1) Bayesian credible interval
贝叶斯置信区间
1.
The Bayesian credible intervals that arise when a parameter is given a uniform distribution over the restricted range and nuisance parameters are unknown have good frequentist coverage probabilities.
当参数限制在某一范围内并服从一致的分布,且多余参数未知时,其贝叶斯置信区间有很高的置信概率。
2) Bayes belief propagation
贝叶斯置信传播
1.
First,the texture feature of image is extracted by NSCT,and the image is segmented initially by fuzzy c-means;Second,the primarily segmented results are expressed by MRF model,and the final segmentation results are gained via Bayes belief propagation.
算法包括两个步骤,首先通过NSCT实现对图像纹理特征的提取,并使用模糊C-均值完成对图像的初始分割;然后将初始分割结果用MRF模型表示,通过贝叶斯置信传播得到图像的最终分割结果。
3) Bayes interval estimation
贝叶斯区间估计
4) interval Bayesian networks
区间贝叶斯网络
5) Fuzzy-Bayesian Belief Network
模糊贝叶斯置信网络
6) regional Bayesian method
地区贝叶斯方法
补充资料：单侧置信区间
分子式：
CAS号：
性质：只设置在被估参数一侧，左侧或右侧的置信区间。
CAS号：
性质：只设置在被估参数一侧，左侧或右侧的置信区间。
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