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搜索资源列表

  1. 数字通信系统中信噪比与误码率关系的Matlab模拟

  2. 通过Matlab模拟了随机产生的一定概率分布的信号序列,叠加高斯噪声后利用最大后验概率(MAP)检 测到的误码率,做出BER～SNR曲线,并与理论计算得到的曲线进行比较,两者吻合

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-06-02
    • 文件大小：134kb
    • 提供者：laker28

  1. 朴素贝叶斯课程设计报告

  2. 朴素贝叶斯课程设计报告，贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-07-05
    • 文件大小：64kb
    • 提供者：wanglilaiy80

  1. 大规模网页模块识别与信息提取系统设计与实现

  2. 本科生论文。本文在已有的基于Dom-Tree和启发式规则的网页信息提取算法的基础上，通过为所有符合W3C规范的Html标签分类，逐个分析各Html标签所包含的语义信息，细化规则设置，实现了一种自底向上的无信息遗漏的网页分块算法，并在此基础上，利用统计方法得到详细的概率分布数据，实现了文本相似度比较和Bayes后验概率估计两种网页主题内容信息块识别算法，并将其求交，提高了主题内容信息块的识别精确度。 上述算法已集成到天网搜索引擎平台的网页预处理模块中，并且在SEWM 2008会议中，以这套算法为

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-11-30
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：zjj77520

  1. 贝叶斯分类器贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。目前研究较多的贝叶斯分类器主要有四种，分别是：Naive Bayes、TAN、B

  2. 　贝叶斯决策就是在不完全情报下，对部分未知的状态用主观概率估计，然后用贝叶斯公式对发生概率进行修正，最后再利用期望值和修正概率做出最优决策。 　　贝叶斯决策理论方法是统计模型决策中的一个基本方法，其基本思想是： 　　1、已知类条件概率密度参数表达式和先验概率。 　　2、利用贝叶斯公式转换成后验概率。 　　3、根据后验概率大小进行决策分类。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2010-01-14
    • 文件大小：67kb
    • 提供者：bear_fish

  1. rvm_version 2 软件包

  2. 主要包括：似然函数计算，后验概率计算，贝叶斯统计框架。 此为rvm第二版，包括了快速边缘似然算法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-07-03
    • 文件大小：153kb
    • 提供者：cqfcsu

  1. 一种基于图像匹配的移动机器人定位方法

  2. 为增强移动机器人在非结构化动态环境下的定位能力, 提出了一种基于图像相似度匹配的单目视觉粒子定位方法。在提取具有平移、旋转、缩放不变性的视觉特征基础上, 引入相关核函数来提高特征对环境噪声和光照变化的适应性。利用以上局部特征, 计算当前图像和参考图像的相似度作为粒子的权重, 通过参考图像的可视区域更新粒子的后验概率分布。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-05-05
    • 文件大小：346kb
    • 提供者：lxhxy2009

  1. 语音识别确认中的置信特征和判定算法

  2. 提出了一种基于支持向量机的联合多种置信特征进行语音识别确认的判定方法.从待确认语音中提 取出分段的后验概率和线性预测编码识别结果置信特征,其中后验概率根据垃圾模型近似计算得到;设计支持 向量机分类器联合多种置信特征给出最终确认结果.实验结果表明,所提出的置信特征和支持向量机分类器取 得了很好的确认效果.

  3. 所属分类：管理软件

    • 发布日期：2011-07-16
    • 文件大小：322kb
    • 提供者：x764150486

  1. 脱机手写签名识别-要求与源码

  2. 模式识别mini project-脱机手写签名识别，这是每个学习模式识别的同学必做的课程设计mini project，主要功能要求如下： 一共有20个人，在其对应的文件夹中存放了每个人的20个手写签名图像，每幅图像均为PCX图像格式，大小为129 94像素大小。 对每个人的手写签名，用其中80%的图像作为训练样本进行训练，用余下的20%的图像进行测试。在签名图像进行特征提取时，提取6 个ET1和6 个DT12轮廓特征。 每一个人的手写签名特征假设为48维特征空间的多维高斯分布。用贝叶斯参数估计

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2011-12-25
    • 文件大小：816kb
    • 提供者：tree_san

  1. 2款贝叶斯网络绘制和分析的软件

  2. 2款贝叶斯网络绘制和分析的软件

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-04-16
    • 文件大小：12mb
    • 提供者：buaasuozi

  1. EM算法简介

  2. 最大期望算法（Expectation Maximization Algorithm，又译期望最大化算法），是一种迭代算法，1977年由 Dempster等人总结提出，用于含有隐变量（hidden variable）的概率参数模型的最大似然估计或极大后验概率 估计。EM算法的每次迭代由两步组成，E步根据参数初始值或上一次迭代的模型参数来计算出隐性变量的后验概 率，其实就是隐性变量的期望，作为隐藏变量的现估计值； M步将似然函数最大化以获得新的参数值。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-08-26
    • 文件大小：286kb
    • 提供者：u012506558

  1. 贝叶斯思维：统计建模的Python学习法

  2. 第1章 贝叶斯定理 1 1.1 条件概率 1 1.2 联合概率 2 1.3 曲奇饼问题 2 1.4 贝叶斯定理 3 1.5 历时诠释 4 1.6 M&M豆问题 5 1.7 Monty Hall难题 6 1.8 讨论 8 第2章 统计计算 9 2.1 分布 9 2.2 曲奇饼问题 10 2.3 贝叶斯框架 11 2.4 Monty Hall难题 12 2.5 封装框架 13 2.6 M&M豆问题 14 2.7 讨论 15 2.8 练习 16 第3章 估计 17 3.1 骰子问题 17 3.2 火

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-03-20
    • 文件大小：116byte
    • 提供者：data2word

  1. 高斯混合模型的后验概率代码

  2. 该部分代码是针对高斯混合模型聚类时的后验概率的计算问题。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-05-29
    • 文件大小：242byte
    • 提供者：qq_40189433

  1. 后验概率改进Fisher向量的高性能图像检索算法

  2. 提出了一种高性能的图像检索方法，结合纹理分类和改进的Fisher向量实现图像检索。首先，将图像划分为互不重叠的图像子块，对每一图像子块依据纹理复杂度进行分类，对不同类别的图像子块提取不同的特征。其次，采用基于后验概率改进的Fisher向量进行特征编码，依据乘积量化和非对称距离计算方法，分段计算两特征向量之间的距离，快速求取相似度指标，据此进行图像检索。在Holidays数据集上进行图像检索的实验结果表明，该方法的查准率和召回率高，且耗费的查询时间少。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：407kb
    • 提供者：weixin_38655284

  1. LDA模型里Gibbs sampling后验概率详细推导过程

  2. LDA模型的理解对很多人是一种挑战，尤其是参数估计部分。本文档详细给出了TOTLDA和LDA两个主题概率模型的参数估计需要用到的后验概率的推导过程，并采用了两种方法，对主题概率模型研究人员具有很好的启发意义！Gibbs Sampling Derivation for LDA and ToT, Han Xiao, Ping luo Gibbs sampling:为了对x进行佔计,一般我们要从 P(X)≡P 中进行抽样。如果P(X)不易求得,我们可以通过对所有的P(x|X_)进行抽样来近似 其步骤如

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2020-11-17
    • 文件大小：481kb
    • 提供者：wtdxhzx

  1. 一种语音识别的语音自适应技术和语音属性后验

  2. 根据语音事件检测的自动语音识别是当前研究的热点问题。针对说话人语速变化导致模型适应性差的问题，提出一种语速自适应调整算法。该算法以语句为单位，采用连续变化的帧长与帧移间隔对语句进行归一化调整，使调整后速率与语料库平均速率一致，转换变量对模型训练的影响；另外，通过计算音位属性的后验概率矢量间夹角，得到测试集的语速，按采用训练模型的语速检测方法减轻了系统负担。此处将语速调整算法替换音位属性的提取值，替换音位属性特征进行非线性变换，最后采用隐式马尔科夫模型进行建模，实验表明：通过语速调整后，音素的平均

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：788kb
    • 提供者：weixin_38651661

  1. 基于MLP帧级子词后验概率的语音关键词识别置信度

  2. 与HMM模型框架下利用声学模型的相互作用与语言模型的相互作用进行放置信度计算不同的是，该方法在MLP模型框架下直接将其输出的每帧语音类别的后验概率使用关键字置信度的计算，克服了HMM建模时假设每帧语音的声学特征相互独立以及以及关键词检出和置信度确认使用两套不同的模型结构，是两个完全独立的过程，可以融合其他的置信度特征。实验结果表明，本文提出的方法合并HMM框架下主流的放置信度计算方法，并且具有更好的互补性。因此本文将把这两种不同框架下不同的放置信度方法进行融合，系统的等错误率（EER）相对提高了

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：600kb
    • 提供者：weixin_38613681

  1. 有效降低计算量的粒子滤波多用户检测新方法

  2. 粒子滤波算法中, 建议分布的选择直接决定着该算法的估计精度和计算量。.针对传统粒子滤波多用户检测方法计算量大的问题 , 提出了采用最大似然估计算法.来确定粒子的建议分布 。通过最大似然估计对均匀分布的粒子进行优选 ,使优选后.的粒子分布更接近后验概率密度 。因此,只需少量粒子就能实现较高的估计精度 ,从.而降低计算量 。同时, 采用了多级检测的形式, 通过逐级干扰对消来去除干扰用户对.检测性能的影响。通过仿真分析证明了改进后的粒子滤波检测方法检测性能优于传.统粒子滤波检测器 ,有效地解决了传统方

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：346kb
    • 提供者：weixin_38706007

  1. scala-infer：Scala嵌入式通用概率编程语言-源码

  2. Scala推断 通过添加一些关键字， scala-infer将scala转变为一种概率编程语言。 为了实现可伸缩性，推断基于后验分布的（梯度近似）。 分发中的每个抽奖均附有指南分发。 scala-infer概率模型被编写为常规的scala代码。 值是从分布中提取的，用于生成数据。 这种模型被称为生成模型，因为它提供了一个明确的过程。 引入了三个新的关键字： infer定义模型 从分布中抽取随机变量的sample observe将数据绑定到模型中的分布 对值进行采样时，需要两个分布。 后

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：96kb
    • 提供者：weixin_42157567

  1. 高斯-瑞利混合模型在遥感图像分割中的应用

  2. 在遥感图像的众多分割方法中，高斯混合模型(GMM)是一种常用的图像建模方法。提出了高斯-瑞利混合模型(GRMM)可能更适合对遥感图像建模。介绍了传统高斯混合模型和高斯-瑞利混合模型的区别。比较了这两种混合模型对图像建模的结果，并用数据说明高斯-瑞利混合模型拟合图像的像素分布误差更小。采用最大熵方法确定图像的最佳分类数，采用马尔可夫随机场(MRF)方法及新的势能函数完成图像的分割，采用迭代条件模型(ICM)完成分割过程中的最大后验概率计算问题。在实验中采用了3幅遥感图像，实验过程中比较了各个图像运

  3. 所属分类：其它

  1. 基于拟蒙特卡罗方法的概率假设密度多目标跟踪

  2. 为了改善多目标跟踪问题中概率假设密度(PHD) 滤波的估计精度, 提出基于拟蒙特卡罗的PHD 滤波算法. 该算法利用低偏差点集在状态空间中分布均匀的特性, 使得采样粒子集最大程度地相互远离, 充分地描述多目标状 态的后验概率密度, 从而准确地利用带有相应权值的粒子集来计算多目标数目和各个目标状态的估计值. 仿真实验 表明了算法的有效性, 且估计性能优于粒子PHD 滤波算法.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：357kb
    • 提供者：weixin_38547882
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