1) Bayes Rule
贝叶斯准则
1.
According to Bayes rule,all pixels of the abdominal image were partitioned into the corresponding Gaussian components of the mixture model,and the correct rate and the misjudgement rate of partitioning all pixels of each organ were obtained.
在算法中,随机选取腹部图像像素数据,用QAIC信息准则确定训练样本的最佳类别数;用K均值聚类算法得到混合模型的初始参数;用期望最大(EM)算法多次迭代建立腹部图像数据的混合密度模型;运用贝叶斯准则,将腹部图像所有像素值划分到混合模型中相应的模型分支,得到每个器官像素值划分的正确率与误判率。
2) Bayesian rule
贝叶斯准则
1.
Adaptive wavelet denoising threshold for based on bayesian rule;
基于贝叶斯准则的小波域自适应消噪阈值
2.
Four data fusion methods have been investigated in this paper,including "AND" rule,"OR" rule,the largest posterior probability?rule and Bayesian rule.
对基于"与"准则、"或"准则、最大后验概率准则和贝叶斯准则的数据融合算法进行了研究,采用这4种融合方法在认知无线电网络中进行协作频谱感知,并比较了它们的频谱检测性能。
3) bayesian criterion
贝叶斯准则
1.
The data fusion theories under Bayesian criterion are researched, and the focus is placed on the parallel structure.
研究重点是基于贝叶斯准则的分布式并联检测融合系统的数据融合理论,给出了使系统全局最优的融合规则和传感器决策规则,提出了对融合规则和传感器决策规则进行优化计算的非线性高斯-赛德尔算法,具体讨论了两相同传感器、两个不同传感器和三个相同传感器在具有独立观测时的数据融合问题。
4) Bayesian criteria
贝叶斯准则
1.
To get an insight into the planting structure of the agropastoral region,the planting area and yields of main crops such as soybeans,corn and wheat are analyzed in combination with the related meteorological data by means of Bayesian criteria.
为揭示呼伦贝尔市农牧交错带农业种植结构的实质,利用贝叶斯准则及该区气象资料,主要作物大豆、玉米和小麦的种植面积及产量资料进行了分析。
2.
Based on the fuzzy set theory, a membership function was introduced according to Bayesian criteria.
该算法基于模糊集理论,根据贝叶斯准则建立相应的隶属函数,并分析选取城区在全色图像中有效的特征,逐步实现城区的分割。
5) Bayse Principle
贝叶斯准则
1.
Bayse Principle Used in Land Resources Evaluation;
贝叶斯准则在土地资源评价中的应用
6) Bayesian information criterion
贝叶斯信息准则
1.
The number of class is calculated by Bayesian Information Criterion.
本文提出了一种新的基于期望最大化以及贝叶斯信息准则的图像分割方法。
2.
The proposed algorithm uses the Bayesian information criterion(BIC) to judge the number of clustering for the given range.
最后,考虑到对于聚类个数的选择往往对最终的结果有很大的影响,算法中采用贝叶斯信息准则来评估给定范围的聚类个数。
3.
The traditional method of speakers segmentation based on Bayesian information criterion(BIC) was improved.
对传统的基于贝叶斯信息准则(BIC)的说话人分割方法进行了改进,通过引入预分割环节来降低说话人分割的计算量。
补充资料：贝叶斯公式
贝叶斯公式为利用搜集到的信息对原有判断进行修正提供了有效手段。在采样之前，经济主体对各种假设有一个判断（先验概率），设为，{}。
关于先验概率的分布，通常可根据经济主体的经验判断确定(当无任何信息时，一般假设各先验概率相同)，较复杂精确的可利用包括最大熵技术或边际分布密度以及相互信息原理等方法来确定先验概率分布。
当采样得到样本值后，当事人对各假设的判断(后验概率)为
关于先验概率的分布，通常可根据经济主体的经验判断确定(当无任何信息时，一般假设各先验概率相同)，较复杂精确的可利用包括最大熵技术或边际分布密度以及相互信息原理等方法来确定先验概率分布。
当采样得到样本值后，当事人对各假设的判断(后验概率)为
，= 1， 2， %26#8230;， (5.5)
在实际经济生活中，信息搜寻工作不是一次就完成的。当信息搜寻进行到某一阶段，设已进行了 次采样( =1，2，%26#8230;)，此时经济主体对各假设的后验概率的认识为
=1， 2， %26#8230;， (5.6)
其中，表示在第次采样前对假设的判断，当 =1时即表示第一次采样前的先验概率，从而式(5.5)变成式(5.6)的一个特例，即，将其记为。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条