贝叶斯估计（Bayesian estimation）是利用贝叶斯定理结合新的证据及以前的先验概率，来得到新的概率。它提供了一种计算假设概率的方法，基于假设的先验概率、给定假设下观察到不同数据的概率以及观察到的数据本身。
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（2）基于贝叶斯估计（Bayes Estimation）的盲均衡算法。1992年，K．Giridhar等提出了一种将贝叶斯估计器与判决反馈滤波器结合起来，联合完成信道估计和信号检测的算法【3...
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文章详细信息 关键词： 直流电法;;贝叶斯估计;;Beta分布;;可靠性评价 [gap=726]Keywords: DC method;bayesian;beta distribution;reliability evaluation
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...admissibility and inadmissibility of formal Bayes rule : 正式贝叶斯法则的容许性及非容许性 Bayes estimator : 贝叶斯估计（量） consistency of Bayes estimator : 贝叶斯估计量的相合[一致]性 ..
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The algorithm isbased on NSCT transform. It builds the Gaussian mixture image model (GSM)and uses the Bayesian estimation to obtain the de-noising model.
算法基于NSCT变换,建立高斯比例混合图像模型(GSM),根据贝叶斯估计得到去噪模型。
参考来源 - 图像无损压缩及去噪技术研究In Chapter Two, static parameter estimation is discussed which includes last-square estimation, maximum likelihood estimation, minimum variance estimation, Bayes estimation and consensus measure method.
在第二章讨论了静态的参数估计，其中包括：最小二乘估计、最大似然估计、最小均方误差估计、贝叶斯估计、一致性检验方法。
参考来源 - 数据融合在工程中的应用与研究Second, TMFT proposes a novel model for trust management based on fuzzy theory in P2P networks, in which the reliability of recommendation trust can be computed by aggregating similarity and bayes estimate.
提出了一种新的基于模糊理论的P2P信任模型,并通过相似度和贝叶斯估计加权的方式计算出节点的推荐可信度。
参考来源 - 基于模糊理论的P2P信任管理机制研究与实现It has been widely used in many fields. It is a new recursive Monte Carlo method based on Bayesian estimation which has unique advantage dealing with non-linear, non-Gaussian systems.
它是一种基于蒙特卡罗方法和递推贝叶斯估计的新滤波方法,在处理非线性、非高斯系统的参数估计和状态滤波方面具有独到的优势。
参考来源 - 基于遗传算法的粒子滤波算法研究In the most popular EDF(Exponential Dispersion Family)distribution family,this new estimate has the same expression with Bayes estimate and Credibility estimate.
在最常见的EDF(Exponential dispersion family)分布族下,新的估计与贝叶斯估计及信度估计具有相同的表达形式。
参考来源 - 基于极大似然估计的贝叶斯保费After posterior mean is exploited as Bayesian estimate,loss frequency distribution and severity distribution are gotten.
将后验均值作为贝叶斯估计值后,便得到损失频度与强度分布。
参考来源 - 商业银行操作风险计量模型研究·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
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。
This paper proposes a method of denoising by the use of jointing Bayes estimation and scale space filtering.
本文主要探讨利用贝叶斯估计法改进特尔斐预测精确度的可能性。
This paper primarily deals with the possibility to improve the forecast precision for Delphi method by use of Bayes' estimation.
通过蒙特卡罗模拟和实例表明多层贝叶斯估计比最大似然估计更加有效。
It is seen that hierarchical Bayesian estimation is more efficient than maximum likelihood estimation through Monte Carlo simulation and an example.
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