61.基于貝葉斯統(tǒng)計和抗差估計原理，我們構造了一種抗差濾波算法。

62.在數(shù)據(jù)缺失的情況下討論一種貝葉斯網絡的結構學習算法。該算法結合了小生境遺傳算法和EM算法，最后通過試驗說明了該算法的有效性。

63.貝葉斯神經網絡和其他普通的人工神經網絡是用來預測短期電力負荷。

64.以河道的觀測深度為硬數(shù)據(jù)，com利用貝葉斯理論通過隨機建模的方法生成描述河道的方向線和河道幾何參數(shù)。

65.以特征信息結構樹為基礎，對貝葉斯網絡模型進行推理，來獲得客戶需求的興趣集中點。

66.本文將基于有限混合模型的貝葉斯聚類方法推廣應用到成分數(shù)據(jù)和有序數(shù)據(jù)的聚類分析。

67.貝葉斯決策理論是主觀貝葉斯派歸納理論的重要組成部分。

68.妙高臺上曇花墜，說法壇前貝葉生。

69.另外在貝葉斯統(tǒng)計的觀點下，研究了多重模糊假設檢驗問題。

70.本文簡述了貝葉斯定理與馬爾可夫過程決策的基本理論，對其數(shù)學模型作了簡要求證。

71.用貝葉斯定理從可分辨共振參數(shù)估算平均能級間距。

72.在儀器設計中使用了隨機參數(shù)的貝葉斯計算技術來估計肺的傳遞因數(shù)。

73.針對這一問題，根據(jù)貝葉斯方法，利用概率進行分析，并對其中的先驗概率改用極大似然佑計處理，對可能遭敵空襲的地面目標進行判估排序，并結合示例進行計算和驗證。

74.布爾網絡模型和貝葉斯網絡模型都是研究基因調控網絡的有力工具。

75.論述了多元統(tǒng)計分析方法中的貝葉斯判別分析方法在安全評價中的應用。

76.實驗結果表明，與樸素貝葉斯分類模型相比，SANBC分類模型具有較高的分類正確率。

77.依據(jù)人的可靠性和可能出現(xiàn)的失誤，運用馬爾可夫過程和貝葉斯法，導出人的可靠性的數(shù)學模型。

78.貝葉斯網絡是數(shù)據(jù)采掘的一個非常有效的工具，它能夠定性和定量地分析屬性之間的依賴關系，進行概率推理。

79.德宏傣族景頗族自治州，位于云南西部，這里是貝葉經記載的“勐卯古國”，是司馬遷筆下的“滇越乘象國”，是《馬可波羅游記》中的金齒州。

80.該文提出形成樸素貝葉斯分類器的一階擴展的一般方法。

81.本文探討了貝葉斯定理及其推廣在工程建設項目中的應用。

82.但在計算貝葉斯因子時，要用到不正常的無信息先驗，這會產生帶有隨機性的常數(shù)因子。

83.提出了一種綜合貝葉斯估計和門限的改進方法。

84.哈雷彗星恐怕是世界上最著名的彗星了，它甚至在記述赫斯廷斯戰(zhàn)役的貝葉掛毯中被描述過。

85.通過混合策略的貝葉斯納什均衡給出第三方測試過程適用條件，采用沙普利值對參與方合作可能性進行探討。

86.貝葉斯壓縮傳感完整的源代碼可以直接使用。

87.貝葉斯方式是依據(jù)新的信息從先驗概率得到后驗概率的一種方式。

88.本文通過分析超媒體系統(tǒng)中的不確定性因素，引入了貝葉斯網絡方法。

89.本文研究了兩種以貝葉斯概率后驗估計理論為基礎全局定位方法。

90.給定置信度求出貝葉斯近似下限，求出失效概率。

91.在分析多個理論模型的基礎上，采用貝葉斯定理證明了前提概率原則，并將此原則與人類心理過程相結合，將歸納推理分解為連續(xù)進行的三步過程。

92.基于對偶樹復小波變換和貝葉斯估計技術，提出了一種圖像噪聲去除方法。

93.并在實驗數(shù)據(jù)的基礎上提出了改進的貝葉斯分類算法。

94.貝葉斯統(tǒng)計理論:闡述貝葉斯網絡的數(shù)學原理——貝葉斯統(tǒng)計。

95.并將貝葉斯風險決策模型和最小歐氏距離判決法則運用到失效計算包的剔除中。

96.最后，我們使用了貝葉斯定理整合了活動的產生、目的地和交通工具的選擇以形成一個綜合的基于活動的交通需求模型體系。

97.在基于隱馬爾科夫模型的語音切分基礎上，融合了不受噪聲干擾的先驗切分模型，提出了基于貝葉斯方法的語音切分方法。

98.基于貝葉斯定理的海底參數(shù)統(tǒng)計反演是當前水聲學研究的熱點之一。

99.對呀。我們今天就要去看看制作貝葉經的全過程。

100.求贊于慈觀，慈觀援筆立就云:“無上雄文貝葉鮮，幾生三藏往西天，行行字字為珍寶，句句言言是福田。

101.首先根據(jù)貝葉斯定理得到ARFIMA模型參數(shù)的后驗邊緣分布，并選擇后驗邊緣分布的眾數(shù)作為參數(shù)的估計值。

102.所以娑羅樹與菩提樹、貝葉樹被佛家合稱為“佛國三寶樹”。

103.本文給出在量子貝葉斯最小代價準則下量子最優(yōu)解的實現(xiàn)過程，與經典多用戶檢測最優(yōu)解相比，基于量子檢測的最佳多用戶檢測技術的性能得到了極大的提高。

104.本論文研究的重點是貝葉斯框架下的圖像恢復問題，包括了參數(shù)估計、圖像降噪和圖像去模糊等。

105.再為貝葉斯網絡賦值，確定先驗概率和條件概率。

106.利用以往記錄的該備件在設備中的損耗量數(shù)據(jù)，采用貝葉斯方法對備件在未來時間段里的需求量進行預測。

107.針對多態(tài)系統(tǒng)故障樹分析的難點，通過一個多態(tài)雷達系統(tǒng)的實例給出了一種基于貝葉斯網絡的多態(tài)故障樹分析方法。

108.提出了一種貝葉斯估計和尺度空間濾波相結合的濾波方法。

109.簡單貝葉斯模型能夠很好地綜合先驗信息和樣本信息。

110.應該是菩提、糖棕、貝葉棕，還有鐵力木和高榕吧。

111.傳統(tǒng)方法的適用范圍計較狹窄，只能檢測一種假說，但是貝葉斯過濾法可以同時檢測一系列假說，并找出可能性最大的一個。

112.基于效率考慮，利用樸素貝葉斯分類算法減小搜索空間。

113.通過分析貝葉斯定理的變形公式和屬性相關性度量，提出一種基于強屬性限定的貝葉斯分類模型SANBC。

114.它鄰近許多重要的諾曼城鎮(zhèn)，包括貝葉。