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一种基于深度贝叶斯学习的图像标记估计方法: 本发明提出了一种基于深度贝叶斯学习的图像标记估计方法，包括以下步骤：1)获取图像数据，将图像分发给网络上的标注者进行预标注，构造图像众包标记数据集；2)对图像做特征预提取处理，获得图像的fisher vector特征表示...; 李绍园侍野

基于加权组稀疏贝叶斯学习的人体活动分类方法: 本发明涉及基于加权组稀疏贝叶斯学习的人体活动分类方法，属于雷达及模式识别技术领域。所述方法对接收的人体活动雷达回波信号，采用短时傅里叶变换进行预处理；通过主成分分析法进行特征提取；利用加权组稀疏贝叶斯学习算法对人体活动测...; 赵娟范莹霞白霞张冉乔幸帅

一种基于多任务贝叶斯学习的桥梁振动稀疏监测方法: 本发明公开了一种基于多任务贝叶斯学习的桥梁振动稀疏监测方法，包括如下步骤：步骤1：获取车辆荷载导致的桥梁多通道振动信号；步骤2：分析不同通道间振动信号频谱的相关性；步骤3：基于传感器硬件的投影矩阵预设，计算各通道信号的测...; 王智文孙守旺刘俊宏丁幼亮李依委万春风

基于贝叶斯学习的雷达功能属性识别方法: 本发明公开了一种基于贝叶斯学习的雷达功能属性识别方法，属于电子对抗信息处理领域，包括步骤：对分选完成后的雷达辐射源信号，根据相邻脉冲的到达时间TOA间隔把信号序列分割为不同的包络；然后对每一个包络利用脉冲幅度PA、频率R...; 赵耀东惠洋郑晓波周旭李松罗德巳徐旺

基于贝叶斯学习的雷达功能属性识别方法: 本发明公开了一种基于贝叶斯学习的雷达功能属性识别方法，属于电子对抗信息处理领域，包括步骤：对分选完成后的雷达辐射源信号，根据相邻脉冲的到达时间TOA间隔把信号序列分割为不同的包络；然后对每一个包络利用脉冲幅度PA、频率R...; 赵耀东惠洋郑晓波周旭李松罗德巳徐旺

一种基于贝叶斯学习的OTFS雷达目标参数估计方法: 本发明公开了一种基于贝叶斯学习的OTFS雷达目标参数估计方法，包括以下步骤，获取时延‑多普勒域下接收符号的矩阵Y；对矩阵Y按行展开，得到其列矢量形式y；根据先验信息计算出有效时延单元M<Sub>eff</Sub>和有效多...; 刘升恒黄永明刘晨文巩智含

基于贝叶斯学习的数字化图像多阈值分割方法: 2024年; 经典Otsu分割算法精度高,适应度强,但由于其分割稳定度较差,计算效率较低,在实际使用时具有一定的应用局限。为提升Otsu图像分割的稳定度与计算效率,提出一种基于贝叶斯网络结构学习算法对搜索节点进行优化,提高整体计算效率。首先通过在BN层通过独立性测试,构架初始种群BN_0,并利用GR算法不断修正进化方向;然后构建MSWT树网解决种群扩张时多父节点导致算法收敛速度低的问题;接着采用ACO算法规划个体转移禁忌表,通过结合个体转移概率,完成最优阈值规划;最后构建OEA-Otsu数字图像多阈值分割模型,通过解析适应函数进行并利用最优Gbest结构规划完成图像多阈值分割输出。仿真结果表明,较其它基线优化算法相比,经OEA优化后的图像多阈值分割模型,FSIM指标整体提高了5.91%,SSIM指标至少提升了2.33%,PSNR指标分析在实验数据上分别增加了12.76%、10.74%以及12.48%。即提出的OEA-Otsu模型有效的提高了图像分割的稳定度差与计算效率。; 何宇新陈勇王友元; 关键词：贝叶斯学习

一种基于变分贝叶斯学习的信道脉冲噪声估计方法: 本发明公开了一种基于变分贝叶斯学习的信道脉冲噪声估计方法，该估计方法在时域上对信道的冲激响应以及环境中存在的脉冲噪声与高斯噪声进行联合估计；根据信道冲激响应对信号进行时域均衡，得到期望信号。在基于引入脉冲噪声的接收数据模...; 余华马浩楠梁耀坤王琦森

一种基于贝叶斯学习的人类多维偏好关联性挖掘方法: 本发明公开了一种基于贝叶斯学习的人类多维偏好关联性挖掘方法。其中，该方法包括：设置一组决策，每一个决策对应一个未知的奖励函数和一组未知的约束函数，其中，每一个未知的约束函数对应人类的一维偏好，且每一未知的约束函数大于或等...; 於志文葛晟彤刘佳琪王亮王辉张尧

基于假定评估与贝叶斯学习的潜在突发犯罪人员识别方法: 本发明公开了基于假定评估与贝叶斯学习的潜在突发犯罪人员识别方法，具体涉及图像识别技术领域，包括原问题重定义、设定关键假定、初始化贝叶斯学习模型中所需的似然概率和先验概率、贝叶斯学习模型构建和训练、后验概率大于设定阈值，将...; 刘晶唐梓文王淳朱昶

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