementation for Initial Alignment of SINS Based on Particle Filter and Particle Swarm Optimization ». Mathematical Problems in Engineering 2019 (20 février 2019) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2019/6793175.
Texte intégralShrestha, Ashish, Bishal Ghimire et Francisco Gonzalez-Longatt. « A Bayesian Model to Forecast the Time Series Kinetic Energy Data for a Power System ». Energies 14, no 11 (4 juin 2021) : 3299. http://dx.doi.org/10.3390/en14113299.
Texte intégralGao, Guohua, Jeroen Vink, Fredrik Saaf et Terence Wells. « Strategies to Enhance the Performance of Gaussian Mixture Model Fitting for Uncertainty Quantification ». SPE Journal 27, no 01 (18 novembre 2021) : 329–48. http://dx.doi.org/10.2118/204008-pa.
Texte intégralSengupta, P., et S. Chakraborty. « Model reduction technique for Bayesian model updating of structural parameters using simulated modal data ». Proceedings of the 12th Structural Engineering Convention, SEC 2022 : Themes 1-2 1, no 1 (19 décembre 2022) : 1403–12. http://dx.doi.org/10.38208/acp.v1.670.
Texte intégralNielsen, Svend V., Andrew H. Vaughn, Kalle Leppälä, Michael J. Landis, Thomas Mailund et Rasmus Nielsen. « Bayesian inference of admixture graphs on Native American and Arctic populations ». PLOS Genetics 19, no 2 (13 février 2023) : e1010410. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pgen.1010410.
Texte intégralHuang, Jiangfeng, Zhiliang Deng et Liwei Xu. « A Bayesian level set method for an inverse medium scattering problem in acoustics ». Inverse Problems & ; Imaging 15, no 5 (2021) : 1077. http://dx.doi.org/10.3934/ipi.2021029.
Texte intégralNoh, Yoojeong, K. K. Choi et Ikjin Lee. « Comparison study between MCMC-based and weight-based Bayesian methods for identification of joint distribution ». Structural and Multidisciplinary Optimization 42, no 6 (27 juillet 2010) : 823–33. http://dx.doi.org/10.1007/s00158-010-0539-1.
Texte intégralWakeland, Wayne, et Jack Homer. « Addressing Parameter Uncertainty in a Health Policy Simulation Model Using Monte Carlo Sensitivity Methods ». Systems 10, no 6 (18 novembre 2022) : 225. http://dx.doi.org/10.3390/systems10060225.
Texte intégralMartelli, Saulo, Daniela Calvetti, Erkki Somersalo et Marco Viceconti. « Stochastic modelling of muscle recruitment during activity ». Interface Focus 5, no 2 (6 avril 2015) : 20140094. http://dx.doi.org/10.1098/rsfs.2014.0094.
Texte intégralSingleton, Colin, et Peter Grindrod. « Forecasting for Battery Storage : Choosing the Error Metric ». Energies 14, no 19 (1 octobre 2021) : 6274. http://dx.doi.org/10.3390/en14196274.
Texte intégralCemgil, A. T., et B. Kappen. « Monte Carlo Methods for Tempo Tracking and Rhythm Quantization ». Journal of Artificial Intelligence Research 18 (1 janvier 2003) : 45–81. http://dx.doi.org/10.1613/jair.1121.
Texte intégralDavis, Andrew D., Stefanie Hassel, Stephen R. Arnott, Geoffrey B. Hall, Jacqueline K. Harris, Mojdeh Zamyadi, Jonathan Downar et al. « Biophysical compartment models for single-shell diffusion MRI in the human brain : a model fitting comparison ». Physics in Medicine & ; Biology 67, no 5 (28 février 2022) : 055009. http://dx.doi.org/10.1088/1361-6560/ac46de.
Texte intégralMohamed, Linah, Mike Christie et Vasily Demyanov. « Comparison of Stochastic Sampling Algorithms for Uncertainty Quantification ». SPE Journal 15, no 01 (17 novembre 2009) : 31–38. http://dx.doi.org/10.2118/119139-pa.
Texte intégralGuan, Shufeng, Lingling Wang et Chuanwen Jiang. « Optimal scheduling of regional integrated energy system considering multiple uncertainties ». E3S Web of Conferences 256 (2021) : 02027. http://dx.doi.org/10.1051/e3sconf/202125602027.
Texte intégralAboutaleb, Youssef M., Mazen Danaf, Yifei Xie et Moshe E. Ben-Akiva. « Sparse covariance estimation in logit mixture models ». Econometrics Journal 24, no 3 (19 mars 2021) : 377–98. http://dx.doi.org/10.1093/ectj/utab008.
Texte intégralVrugt, J. A. « DREAM<sub>(D)</sub> ; : an adaptive markov chain monte carlo simulation algorithm to solve discrete, noncontinuous, posterior parameter estimation problems ». Hydrology and Earth System Sciences Discussions 8, no 2 (26 avril 2011) : 4025–52. http://dx.doi.org/10.5194/hessd-8-4025-2011.
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