后验概率

作品数：692被引量：2217H指数：16
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基于贝叶斯攻击图的网络资产安全评估模型被引量：6
《计算机科学》2023年第12期349-358,共10页曾昆仑 张尼 李维皓 秦媛媛 
当前攻击图模型没有考虑漏洞的重复利用,并且风险概率计算不够全面、准确。为了准确评估网络资产环境安全,提出了一种基于贝叶斯攻击图的网络资产安全评估模型。首先根据漏洞可利用性、主机安防强度、漏洞时间可利用性和漏洞来源计算原...
关键词：贝叶斯攻击图 攻击事件 安全评估 后验概率 风险概率 
有适应力的分布式状态估计方法被引量：2
《计算机科学》2021年第5期308-312,共5页高枫越 王琰 朱铁兰 
为提高智能体系统对攻击的免疫力,研究了测量攻击下的适应力分布式状态估计方法。每个智能体对系统状态进行连续的本地线性测量。由于不同智能体的本地测量模型相互异构,对系统状态可能不具有本地可观测性,且攻击者能够操控部分智能体...
关键词：适应性估计 分布式状态估计 卡尔曼滤波 最大后验概率 一致性滤波 多智能体系统 
基于贝叶斯网络的草图符号识别研究被引量：6
《计算机科学》2011年第6期262-265,共4页李路 周良 丁秋林 
针对草图识别算法大多通过限制用户绘制习惯来提高识别精确度的问题,提出一种动态构造贝叶斯网络模型的草图符号识别方法。该方法采用了从下而上与从上而下相结合的识别算法。从下而上实现笔画的分割,根据后验概率产生假设模板,继而产...
关键词：贝叶斯网络 先验概率 后验概率 符号识别 假设模板 
一种基于AP的仿生模式识别方法被引量：3
《计算机科学》2011年第5期224-226,230,共4页丁杰 杨静宇 
国家自然科学基金(60632050);国家"863"计划项目(2006AA01Z119)资助
提出了一种基于仿射传播聚类(Affinity Propagation Clustering,AP Clustering)和仿生模式识别理论(Biomi-metic Pattern Recognition,BPR)的识别方法。该方法通过AP聚类选择代表训练样本,依据仿生模式识别理论构建并划分样本空间,通过...
关键词：AP聚类 仿生模式识别 后验概率 类条件置信变换 手写体数字识别 
基于SVM期望间隔的多标签分类的主动学习被引量：7
《计算机科学》2011年第4期230-232,266,共4页刘端阳 邱卫杰 
分类是数据挖掘领域研究中的核心技术之一。得到一个性能良好的分类器需要大量的训练样本,而对样本进行标记是一个十分消耗资源的过程,对多标签样本进行标记就更加困难。为了尽可能降低标记样本的成本,需要找出最能代表类别信息的样本...
关键词：多标签 后验概率 期望间隔 主动学习 支持向量机 
大规模移动自组织网络分层优化策略研究
《计算机科学》2011年第3期115-119,共5页杨娟 李颖 刘鸿飞 
重庆市自然科学基金项目(CSCT2008BB2148);重庆通信学院自然科学基金项目(20090012)资助
大规模移动自组织网络(MANET)有效的分层协议可以增强网络逻辑拓扑结构的稳定性,减小通信中继花费。提出利用动态节点多特征融合与GRF-MAP结合的方法构建大规模MANET分层结构,以提高网络层次结构的稳定性。仿真数据表明,算法在分层结构...
关键词：大规模MANET 分层协议 稳定性 多特征融合 吉布斯随机场—最大后验概率 
基于MAP准则的红外图像小波域比例萎缩降噪和增强算法被引量：2
《计算机科学》2010年第4期274-277,共4页刘刚 梁晓庚 罗绪涛 
针对小波域比例萎缩降噪方法在去除噪声的同时也弱化了图像细节和边缘的缺陷,提出了具有增强效果的基于最大后验概率准则的小波域自适应降噪算法,并将之应用于红外图像降噪中。该算法在假定图像系数和噪声系数先验为高斯分布的基础上,...
关键词：小波域降噪 图像增强 比例萎缩 高斯分布 最大后验概率 峰值信噪比 
基于统计先验形状的水平集图像分割综述被引量：2
《计算机科学》2010年第1期6-9,共4页董建园 郝重阳 
国家博士点基金项目(20040699015)资助
对于图像分割来说,常常需要结合尽可能多的先验信息来分割感兴趣组织。对基于统计先验形状的水平集图像分割方法进行了综述。该分割模型的特点是能量函数由两部分组成:首先是基于图像的梯度或区域灰度的数据项;第二项是先验形状项,对处...
关键词：先验形状 主成分分析 最大后验概率 水平集 
数字图像超分辨率重建技术综述被引量：12
《计算机科学》2009年第12期8-13,54,共7页肖宿 韩国强 沃焱 
国家自然科学基金资助项目(60573019);广东省自然科学基金博士科研启动基金资助项目(07300561);广东省重点实验室开放基金项目(CCNL-200704);广东省科技计划项目(2007B010200050)资助
图像超分辨率重建的目的是通过一幅或多幅低分辨率降质图像来估计一幅视觉效果较好的高分辨率图像。它从传统的图像恢复与重建技术而来,利用图像之间的信息互补来获得比单幅图像更多的细节。超分辨率技术主要分为两大类:基于重建的超分...
关键词：超分辨率 退化模型 学习模型 MARKOV随机场 最大后验概率(MAP) 
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