1) Bayes theorem
Bayes定理
1.
An Investigation of Classfication Rule Based on Bayes Theorem;
基于Bayes定理的分类规则研究
2) Bayes theory
Bayes定理
1.
Effectively corrected short disadvantages of dynamic load balance algorithm based on Bayes theory,provide the working mechanism and the realization method of the improved algorithm.
基于Bayes定理可有效地改正动态负载平衡算法的弊端,得到改进算法的工作机制和实现方法。
3) Bayes uncertain reasoning
Bayes不确定性推理
1.
The paper firstly introduces the Bayes uncertain reasoning model,then discusses the risk of equipment acquisition.
介绍了Bayes不确定性推理方法,论述了装备采办所面临的风险,给出了一般的风险分析计算公式;利用Bayes不确定性推理方法对主观概率进行修正,结合装备采办的实际情况,建立了证据确定时的风险分析模型和证据不确定时的风险分析模型;利用信息传递熵和规则强度风险代价的概念对规则信息的可靠性进行了评价,通过某具体示例风险分析结果的对比,说明了该方法的实用性和有效性,为科学、合理地分析装备采办风险提供了新的思路和途径。
4) Bayes theory
Bayes理论
1.
On the base of analyzing deficient in classical maintainability demonstration method,uses Bayes theory to provide small example maintainability experimentation and evaluation method,and presents commonly approach to solve problem.
在分析现有经典维修性验证方法不足的基础上,利用Bayes理论,提出了小子样维修性试验与评定方法,给出解决问题的一般步骤。
2.
The fusion results were quantificationally analyzed and evaluated after adopting Bayes theory and D-S evidence theory respectively to recognize targets on this platform.
为了使用融合效果最好的算法,设计了一种融合算法测试平台,在平台上分别对采用Bayes理论和D-S证据理论算法的目标身份识别情况进行了定量分析,结果证明该平台能根据评估指标区分出融合算法的优劣,可以作为算法选择的工具,具有一定的实用价值。
3.
A Bayes theory-based data fusion method was used to carry out feature-level fusion of data provided by multiple heterogeneous sensors to improve the fusion accuracy and the stability of low-level data.
主要研究粮情测控系统的特征级信息融合,采用基于Bayes理论的数据融合方法把多个异质传感器提供的数据进行特征级融合处理,以提高系统低层数据融合的准确度和稳定性;提出基于Bayes理论的粮情特征级融合的模型和算法。
5) Bayesian theory
Bayes理论
1.
Measurement of Reliability for a Test & Control Module Based on Bayesian Theory;
基于Bayes理论的测控模块可靠性特征值测定
2.
In this paper, the radar equipment test and evaluation method based on the Bayesian theory with the aim to reduce the size of the samples is discussed in combination with the results obtained from the actual tests.
密切结合实际试验背景,对在雷达装备试验中应用Bayes理论以减少试验子样数目的方法进行了讨论。
3.
The common classifications of target recognition fusion isbrought forword, namely physical modal algorithm,the algorithm of parameter classification,the algorithm based on the knowledge model,put emphasis on the expatiation and compare of Bayesian theory and evidential reasoning which are two methods of deducing under uncertainty, introduce the developments of these two theori.
着重阐述和比较了参数分类算法中的Bayes理论和证据理论这两种不确定推理方法 ,给出了这两种方法的发展状况。
6) Bayes theorem
Bayes原理
1.
The paper introduces reliability test approach to experiment data of parameters of rock and soil and discusses the applicaiton of Bayes theorem to estimation of parameters of rock and soil.
本文介绍了岩土参数实验数据可靠性检验方法 ,探讨了Bayes原理在岩土参数估值中的应用 。
补充资料：函数逼近，正定理和逆定理
函数逼近，正定理和逆定理
approximation of functions, direct and inverse theorems
函数逼近，正定理和逆定理〔叩p川心m丽皿of加n比拙，山比Ct and inve瑰the.陀ms;.聊痴叫的日.此中加.欲浦、娜旧M“el.倾阵I‘eT印碑袖I」 描述被逼近函数的差分微分性质与各种方法产生的逼近误差量(及其特征)之间关系的定理和不等式.正定理借助于函数f的光滑性质(具有给定的各阶导数，f或其某些导数的连续模等)，给出f的逼近误差估计.利用多项式进行最佳逼近时，Jaekson型定理及其多种推广均是众所周知的正定理，见J以滋s佣不等式(J ackson inequality)和Ja改涨扣定理(Jackson theo-化m).逆定理则是根据最佳逼近或任何其他类型逼近的误差趋于零的速度来刻画函数的微分差分性质.5.N.Bernste几首次提出并在某些场合下解决了函数逼近中的逆定理问题，见[21，比较正逆定理，有时就可以利用，例如，最佳逼近序列来完全刻画具有某种光滑性质的函数类. 周期情形下正逆定理之间的关系最为明显.令C为整个实轴上周期为2二的连续函数空间，其范数定义为}}训:m。‘加川. 趁、 石(户7丁)，nf}{厂甲1}、 价任了。为至多。次的允多项J处J’‘“间l对矛中函数f的最不}遍近，。仃一川记二厂的连续模，产r(产一12一)是若;，，I率个实轴上·次连续。f微的函数集‘户，二矛);卜定理f山。‘c、，the(〕re，1”J片出如果.了。厂、则 M{_‘l 从“，，蕊奋一“甲’、万 月l、2、、厂幼，!_.少川1常数M，。。一。又.「JJ以构造矛。‘;矛中函数八，)相关的多项式序列织(_人t):不使得对产三乙，(l)的右端.叮作为误差卜厂一仁〔户一的}界，这是较(I)更强的结果.1兰定理(，n、。r、。the‘)rem)指日:对，。矛勿J果 可。，、M了岁E“，;;)，。、二 月二】(其，「，阿是绝对常数l}了司是l厂户的整数部分)日一对某个i「一整数r‘级数 艺。r一’E以讯一1) 月二1收敛.则可推得了‘〔’‘类似戈2)田(/、)，l/。
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