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若贝叶斯理论被用来描述反演问题的话,则地球模型的后验概率密度函数可以用来描述反演问题的解。
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贝叶斯网的后验分布是一个非常复杂的高维积分问题。本文引进马尔科夫链蒙特卡罗模拟方法,即基于Metropolis-Hastings采样及收敛性检验算法,计算给定地震强度观察值条件下延性需求的后验分布。
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针对K最近邻(KNN)方法分类准确率高但分类效率较低的特点,提出基于后验概率制导的贝叶斯K最近邻(B-KNN)方法。
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这种指标的另一突出优点是计算复杂度很低,容易得到全局最优解.
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Research on Image Matching Similarity Criterion Based on Maximum Posterior Probability
基于最大后验概率的图像匹配相似性指标研究
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以半朴素贝叶斯模型为基础贝叶斯模型,利用参数的Dirichlet分布特性,选取后验期望估计参数值。
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In the first, calculate the posterior probability value and make hard decision.
首先,计算接收序列的后验概率值并作硬判决处理。
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通过马尔科夫链蒙特卡罗模拟对后验分布进行了采样,获得了参数的后验边缘概率密度,并在此基础上获得了参数的数学期望等统计量。
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粒子滤波是从概率统计的角度出发,使用一个具有相应权值的随机样本集合来表示需要的后验概率密度。
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利用对每个子总体的每次观察的后验概率将整个检验期间的总体样本数据分成子总体数据集。
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Mandarin Digit String Recognition Based on Segment Model Using Posterior Probability Decoding
基于后验概率解码段模型的汉语语音数字串识别
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在计算的过程中, 使用了未标记样本的信息计算语义出现的后验概率.
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该模型的核心部分是根据观测到的资料,通过蒙特卡洛马尔科夫链随机抽样的方法来估计变点位置的后验概率分布。
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在取没有验前知识的共轭型验前分布时,可得h m的边缘验后概率密度函数。
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该算法通过贝叶斯滤波对RFID解读器节点的后验概率估计,结合更近邻质心算法实现了RFID解读器节点的精确定位。
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贝叶斯概率框架是一种将先验概率转化为后验概率的理论框架,通过形式化的图像分类概率框架可以将低级图像特征映射到已有的高层语义。
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在采用位置匹配机制的检索方法中,将音节Lattice解释为具有特定位置标号的若干竞争集的级联,给出了相应的搜索匹配方法,以及匹配路径处于特定位置的后验概率值的计算方法。
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贝叶斯分类是一种基于贝叶斯定理的统计学分类方法,它是结合先验信息与样本信息计算出后验概率。
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提出了基于Bayes试验方法的故障诊断算法,对变迁的时间统计量进行显著性检验,结合系统的先验和后验概率,在模块化故障诊断思想的指导下,分层定位至故障源。
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In Bayes Statistical Inference, the Posterior Probability about Experiments Make Up Hemigroup
在Bayes统计推断中后验概率关于试验构成半群
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