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该成果首次提出“部分互信息”的新概念和理论，通过“部分互信息”量化网络中节点之间的直接相关性，可实现由观测数据直接构建网络。在数据分析中，定量的标识变量的直接依赖性是一件非常重要的事情，特别是对于科学和工程中各种类型的网络重构和因果推断问题，都需要高精度的理论和...
建立量化网络中直接关联性的部分互信息新方法.4月18日，国际学术期刊PNAS在线发表了中国科学院上海生命科学研究院生物化学与细胞生物学研究所...
基因调控网络构建(或逆向工程)的目的正是从基因表达数据中挖掘基因与基因相互作用网络,也是通过高通量数据研究生物机理的重要瓶颈。.本文基于互信息理论,针对当前基因调控网络构建方法中存在的各种缺点,提出了几种基因调控网络构建模型和算法,提高了...
基于互信息的EEG脑功能网络研究基于,研究,网络,基于互信息,EEG,大脑功能,研究脑,大脑的功能,大脑网络,脑功能网络频道豆丁首页社区商业工具创业微案例会议热门频道工作总结作文股票医疗文档分类论文生活休闲外语心理学全部...
基于互信息的EEG脑功能网络研究.赵静.【摘要】：脑功能网络研究是深入认识大脑功能、理解脑疾病发生机理的一个新途径。.目前开展的脑功能网络研究多是基于功能磁共振(fMRI)的,相比较而言,脑电图(EEG)测量虽然空间定位性不太好,但是它也有其特殊的优点...
互信息(MutualInformation)是度量两个事件集合之间的相关性(mutualdependence)。互信息最常用的单位是bit。互信息的定义正式地，两个离散随机变量X和Y的互信息可以定义为：其中p(x,y)是X和Y的联合概率分布函数，而p(x)和p(y)分别…
本文是一篇计算机论文,本文作者分析理想视差图的特点，确定了关于立体匹配中代价函数的先验，从信息论中熵的概念着手，分析了图像灰度熵的特点，及其作为全局匹配算法代价函数的可行
本文授权转载自公众号：深度学习与图网络图上信息如何聚合以及如何学习他们之间的相互影响至关重要，本次推文学习三篇图上信息相互作用相关的文章，第一篇利用特征和结构的互信息进行无监督的表示学习，其中非常重…
贝叶斯网络定义：贝叶斯网络是一个有向无环图，由代表变量结点及连接这些结点的有向边构成。可以将具体问题中复杂的变量关系在一个网络结构表示，通过网络模型反映问题领域中变量的依赖关系。用数学符号表示一个贝叶斯网络模型如下：B=(V,E,P)其中：V={V1,V2,…Vn}随机变量集合；E={ViVj|Vi,Vj∈V}
该成果首次提出“部分互信息”这样新概念和理论，通过“部分互信息”量化网络中节点之间的直接相关性，可实现由观测数据直接构建网络。在数据分析中，定量的标识变量的直接依赖性是一件非常重要的事情，特别是对于科学和工程中各种类型的网络重构和因果推断问题，都需要高精度的理论...
该成果首次提出“部分互信息”的新概念和理论，通过“部分互信息”量化网络中节点之间的直接相关性，可实现由观测数据直接构建网络。在数据分析中，定量的标识变量的直接依赖性是一件非常重要的事情，特别是对于科学和工程中各种类型的网络重构和因果推断问题，都需要高精度的理论和...
建立量化网络中直接关联性的部分互信息新方法.4月18日，国际学术期刊PNAS在线发表了中国科学院上海生命科学研究院生物化学与细胞生物学研究所...
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基于互信息的EEG脑功能网络研究.赵静.【摘要】：脑功能网络研究是深入认识大脑功能、理解脑疾病发生机理的一个新途径。.目前开展的脑功能网络研究多是基于功能磁共振(fMRI)的,相比较而言,脑电图(EEG)测量虽然空间定位性不太好,但是它也有其特殊的优点...
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贝叶斯网络定义：贝叶斯网络是一个有向无环图，由代表变量结点及连接这些结点的有向边构成。可以将具体问题中复杂的变量关系在一个网络结构表示，通过网络模型反映问题领域中变量的依赖关系。用数学符号表示一个贝叶斯网络模型如下：B=(V,E,P)其中：V={V1,V2,…Vn}随机变量集合；E={ViVj|Vi,Vj∈V}
该成果首次提出“部分互信息”这样新概念和理论，通过“部分互信息”量化网络中节点之间的直接相关性，可实现由观测数据直接构建网络。在数据分析中，定量的标识变量的直接依赖性是一件非常重要的事情，特别是对于科学和工程中各种类型的网络重构和因果推断问题，都需要高精度的理论...
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