四阶非线性奇异抛物方程的半离散有限元方法的后验误差估计
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分析了块离散余弦变换(BDCT)图像编码的块效应产生原因,基于马尔可夫随机场最大后验估计(MRF-MAP)框架提出了一种有效的自适应去块效应算法。
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为达到这个目的,得到了配置方法的后验误差估计,当误差大于用户指定的误差容限时,根据获得的误差指示因子来自适应调整网格。
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为解决许多研究者在其分类系统中未予考虑的多成份模式问题,开发了一种基于决策树、最大后验(MAP)和鲁棒排序原则的自适应boosting多标记学习算法(AdaBoost.MC)。
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以监督的方式,利用最大后验(MAP)自适应方法估计异常行为的隐马尔可夫模型参数;
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提出了基于马尔科夫约束的最大后验概率三维显微图像复原算法(3D MPMAP算法)。
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针对量测噪声中可能出现成片连续野值的情况,利用Bayes定理,得到了判别成片连续野值的后验概率公式,并提出了对上述野值不敏感的鲁棒Kalman滤波。
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针对旅游领域,提出了一种基于层叠条件随机场模型的旅游领域命名实体识别方法。
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传统观点认为先天真理一定是必然真理,后天真理一定是偶然真理,S•克里普克对此提出了挑战。
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在接收端,采用基于最小均方误差的线性均衡器(MMSE-LE)代替基于最大后验概率(MAP)均衡器,这样可大大降低系统的复杂度。
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对于算法中模型参数的学习,给出了两种不同的贝叶斯估计策略:最大后验估计和条件期望估计。
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本文首先基于最大后验概率准则从理论上推导出了部分相干多用户信码/相位联合估计子的表达式;
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另一方面,提出了一种简化的对数最大后验概率译码算法。
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为了解决通道变化对说话人识别系统性能的影响,将最大后验概率方法应用到具体的通道补偿中。
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在本论文中,提出一种EMM(最小恢复残差和最大后验概率)方法进行模糊图像的盲恢复。
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在此先验分布的基础上,通过运用最大后验概率估计方法从含噪系数中恢复原始系数,来达到滤出噪声的目的。
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