1) subjective bayesian network
主观Bayes网络
3) Bayesian networks
Bayes网络
1.
Detection 3-D Structure Objects from Aerial Image with Bayesian Networks;
用Bayes网络检测航空影象中的三维结构体
2.
MCMC approach to Bayesian networks learning;
Bayes网络学习的MCMC方法
3.
Some reliability assessment methods are analyzed thoroughly,including Bayesian statistics,improved Bayesian approach and Bayesian networks.
本文系统地分析了若干可靠性评估方法,包括Bayes方法、改进Bayes方法以及Bayes网络方法,同时结合相应的仿真算例说明了方法的应用,最后对成败型设备可靠性评估问题提出了一些结论和建议。
4) Bayesian network
Bayes网络
1.
Research on the Risk Decision Based on Bayesian Network and Options Game;
基于Bayes网络和期权博弈的风险决策研究
2.
This paper presents a method of multi-source testing information fusion for inertial navigation system based on Bayesian network,which might provide a new idea to the precision evaluation work.
提出了一种基于Bayes网络的惯导系统多源试验信息融合方法,旨在为惯导系统的精度鉴定工作提供新的研究思路。
3.
In the presence of unobserved hidden variables and selection bias, Bayesian networks may not correctly represent causal relationships among the observed variables.
Bayes网络常用于多变量间的因果推断,但当存在未观测的隐变量和选择变量时,这种图模型往往无法正确描述观测变量间的因果关系。
5) Bayes network
Bayes网络
1.
Research on the method of Project Risk Evaluaton Based on the Bayes Network;
基于Bayes网络的项目风险评估方法研究
2.
Evaluation of Enterprise Capability Based on Bayes Network;
基于Bayes网络的企业能力评估
3.
On the base of Bayes network,the model of fault diagnosis for machine which contains two-layer nodes is constructed in the paper.
组建完成了一个用于机械故障诊断的具有两层节点结构的Bayes网络模型,利用Bayes网络的强大学习功能,探讨了当学习样本集完整时,采用MLE(最大似然估计)法则来合理地调整网络模型的CPT表值,使之更加符合特定机组的运行情况,从而为网络模型的判断推理做好了准备。
6) Bayes networks
Bayes网络
1.
This paper discusses the principles and methods for diagnosing faults in diesel engines based on Bayes networks.
讨论了基于Bayes网络的数据融合技术应用于柴油机故障诊断的原理和方法。
补充资料：Bayes公式
Bayes公式
Bayes formula
Ba孵s公式l枷yesl奄旧llula;B哺政，加pMyJI.} 一个公式，利用它可由事件(或假设)的先验概率计算其后验概率.设A、，…，A。是互斥事件的一个完全组:日A一。，A厂)A二⑦(i有).则在给定事件B，p(B)>0，发生之下，事件4，的条件概率户(A，}B)可由Bayes公式 P‘A.、P(B IA‘) p(A，!B)==一丁一一一一一一一(，，· 艺p(A，)p(Bl刀，) 口二几求出，这里P以)是A的先验概率，户(B}A，)是在给定事件A(尸以)>0)发生的条件下，事件B的条件概率，这公式是T.Bayes在1 763年证明的. 公式(*)是下述抽象化的Bayes公式的一个特例.设口和七为取值于可测空间(0，B砂和(X，Bx)的随机元，且E}g(0){<抢，对任一集合A任凡二可。:心伽)}，令 G‘A’二艺“‘“‘·，，〔“月‘。，，厂。’‘。，尸‘d·，，这里凡二a伽:口回)，而众回是集合A的指示函数，则测度G对测度户为绝对连续(G《P)，且〔!g(0)}乓1回二(dG/dP)伽)，后者是G对P的Radom一Niki心ym导数.
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