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    关键词中包括 叶斯 的文章

1 数字报版面布局自动生成方法
曾振宇1, 程雨夏1, 陶颖1, 何兴臻1, 廖鹏飞1, 庄跃辉2 2024年3期 [679-688][摘要](492)[pdf 6683KB](276)
2 差分隐私的高维数据发布研究综述
张兴, 陈昊 2021年6期 [989-998][摘要](5720)[pdf 3406KB](2837)
3 基于互信息的多块k近邻故障监测及诊断
郑静1,2, 熊伟丽1,2 2021年4期 [717-728][摘要](4020)[pdf 4603KB](1497)
4 室外未知环境下的AGV地貌主动探索感知
张威1, 葛泉波2, 刘华平3, 孙富春3 2021年1期 [152-161][摘要](4288)[pdf 4992KB](1667)
5 融合朴素贝叶斯方法的复杂网络链路预测
王润芳1, 陈增强1,2, 刘忠信1,2 2019年1期 [99-107][摘要](5173)[pdf 4332KB](1964)
6 用于目标跟踪的智能群体优化滤波算法
许奇, 王华彬, 周健, 陶亮 2019年4期 [697-707][摘要](4937)[pdf 1537KB](1746)
7 基于卷积特征和贝叶斯分类器的人脸识别
冯小荣, 惠康华, 柳振东 2018年5期 [769-775][摘要](6428)[pdf 1374KB](2801)
8 结合Copula理论与贝叶斯决策理论的分类算法
钱冬1, 王蓓1, 张涛2, 王行愚1 2016年1期 [78-83][摘要](6609)[pdf 1092KB](3165)
9 基于弱监督学习的中文网络百科关系抽取
贾真, 何大可, 杨燕, 杨宇飞, 冶忠林 2015年1期 [113-119][摘要](3791)[pdf 492KB](2342)
10 贝叶斯概率向赵森烽-克勤概率的转换与应用
赵克勤1,2, 赵森烽3 2015年1期 [51-61][摘要](2948)[pdf 471KB](2141)
11 贝叶斯网络的目标打击过程中关键行动选择方法
雷霆1,2, 朱承1, 张维明1 2014年3期 [349-354][摘要](2031)[pdf 512KB](1760)
12 基于人工蜂群算法的贝叶斯网络结构学习
张平, 刘三阳, 朱明敏 2014年3期 [325-329][摘要](2415)[pdf 729KB](1938)
13 决策形式背景下的主观贝叶斯概率推理
郑淑贤1, 解滨2, 米据生1 2014年2期 [235-239][摘要](2768)[pdf 554KB](2533)
14 检测僵尸网络的贝叶斯算法的MapReduce并行化实现
邵秀丽1, 刘一伟2, 耿梅洁1, 韩健斌3 2014年1期 [26-33][摘要](2360)[pdf 1257KB](1800)
15 基于模糊规则和动态蚁群贝叶斯网络的无人作战飞机态势评估
段海滨1,马冠军2,赵振宇3 2013年2期 [119-127][摘要](4248)[pdf 830KB](2444)
16 逻辑回归分析的马尔可夫毯学习算法
郭坤,王浩,姚宏亮,李俊照 2012年2期 [153-160][摘要](3478)[pdf 694KB](2033)
DOI:
17 电影中吸烟活动识别
叶果,程洪,赵洋 2011年5期 [440-444][摘要](5539)[pdf 862KB](2302)
DOI:
18 不完全信息博弈的机器人对抗决策
史晓茹,侯媛彬,张涛 2011年2期 [147-151][摘要](3087)[pdf 474KB](2032)
DOI:
19 利用互信息学习贝叶斯网络结构
李冰寒1,高晓利1,刘三阳1,李战国2 2011年1期 [68-72][摘要](3816)[pdf 615KB](2425)
DOI:
20 流特征的Skype流量识别
万月亮1,朱贺军2,刘宏志1 2010年2期 [139-143][摘要](3618)[pdf 451KB](2334)
DOI:
21 基于粒特征和连续Adaboost的人脸检测
陈春燕,章品正,罗立民 2009年5期 [446-452][摘要](5181)[pdf 727KB](2261)
22 贝叶斯网络的非忠实性分布
杨有龙,刘? 蔚,吴?? 艳 2009年4期 [335-338][摘要](4205)[pdf 374KB](2314)
DOI:
23 一种概率过程神经元网络模型及分类算法
许少华1,2,李盼池1,何新贵2 2009年4期 [283-287][摘要](3895)[pdf 443KB](2397)
DOI:
24 动态影响图模型研究
俞? 奎1,2,王? 浩2,姚宏亮2 2008年2期 [159-166][摘要](3865)[pdf 660KB](2849)
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25 用于因果分析的混合贝叶斯网络结构学习
王双成1,李小琳2,侯彩虹1 2007年6期 [82-90][摘要](4116)[pdf 691KB](3472)
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