在統(tǒng)計學(xué)中，通常不會明確地為所有的現(xiàn)有經(jīng)驗附加條件，因為它是可以假設(shè)的。出于這個原因，在本書中，我們不會在這種情況下單獨增加變量。然而在貝葉斯分析中，我們必須記住，我們對這個世界的理解總是以自己在這個世界上的經(jīng)驗為條件的。
2023-10-18 10:51:56
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電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《PyTorch教程22.9之樸素貝葉斯.pdf》資料免費下載
2023-06-06 09:22:30
0 在眾多機器學(xué)習(xí)分類算法中，本篇我們提到的樸素貝葉斯模型，和其他絕大多數(shù)分類算法都不同，也是很重要的模型之一。
2023-01-16 10:11:21842 
樸素貝葉斯（ NB ）是一種簡單但功能強大的概率分類技術(shù)，具有良好的并行性，可以擴展到大規(guī)模數(shù)據(jù)集。
2022-10-10 14:50:41663 
有用labview做貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進行故障診斷的朋友嗎？我雖然有些labview基礎(chǔ),但對貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、故障診斷是剛開始學(xué)，有的話多指導(dǎo)啊，共同進步！
2012-03-10 19:26:38
簡述對貝葉斯公式的基本理解
2021-10-18 10:01:460 樸素貝葉斯方法是在貝葉斯算法的基礎(chǔ)上進行了相應(yīng)的簡化，即假定給定目標(biāo)值時屬性之間相互條件獨立。也就是說沒有哪個屬性變量對于決策結(jié)果來說占有著較大的比重，也沒有哪個屬性變量對于決策結(jié)果占有著較小的比重
2021-10-02 17:14:008129 貝葉斯統(tǒng)計為你提供了在新數(shù)據(jù)的證據(jù)中更新你的評估工具，這是一個在許多現(xiàn)實世界場景中常見的概念，如跟蹤大流行病，預(yù)測經(jīng)濟趨勢，或預(yù)測氣候變化。
2021-06-23 17:52:412814 
Ad hoc網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點在轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)時易出現(xiàn)自私行為，為激勵自私節(jié)點參與數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)，提出一種節(jié)點激勵策略 IMTFT。根據(jù)貝葉斯博弈理論建立節(jié)點轉(zhuǎn)發(fā)博弈模型，在該模型中引λ增加激勵因子的改進TrT策略
2021-06-11 16:50:308 為準(zhǔn)確評估計算機網(wǎng)絡(luò)的脆弱性，結(jié)合貝葉斯網(wǎng)絡(luò)與攻擊圖提出一種新的評估算法。構(gòu)建攻擊圖模型RSAG，在消除攻擊圖中環(huán)路的基礎(chǔ)上，將模型轉(zhuǎn)換成貝葉斯網(wǎng)絡(luò)攻擊圖模型BNAG，引人節(jié)點攻擊難度和節(jié)點狀態(tài)變遷
2021-06-11 14:23:279 為提高疼痛表情的識別準(zhǔn)確性，將約束局部神經(jīng)域（CLNF）模型和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（BN）模型相結(jié)合，提出一種疼痛表情識別方法。利用CLNF模型獲取疼痛表情的關(guān)鍵特征點，在此基礎(chǔ)上得到攜帶大量疼痛信息的面部
2021-06-03 11:08:3111 數(shù)據(jù)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分析模型，得到不同條件下航班延誤情況的概率分布;以動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（ Dynamic Bayesian Networks，DBN推理為主要建模方法，研究了動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理和仿真過程，提岀了一種用于構(gòu)建航班延誤預(yù)測模型的新方法建立了實
2021-04-26 15:30:483 今天想談的問題是：什么是貝葉斯優(yōu)化/Bayesian Optimization，基本用法是什么？ 本文的定位是：幫助未接觸、僅聽說過、初次接觸貝葉斯優(yōu)化的小白們一文看懂什么是貝葉斯優(yōu)化和基本用法
2021-04-09 11:26:4113957 
為全面、準(zhǔn)確地分析既定網(wǎng)絡(luò)的安全態(tài)勢并給出態(tài)勢等級評定，提出一種基于貝葉斯方法的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知混合模型。對既定網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中收集到的態(tài)勢指標(biāo)數(shù)據(jù)進行離散化預(yù)處理，利用不同的評價方法建立相應(yīng)的態(tài)勢指標(biāo)
2021-04-01 11:11:5519 分類問題是數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域硏究的重點問題，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型因其簡單髙效的特點而廣泛應(yīng)用于分類問題。一依賴估測器（ODE）模型作為半監(jiān)督學(xué)習(xí)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型中的經(jīng)典模型，受到研究人員的廣泛關(guān)注?，F(xiàn)有
2021-03-17 15:05:1012 互信息和樸素貝葉斯算法應(yīng)用于垃圾郵件過濾時，存在特征冗余和獨立性假設(shè)不成立的問題。為此，提出種改進互信息的加權(quán)樸素貝葉斯算法。針對互信息效率較低的問題，通過引入詞頻因子與類間差異因子，提出一種改進
2021-03-16 10:15:1612 貝葉斯優(yōu)化是機器學(xué)習(xí)超參數(shù)優(yōu)化的常用技術(shù)之一，本文不會使用艱深的數(shù)學(xué)論證，而是通過簡單的術(shù)語帶你領(lǐng)略貝葉斯優(yōu)化之美。 假設(shè)有一個函數(shù) f（x）。其計算成本很高，它不一定是分析表達式，而且你不知道它
2020-10-12 15:34:111660 
互聯(lián)網(wǎng)中存在的內(nèi)部威脅具有隱蔽性高、難以管理等特點。為此，建立一種針對內(nèi)部威脅的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)攻擊圖（ＢＮＡＧ）模型。將攻擊者在攻擊過程中的行為作為研究對象，以行為在其動作期間的資源指向為基礎(chǔ)，通過
2020-07-27 16:52:528 為政務(wù)大廳提供查詢和咨詢服務(wù)、給隔離酒店里的客人遞送食物、在景區(qū)提供導(dǎo)游和查詢服務(wù)、在公共場所自動測溫和消殺……疫情期間，各領(lǐng)域?qū)χ悄軝C器人的應(yīng)用迅速推進。近日，貝葉斯智能的BUDDY導(dǎo)覽講解機器人，正式入駐常州固立高端裝備創(chuàng)新中心。
2020-07-23 10:18:12971 為了實現(xiàn)非結(jié)構(gòu)化道路檢測與障礙物的識別，提出了一種基于最小錯誤率貝葉斯決策與 Hough變換相結(jié)合的非結(jié)構(gòu)化道路檢測與障礙物識別算法。算法首先將Otsu多閾值理論引入到最小錯誤率貝葉斯決策中并進
2020-07-06 17:45:587 針對室內(nèi)WiFi和藍牙單獨定位時信標(biāo)覆蓋有限以及定位精度較低的問題，提出一種基于WiFi與藍牙定位數(shù)據(jù)的優(yōu)化貝葉斯融合定位算法。利用高斯核函數(shù)對WiFi及藍牙單獨定位結(jié)果處理后作為先驗樣本信息，通過
2020-07-06 11:17:2231 數(shù)學(xué)是個奇妙的東西，可以把生活中的一切量化。人生也是個奇妙的東西，起起伏伏，好比一個高斯分布函數(shù)。今天就結(jié)合一些人生的感悟聊聊貝葉斯超參優(yōu)化
2020-07-06 10:34:183901 引我思故我在AI背后的神秘公式近代哲學(xué)奠基人，偉大的笛卡爾說出“我思故我在”時，上帝震驚了。第一個被賦予公民身份的機器人Sophia（索菲婭）被問到：你怎么知道自己是機器人？Sophia的回答是：你怎么知道自己是人類？
2019-05-12 10:13:363133 樸素貝葉斯方法是一組基于貝葉斯定理的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，在給定類變量值的情況下，樸素假設(shè)每對特征之間存在條件獨立性。下面我將介紹幾種樸素貝葉斯的方法。
2019-05-06 09:29:449020 本文檔的主要內(nèi)容詳細介紹的是一個簡單的偽貝葉斯垃圾郵件過濾主程序資料免費下載。
2019-04-10 08:00:000 在應(yīng)用貝葉斯優(yōu)化之前，我們嘗試使用網(wǎng)格搜索來調(diào)整AlphaGo的超參數(shù)。具體來說，對于每個超參數(shù)，我們構(gòu)建了一個有效值網(wǎng)格，并在當(dāng)前版本v和固定基線v0之間運行自對弈。對于每個值，我們運行了1000局對局。
2018-12-22 09:57:013890 大型機械設(shè)備安裝過程復(fù)雜、繁瑣，要求密閉的區(qū)域常常出現(xiàn)泄漏，傳統(tǒng)檢測泄漏的方法效率低，成本高，針對這一難題，本文提出一種基于貝葉斯判別準(zhǔn)則的機械設(shè)備安裝泄露區(qū)域全自動檢測方法，利用貝葉斯理論推導(dǎo)
2018-11-16 17:17:1414 為解決現(xiàn)有標(biāo)簽數(shù)量估計算法中估計精度與復(fù)雜度之間的矛盾，在分析比較現(xiàn)有算法的基礎(chǔ)上，提出一種基于序貫線性貝葉斯的射頻識別（ RFID）標(biāo)簽數(shù)量估計算法。首先，基于線性貝葉斯理論，充分利用空閑、成功
2018-11-16 15:37:306 這本書幫助那些希望用數(shù)學(xué)工具解決實際問題的人們，僅有的要求可能就是懂一點概率知識和程序設(shè)計。而貝葉斯方法是一種常見的利用概率學(xué)知識去解決不確定性問題的數(shù)學(xué)方法，對于一個計算機專業(yè)的人士，應(yīng)當(dāng)熟悉其應(yīng)用在諸如機器翻譯，語音識別，垃圾郵件檢測等常見的計算機問題領(lǐng)域。
2018-09-04 08:00:009 為了大家可以對貝葉斯算法有更多的了解，為大家整理過一篇關(guān)于貝葉斯算法的文章。今天將為大家介紹利用貝葉斯統(tǒng)計的一個實踐案例。通項目實踐達到學(xué)以致用的目的，相信大家對貝葉斯統(tǒng)計的理解和掌握都可以更深入，提煉出更精煉的內(nèi)容。
2018-07-16 17:15:3213518 亞馬遜老板貝索斯身價多少你知道嗎？之前有報道說是杰夫貝索斯1405億美元？現(xiàn)在已經(jīng)不止了，亞馬遜老板貝索斯身價1433億美元！ 據(jù)國外媒體報道稱，亞馬遜創(chuàng)始人杰夫-貝索斯（Jeff Bezos）如今
2018-07-12 18:28:0028901 樸素貝葉斯法是基于貝葉斯定理與特征條件獨立假設(shè)的分類方法，是經(jīng)典的機器學(xué)習(xí)算法之一，處理很多問題時直接又高效，因此在很多領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，如垃圾郵件過濾、文本分類等。也是學(xué)習(xí)研究自然語言處理問題的一個很好的切入口。
2018-07-01 08:37:3933612 
不論是學(xué)習(xí)概率統(tǒng)計還是機器學(xué)習(xí)的過程中，貝葉斯總是是繞不過去的一道坎，大部分人在學(xué)習(xí)的時候都是在強行地背公式和套用方法，沒有真正去理解其牛逼的思想內(nèi)涵
2018-06-11 08:51:296295 
學(xué)習(xí)過概率的人一定知道貝葉斯定理，在信息領(lǐng)域內(nèi)有著無與倫比的地位。貝葉斯算法是基于貝葉斯定理的一類算法，主要用來解決分類和回歸問題。人工智能之機器學(xué)習(xí)中最為廣泛的兩種分類模型是1）決策樹模型（Decision Tree Model）和2） 樸素貝葉斯模型（Naive Bayesian Model）。
2018-05-29 09:01:00636 目前的多數(shù)故事線挖掘研究側(cè)重新聞文獻和事件的相似性分析，忽略了故事線的結(jié)構(gòu)化表述及新聞具有的延時性，無法直觀地從模型結(jié)果看出不同新聞話題的發(fā)展過程。為此，提出一種基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的無監(jiān)督故事線挖掘算法
2018-04-24 14:51:3218 貝葉斯分類算法是統(tǒng)計學(xué)的一種分類方法，其分類原理就是利用貝葉斯公式根據(jù)某對象的先驗概率計算出其后驗概率，然后選擇具有最大后驗概率的類作為該對象所屬的類。 之所以稱之為樸素，是因為貝葉斯分類只做最原始
2018-02-28 10:17:252 本文介紹機器學(xué)習(xí)中一種基于概率的常見的分類方法，樸素貝葉斯，之前介紹的KNN, decision tree 等方法是一種 hard decision，因為這些分類器的輸出只有0 或者 1，樸素貝葉斯
2018-02-03 14:37:014751 
怎樣通俗易懂地解釋貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和它的應(yīng)用？詳情請看下文。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一個用嚴(yán)格的數(shù)學(xué)方法來模擬一個世界的方法，是靈活的，適應(yīng)于任何你擁有的知識程度的方法，同時也是計算效率的方法。
2018-02-02 16:09:163603 
貝葉斯算法描述及實現(xiàn)根據(jù)樸素貝葉斯公式，每個測試樣例屬于某個類別的概率= 所有測試樣例包含特征詞類條件概率P（tk|c）之積* 先驗概率P（c） 在具體計算類條件概率和先驗概率時，樸素貝葉斯分類器有兩種模型
2018-02-02 15:54:016897 
貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（ Bayesian Network，BN）又被稱為信念網(wǎng)絡(luò)，它是基于概率推理的圖形化網(wǎng)絡(luò)并且是一種不確定性知識推理和分析的有效工具。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)具有堅實的理論基礎(chǔ)，將概率論和網(wǎng)絡(luò)模型相結(jié)合
2018-01-30 17:48:190 針對CLINK算法在路由改變時擁塞鏈路推理性能下降的問題，建立一種變結(jié)構(gòu)離散動態(tài)貝葉斯網(wǎng)模型，通過引入馬爾可夫性及時齊性假設(shè)簡化該模型，并基于簡化模型提出一種IP網(wǎng)絡(luò)擁塞鏈路推理算法（VSDDB
2018-01-16 18:46:260 對引航安全的影響以及這些因素之間的相互關(guān)系，動態(tài)識別船舶引航風(fēng)險，有利于及時采取措施，確保船舶安全進出港。本文提出一種用于船舶引航風(fēng)險預(yù)警的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，通過文獻調(diào)研和對專家進行深度訪談，利用專家知識和文獻
2018-01-13 10:38:270 在軟件開發(fā)過程中，程序員的復(fù)制、粘貼活動會產(chǎn)生大量的克隆代碼，而那些發(fā)生不一致變化的克隆代碼往往對程序是有害的。為了解決該問題，有效地發(fā)現(xiàn)程序中的有害克隆代碼，提出一種基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的克隆有害性預(yù)測
2017-12-26 16:32:330 基于模式的貝葉斯分類模型是解決數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域分類問題的一種有效方法，然而，大多數(shù)基于模式的貝葉斯分類器只考慮模式在目標(biāo)類數(shù)據(jù)集中的支持度，而忽略了模式在對立類數(shù)據(jù)集合中的支持度．此外。對于高速動態(tài)變化
2017-12-25 14:51:350 針對二元關(guān)聯(lián)法（BR）未考慮標(biāo)簽之間相關(guān)性，容易造成分類器輸出在訓(xùn)練集中不存在或次數(shù)較少標(biāo)簽的不足，提出了基于貝葉斯模型的多標(biāo)簽分類算法（ MLBM）和馬爾可夫型多標(biāo)簽分類算法（MMLBM）。首先
2017-12-25 13:50:051 針對航班保障服務(wù)時間估計的問題，考慮到航班保障服務(wù)流程的特殊性、復(fù)雜性以及影響因素的不確定性，提出了一種基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（BN）的航班保障服務(wù)時間估計模型。該模型把航空領(lǐng)域的專家知識與歷史數(shù)據(jù)的機器
2017-12-07 14:28:190 針對馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法普遍存在的迭代收斂性問題，在具有空間平滑約束的高斯混合模型條件上提出改進空間約束貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型并在圖像分割領(lǐng)域進行具體應(yīng)用。所提模型應(yīng)用隱狄利克雷分布（ LDA）概率密度
2017-12-05 17:55:551 針對類屬型數(shù)據(jù)聚類中對象間距離函數(shù)定義的困難問題，提出一種基于貝葉斯概率估計的類屬數(shù)據(jù)聚類算法。首先，提出一種屬性加權(quán)的概率模型，在這個模型中每個類屬屬性被賦予一個反映其重要性的權(quán)重；其次，經(jīng)過貝葉
2017-12-04 16:42:240 社交網(wǎng)絡(luò)評論文本存在評論主題缺失或情感特征缺失的問題，無法保證觀點檢測的性能，對此提出了建立實體情感演化貝葉斯置信網(wǎng)的方法。通過提取名詞、動賓短語、動名詞復(fù)合型定中結(jié)構(gòu)短語三種域相關(guān)實體，提取域相關(guān)
2017-12-03 11:41:450 針對主成分分析一貝葉斯判別法（ PCA-BDA）僅支持安全評價但不能發(fā)現(xiàn)危險因素的問題，引入屬性重要度的概念，提出一種改進的PCA-BDA算法，并將其應(yīng)用于石油鉆井安全評價。首先，使用原始
2017-12-01 16:45:461 樸素貝葉斯法是基于貝葉斯定理與特征條件獨立假設(shè)的分類方法。最為廣泛的兩種分類模型是決策樹模型（Decision Tree Model）和樸素貝葉斯模型（Naive Bayesian Model，NBM）。和決策樹模型相比，樸素貝葉斯分類器
2017-11-30 17:11:342946 
貝葉斯分類器的分類原理是通過某對象的先驗概率，利用貝葉斯公式計算出其后驗概率，即該對象屬于某一類的概率，選擇具有最大后驗概率的類作為該對象所屬的類。貝葉斯分類器的分類原理是通過某對象的先驗概率，利用貝葉斯公式計算出其后驗概率
2017-11-30 15:53:392557 
今天介紹機器學(xué)習(xí)中一種基于概率的常見的分類方法，樸素貝葉斯，之前介紹的KNN, decision tree 等方法是一種 hard decision，因為這些分類器的輸出只有0 或者 1，樸素貝葉斯
2017-11-25 12:49:071221 
，以及空間飛行系統(tǒng)的高速機動性，無線信道傳輸質(zhì)量會發(fā)生動態(tài)的變化，一般的壓縮算法無法很好地適應(yīng)這種時變特性。為此，提出一種基于動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的健壯報頭壓縮算法DBROHC。DBROHC根據(jù)解壓端離散的歷史丟包觀測序列，動態(tài)調(diào)整
2017-11-23 16:58:5413 葉斯網(wǎng)絡(luò)的隨機測試生成方法，解決Cache -致性協(xié)議狀態(tài)空間爆炸的問題。首先分析了Cache -致性協(xié)議及基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理的CDG方法，并將CDG方法應(yīng)用于Cache -致性的驗證。以FT處理器中的Cache -致性協(xié)議驗證為例，對比偽隨機測試，使用CDG方法將覆蓋率提
2017-11-17 17:24:072 為了在降低資源能耗和帶寬占用情況下，提高無線傳感器網(wǎng)絡(luò)WSNs移動目標(biāo)定位跟蹤的精度，提出了基于KullbackLeibler分歧的變分濾波的WSNs貝葉斯移動目標(biāo)定位跟蹤算法。首先，利用高斯
2017-11-17 14:57:202 偏差和方差與模型復(fù)雜度的關(guān)系使用下圖更加明了： 當(dāng)模型復(fù)雜度上升的時候，偏差會逐漸變小，而方差會逐漸變大。 常見算法優(yōu)缺點 1.樸素貝葉斯 樸素貝葉斯屬于生成式模型（關(guān)于生成模型和判別式模型，主要
2017-09-29 16:18:197 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)
2017-03-31 10:40:172 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的WSNs鏈路質(zhì)量評估機制研究_劉松
2017-03-19 19:11:450 基于模糊貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的叉裝車制動系統(tǒng)故障診斷研究_何友奇
2017-03-04 18:01:310 基于改進樸素貝葉斯的入侵檢測方法_孫程
2017-02-27 19:07:370 基于變量分組貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的安全態(tài)勢評估方法_董博
2017-02-27 19:02:570 結(jié)合非線性頻譜與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜裝備傳動系統(tǒng)故障診斷_張家良
2017-01-07 17:01:100 基于貝葉斯壓縮感知理論的超寬帶通信信道估計_王蔚東
2017-01-07 16:00:430 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的智能變電站風(fēng)險關(guān)聯(lián)模型_曲朝陽
2016-12-16 15:48:480 貝葉斯 是基于概率的一種算法，是Thomas Bayes：一位偉大的數(shù)學(xué)大師所創(chuàng)建的。貝葉斯理論假設(shè)：如果事件的結(jié)果不確定，那么量化它的唯一方法就是事件的發(fā)生概率。如果過去試驗中事
2011-06-01 17:58:3946 采用貝葉斯分類研究肌肉動作模式識別方法
提出了一種結(jié)合AR 模型和貝葉斯分類的肌電信號動作模式識別方法。首先將采集到的肌電信號進行預(yù)處理,提取AR 系數(shù)作為
2010-02-22 16:11:3325 由于故障樹分析方法在可靠性分析中存在局限性,研究貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在可靠性分析中的應(yīng)用,給出了故障樹向貝葉斯網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)化的方法,以及基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)求解頂事件發(fā)生概率的算法.最后
2010-02-21 10:24:2114 提出了融合2DPCA 和貝葉斯的人臉識別方法。首先用2DPCA 方法進行識別，選擇得分前10 名的圖像作為候選圖像，然后對候選圖像和測試圖像進行小波分解，對得到的高頻與低頻子圖并
2010-01-22 15:38:404 根據(jù)電磁態(tài)勢估計原理，建立含連續(xù)值結(jié)點和離散值結(jié)點的混合貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，對一級融合的輸出數(shù)據(jù)進行二級處理，估計干擾前后單架飛機對單個保護目標(biāo)的威脅的變化情況
2010-01-18 11:45:156 針對乳腺X 線診斷的不確定性和BI-RADS 分級的廣泛應(yīng)用，提出將基于語義的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于乳腺X 線影像的BI-RADS 分級。系統(tǒng)利用專家知識建立網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，機器學(xué)習(xí)確定網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。實
2010-01-09 14:45:1731 為了提高最小二乘支持向量機的魯棒性，介紹了加權(quán)最小二乘支持向量機，給出了確定加權(quán)向量的一般方法。并介紹了基于貝葉斯框架的加權(quán)LS-SVM參數(shù)的優(yōu)化方法，利用它建立了
2010-01-09 14:02:009 近幾年來，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)已成為數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)中的一個主要工具，在分類、聚類、預(yù)測和規(guī)則推導(dǎo)等方面取得了良好的應(yīng)用效果。從歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)可采用基于依賴
2009-10-22 20:46:50943 
先驗概率和代價函數(shù)均模糊時基于貝葉斯最小風(fēng)險準(zhǔn)則的分布式?jīng)Q策融合
當(dāng)先驗概率和代價函數(shù)均為梯形模糊數(shù)時，在貝葉斯最小風(fēng)險準(zhǔn)則意義下，研究了在融合中心
2009-10-21 21:57:501382 針對互聯(lián)網(wǎng)上垃圾郵件給用戶帶來種種困擾的問題，本文提出了一種基于貝葉斯最小風(fēng)險分類方法的郵件過濾系統(tǒng)。本方法通過設(shè)置損失代價函數(shù)，在過濾大部分垃圾郵件的同時
2009-09-09 15:08:1413 氨基酸含量是影響蛋白質(zhì)耐熱性的主要因素。本文以氨基酸含量為特征向量，研究了貝葉斯方法預(yù)測蛋白質(zhì)耐熱性的準(zhǔn)確度。結(jié)果表明，基于貝葉斯方法的局部預(yù)測率和全局預(yù)
2009-08-15 10:50:4910 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是以概率理論為基礎(chǔ)的不確定知識表示模型，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理的目的是得到隨機變量的概率分布。目前，最流行的推理算法是聯(lián)合樹算法，它的主要思想是將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)
2009-08-15 09:34:1637 本文針對垃圾郵件過濾問題，結(jié)合中文自身的特點，把廣泛適用于英文文本和郵件分類的樸素貝葉斯過濾方法應(yīng)用在垃圾郵件網(wǎng)關(guān)郵件過濾層；把信息增益修剪方法經(jīng)過改進作為中
2009-08-14 14:28:0817 提出了融合小波和貝葉斯的人臉識別方法。對原始圖像采用小波分解后，原始圖像被分解到不同的頻帶上。利用小波理論分析可知，在每一級分解中，低頻子圖像包含了原始圖像
2009-07-15 10:30:1010 匹配引擎不是簡單的搜索，而是全新的深層次信息挖掘。該文構(gòu)建一種基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的匹配引擎。項目需求中有4種類型的節(jié)點集合，通過建模，設(shè)計一個4層貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，主要
2009-04-17 09:29:1921 針對金融機構(gòu)操縱風(fēng)險具有構(gòu)成復(fù)雜、涉及諸多復(fù)雜因素、難以結(jié)構(gòu)化、缺少歷史數(shù)據(jù)等特點，將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)技術(shù)引入銀行操作風(fēng)險建模。銀行操作風(fēng)險是由不完善的或有問題的內(nèi)
2009-04-16 10:37:5316 針對軟件項目面臨失敗風(fēng)險的問題，提出一種新的軟件風(fēng)險評估模型，采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理風(fēng)險發(fā)生的概率，用模糊語言評估風(fēng)險后果與損失的方法。實踐證明，通過應(yīng)用基于貝葉
2009-04-10 09:35:0524 航空航天對地觀測系統(tǒng)利用遙感數(shù)據(jù)獲取地表信息的過程中，存在數(shù)據(jù)誤差造成的不確定性和成像時間限制造成的不完整性。針對上述問題該文開發(fā)了一款以貝葉斯網(wǎng)絡(luò)及其相關(guān)算
2009-04-06 08:37:198 基于應(yīng)變模態(tài)和貝葉斯方法的桿件損傷識別 提出了一種基于空間桿系結(jié)構(gòu)應(yīng)變模態(tài)和貝葉斯統(tǒng)計方法的損傷識別方法。對于空間桿系結(jié)構(gòu),認為其桿件只承受軸向應(yīng)力,因此,由節(jié)
2008-10-24 15:02:4715
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