1) exact Bayesian
精确贝叶斯
2) perfect Bayesian equilibrium
精炼贝叶斯均衡
1.
Grid dynamic emergency management based on perfect Bayesian equilibrium
基于精炼贝叶斯均衡的电网动态应急管理
2.
The Perfect Bayesian Equilibrium of the both players is presented and the unemployment problem in the real life is analyzed.
主要讨论了贴现因子不同下的两阶段劳动力市场动态博奕 ,给出了各局中人各自的精炼贝叶斯均衡(PBE) ,并据此对现实中的失业下岗现象进行了分析。
3) refined-Bay's equilibrium
精练贝叶斯均衡
4) perfect Bayesian Nash equilibrium
精炼贝叶斯纳什均衡
1.
Considering the fixed demand and different decision-making dominations of the buyer and supplier in the scarcity time, the paper studies the cooperation system of two level supply chain, establishes dynamic game model of incomplete information and gets out its perfect Bayesian Nash equilibrium.
从考虑市场需求固定且卖方和买方对缺货期的不同决策支配权情况,研究了两级供应链的合作机制,建立了其不完全信息的动态博弈模型,并得出其精炼贝叶斯纳什均衡,从理论上证明了卖方和买方分别占支配地位和从属地位时买方卖方应相互合作。
2.
The result of the imperfect and incomplete information dynamic game between investors and financing enterprises is perfect Bayesian Nash equilibrium,which damages the benefits of investors and financing enterprises.
投资者和融资企业之间的不完美且不完全信息动态博弈,其结果为精炼贝叶斯纳什均衡,这损害了投资者和融资企业的利益。
3.
Then,it studies the perfect Bayesian Nash Equilibrium of game.
运用不完全信息动态博弈的理论,建立了一个防范项目经理道德风险的博弈模型,给出了精炼贝叶斯纳什均衡。
5) Refined Bayesian Nash Equilibrium
精练贝叶斯Nash均衡
6) Bayes
贝叶斯
1.
Range profile-based radar target recognition using discretized Bayes classifying algorithm;
离散贝叶斯分类算法雷达目标一维距离像识别
2.
Study on spam email treatment model based on Bayesian method;
基于贝叶斯方法的垃圾邮件处理模型研究
3.
The Application of Support Vector Machines Within Bayesian Evidence Framework to Drift Prediction of Gyro;
贝叶斯证据框架下的支持向量机及其在陀螺漂移预测中的应用
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