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采用Denavit-Hartenberg坐标系,通过齐次变换法建立了7自由度番茄收获机械手的正运动学方程,利用蒙特卡洛方法对机械手工作空间进行仿真和分析。
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叙述了用感度统计数据与蒙特卡洛方法相结合的计算机仿真技术,评价电起爆子系统可靠性的方法和相应的计算机程序RMCEES。
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针对MEFP智能雷,在分析区域识别、占空比识别、二次扫描三种不同扫描捕获准则的基础上,应用蒙特卡洛方法计算了毁伤概率。
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将K-终端剩余连通可靠度的概念推广到链路存在失效状态的网络模型上,并提出了计算该可靠度的基于RVR的蒙特卡洛方法。
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将NTM方法应用于非线性贝叶斯动态模型,给出了它的递推公式以及随机变量的数字特征的计算,与蒙特卡洛方法相比提高了效率和精度。
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基于统计光学理论和蒙特卡洛方法建立了GM-APD成像仿真模型。
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又采用了对偶变量蒙特卡洛法、JC方法、蒙特卡洛方法计算焊接结构断裂失效概率,并比较和讨论了这些结果。
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利用蒙特卡洛方法对各管段流量和各节点压力进行随机抽样,并使用SPSS软件和偏度、峰度方法对其进行正态性检验。
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介绍了蒙特卡洛方法(Monte-Carlo)仿真的基本原理,并运用该方法对导弹子母弹战斗部对复杂目标毁伤进行研究,利用Matlab语言编制仿真程序实现了计算机仿真。
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The Application of Monte Carlo Method in the Design of Small Refrigeration Type Cryogenic Pump
蒙特卡洛方法在小型闭循环10K双级G-M制冷机低温泵设计中的应用
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同时为得到结构多种多样的树,我们将蒙特卡洛方法耦合到分类树算法中,通过使用fuzzy修剪和集成策略,巧妙地构造了一种新颖的树核。
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系统地研究贝叶斯分类,首先介绍相关概率论的一些知识,描述贝叶斯定理,然后介绍朴素贝叶斯分类算法、贝叶斯网络以及加权朴素贝叶斯分类。
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讨论了贝叶斯分类的主要内容,包括贝叶斯定理以及朴素贝叶斯分类和贝叶斯网络分类。
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贝叶斯分类是一种基于贝叶斯定理的统计学分类方法,它是结合先验信息与样本信息计算出后验概率。
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贝叶斯方法是基于贝叶斯定理而发展起来的用于系统阐述和解决统计问题的方法。
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前面俩个不确定因数由历史数据的期望和方差求得一定的概率,再根据贝叶斯定理,推导出任务延期的概率。
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引入贝叶斯定理的序贯高斯模拟方法,即贝叶斯序贯高斯模拟,用来整合中等垂向分辨率的地震数据,在给定地震频率的条件下,提高模型的分辨率。
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对遥感图像检索中基于贝叶斯定理的一系列处理方法进行研究,阐述如何在底层原始图像特征与高层语义图像特征之间建立映射,并利用贝叶斯网络进行交互学习和概率检索的方法。
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在分析多个理论模型的基础上,采用贝叶斯定理证明了前提概率原则,并将此原则与人类心理过程相结合,将归纳推理分解为连续进行的三步过程。
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