61.基于贝叶斯统计和抗差估计原理，我们构造了一种抗差滤波算法。
62.在数据缺失的情况下讨论一种贝叶斯网络的结构学习算法。该算法结合了小生境遗传算法和EM算法，最后通过试验说明了该算法的有效性。
63.贝叶斯神经网络和其他普通的人工神经网络是用来预测短期电力负荷。
64.以河道的观测深度为硬数据，com利用贝叶斯理论通过随机建模的方法生成描述河道的方向线和河道几何参数。
65.以特征信息结构树为基础，对贝叶斯网络模型进行推理，来获得客户需求的兴趣集中点。
66.本文将基于有限混合模型的贝叶斯聚类方法推广应用到成分数据和有序数据的聚类分析。
67.贝叶斯决策理论是主观贝叶斯派归纳理论的重要组成部分。
68.妙高台上昙花坠，说法坛前贝叶生。
69.另外在贝叶斯统计的观点下，研究了多重模糊假设检验问题。
70.本文简述了贝叶斯定理与马尔可夫过程决策的基本理论，对其数学模型作了简要求证。
71.用贝叶斯定理从可分辨共振参数估算平均能级间距。
72.在仪器设计中使用了随机参数的贝叶斯计算技术来估计肺的传递因数。
73.针对这一问题，根据贝叶斯方法，利用概率进行分析，并对其中的先验概率改用极大似然佑计处理，对可能遭敌空袭的地面目标进行判估排序，并结合示例进行计算和验证。
74.布尔网络模型和贝叶斯网络模型都是研究基因调控网络的有力工具。
75.论述了多元统计分析方法中的贝叶斯判别分析方法在安全评价中的应用。
76.实验结果表明，与朴素贝叶斯分类模型相比，SANBC分类模型具有较高的分类正确率。
77.依据人的可靠性和可能出现的失误，运用马尔可夫过程和贝叶斯法，导出人的可靠性的数学模型。
78.贝叶斯网络是数据采掘的一个非常有效的工具，它能够定性和定量地分析属性之间的依赖关系，进行概率推理。
79.德宏傣族景颇族自治州，位于云南西部，这里是贝叶经记载的“勐卯古国”，是司马迁笔下的“滇越乘象国”，是《马可波罗游记》中的金齿州。
80.该文提出形成朴素贝叶斯分类器的一阶扩展的一般方法。
81.本文探讨了贝叶斯定理及其推广在工程建设项目中的应用。
82.但在计算贝叶斯因子时，要用到不正常的无信息先验，这会产生带有随机性的常数因子。
83.提出了一种综合贝叶斯估计和门限的改进方法。
84.哈雷彗星恐怕是世界上最著名的彗星了，它甚至在记述赫斯廷斯战役的贝叶挂毯中被描述过。
85.通过混合策略的贝叶斯纳什均衡给出第三方测试过程适用条件，采用沙普利值对参与方合作可能性进行探讨。
86.贝叶斯压缩传感完整的源代码可以直接使用。
87.贝叶斯方式是依据新的信息从先验概率得到后验概率的一种方式。
88.本文通过分析超媒体系统中的不确定性因素，引入了贝叶斯网络方法。
89.本文研究了两种以贝叶斯概率后验估计理论为基础全局定位方法。
90.给定置信度求出贝叶斯近似下限，求出失效概率。
91.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。
92.基于对偶树复小波变换和贝叶斯估计技术，提出了一种图像噪声去除方法。
93.并在实验数据的基础上提出了改进的贝叶斯分类算法。
94.贝叶斯统计理论:阐述贝叶斯网络的数学原理——贝叶斯统计。
95.并将贝叶斯风险决策模型和最小欧氏距离判决法则运用到失效计算包的剔除中。
96.最后，我们使用了贝叶斯定理整合了活动的产生、目的地和交通工具的选择以形成一个综合的基于活动的交通需求模型体系。
97.在基于隐马尔科夫模型的语音切分基础上，融合了不受噪声干扰的先验切分模型，提出了基于贝叶斯方法的语音切分方法。
98.基于贝叶斯定理的海底参数统计反演是当前水声学研究的热点之一。
99.对呀。我们今天就要去看看制作贝叶经的全过程。
100.求赞于慈观，慈观援笔立就云:“无上雄文贝叶鲜，几生三藏往西天，行行字字为珍宝，句句言言是福田。
101.首先根据贝叶斯定理得到ARFIMA模型参数的后验边缘分布，并选择后验边缘分布的众数作为参数的估计值。
102.所以娑罗树与菩提树、贝叶树被佛家合称为“佛国三宝树”。
103.本文给出在量子贝叶斯最小代价准则下量子最优解的实现过程，与经典多用户检测最优解相比，基于量子检测的最佳多用户检测技术的性能得到了极大的提高。
104.本论文研究的重点是贝叶斯框架下的图像恢复问题，包括了参数估计、图像降噪和图像去模糊等。
105.再为贝叶斯网络赋值，确定先验概率和条件概率。
106.利用以往记录的该备件在设备中的损耗量数据，采用贝叶斯方法对备件在未来时间段里的需求量进行预测。
107.针对多态系统故障树分析的难点，通过一个多态雷达系统的实例给出了一种基于贝叶斯网络的多态故障树分析方法。
108.提出了一种贝叶斯估计和尺度空间滤波相结合的滤波方法。
109.简单贝叶斯模型能够很好地综合先验信息和样本信息。
110.应该是菩提、糖棕、贝叶棕，还有铁力木和高榕吧。
111.传统方法的适用范围计较狭窄，只能检测一种假说，但是贝叶斯过滤法可以同时检测一系列假说，并找出可能性最大的一个。
112.基于效率考虑，利用朴素贝叶斯分类算法减小搜索空间。
113.通过分析贝叶斯定理的变形公式和属性相关性度量，提出一种基于强属性限定的贝叶斯分类模型SANBC。
114.它邻近许多重要的诺曼城镇，包括贝叶。
