1) bivariate Bayes rules
双变贝叶斯
1.
And then according to the pdf model,the shrinking estimator is given by the use of bivariate Bayes rules and the denoisng image can be reached.
通过小波父子系数的联合分布密度函数来描述小波域中各相邻尺度系数的非独立特性,运用期望极大估计(EM)算法实现对该联合分布密度的混合高斯模型拟合;根据该结果,利用双变贝叶斯(Bayes)公式获得噪声图象父子小波系数的收缩算子,从而实现图象去噪。
2) Bivariate Hierarchical Bayesian
双变量多层贝叶斯模型
3) variational Bayesian
变分贝叶斯
1.
Blind separation of the mechanical fault sources based on variational bayesian theory
基于变分贝叶斯理论的机械故障源盲分离方法研究
2.
We present a linearly regressive prediction model for noisy chaotic time series phase space based on variational Bayesian and phase space reconstructive theory.
基于变分贝叶斯及相空间重构理论,提出了含噪混沌时间序列相空间域线性回归预测模型。
3.
Firstly, we research on image wavelet domain models and spatial Markov random field (MRF) models, and proposed image restoration method based maximum a posterior (MAP) estimation and variational Bayesian principle.
首先研究了图像小波域建模和空域Markov随机场建模，提出了基于最大后验估计和变分贝叶斯原理的图像复原方法。
4) double-level bayesian classification
双层贝叶斯分类
5) Double level Bayesian models
双层贝叶斯模型
6) variational Bayesian method
变分贝叶斯方法
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
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。
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