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1)  Bayesian evidence framework
贝叶斯证据框架
1.
After the method of dynamic weighing was given,the parameter inferring course of least square support vector machines(LS-SVM) within Bayesian evidence framework was introduced.
在给出载重测量的实现方法后,建立了实现载重测量速度补偿和载重量计算的框架模型,然后详细阐述了贝叶斯证据框架下最小二乘支持向量机(LS-SVM,Least Square Support Vector Machines)参数的推断优化过程,以及基于贝叶斯证据框架下的LS-SVM速度补偿方法。
2.
Based on least squares wavelet support vector machines (LS-WSVM) within the Bayesian evidence framework, a systematic method for fault diagnosis of analog circuits was proposed.
基于贝叶斯证据框架下的最小二乘小波支持向量机,设计了一种新型模拟电路故障诊断方法。
3.
A parameter selecting method within the Bayesian evidence framework is given for SVM regression with Gauss kernel.
研究一种基于最小二乘支持向量机的自适应逆扰动消除控制器的设计问题,给出了基于最小二乘支持向量机的建模和逆建模方法,以及贝叶斯证据框架下高斯核支持向量机估计算法的参数选择方法。
2)  Bayesian framework
贝叶斯框架
1.
LS-SVM algorithm of Bayesian framework and Bayesian regularization network and their applications;
贝叶斯框架下的LSSVM和贝叶斯网络及其应用
3)  evidence framework
证据框架
1.
Application of least squares support vector machine within evidence framework in PTA process;
基于证据框架的最小二乘支持向量机在精对苯二甲酸生产中的应用
2.
Modeling method based on support vector machines within the Bayesian evidence framework;
一种贝叶斯证据框架下支持向量机建模方法的研究
3.
A parameter selection and soft sensor modeling method based on Regression support vector is presented within Bayesian evidence framework.
提出了一种基于贝叶斯证据框架的回归型支持向量机的参数选择和软测量建模方法。
4)  the Bayesian notion of confirmation
贝叶斯认证理论
5)  bayesian data analysis
贝叶斯数据分析
6)  Bayesian rectifying
贝叶斯数据重整
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

,= 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。

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参考词条