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《吉林大学》 2006年
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Bayesian网推理算法及在图像分类上的应用

王鹏  
【摘要】: Bayesian网作为一种不确定性信息处理的基于模型方法,是人工智能领域一个非常活跃的研究方向,并在各个领域逐步取得广泛应用。本文首先介绍了Bayesian网的一般概念及推理任务,并主要着眼于Bayesian网推理算法的数学原理,提出了样本平均值算法,对几种推理算法从数学角度做出本质性的刻画,给出各自的复杂度和精确度的理论分析,证明了他们在各种情况下的推理效率。提出了样本平均值算法,并实现了四个算法。通过实验测试了四种算法在各种情况下的推理时间。接下来介绍了Bayesian推理在图像分类器的设计中的应用。主要是在图像特征提取之后,如何用Bayesian推理的方法构造和设计分类器。最后介绍一个基于决策树的分类器测试平台,其中包括该系统的需求分析、模块结构以及各模块解决方法。平台作为分类器设计的辅助工具,为解决分类器设计开发中遇到的问题提供了有力的工具。
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:TP391.41

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【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 严灼;基于内容解析的垃圾邮件过滤技术研究[D];安徽理工大学;2011年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 姜玲;韩润萍;袁晔;郑有增;;Canny算子在织物疵点检测中的应用[J];北京服装学院学报;2005年04期
2 韩艳丽;;单片建筑物近景影像3维重建预处理方法的研究[J];测绘与空间地理信息;2006年01期
3 张俊英;朱凯荣;;基于一阶微分算子的玻璃碎片检测与识别[J];电脑知识与技术(学术交流);2007年13期
4 林治贤;王伟智;;空间平面倾斜失真的图像复原方法[J];福建电脑;2010年07期
5 王寿兵;周华;沈毅;刘玄木;;织物悬垂性数字图像轮廓识别的径向扫描算法[J];纺织学报;2006年02期
6 陈邵钢;罗三定;;计算机视觉在棒材分离控制中的应用[J];工业控制计算机;2007年01期
7 张玉新;齐鸿志;么炜;;基于实时性的图像插值加速算法研究[J];河北农业大学学报;2012年04期
8 文小军;郑生生;葛丁飞;;两步投影法校正图像采集中的梯形畸变[J];怀化学院学报(自然科学);2007年03期
9 赵宏伟;张海龙;刘萍萍;王慧;徐震宇;;基于表象式语义网络的图匹配算法[J];吉林大学学报(工学版);2008年S1期
10 高文宇;李绍华;;图的树分解及其算法应用研究进展[J];计算机科学;2012年03期
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1 杜诚;;计算机在地质图像中的应用[A];第十四届全国工程设计计算机应用学术会议论文集[C];2008年
2 于合龙;;使用贝叶斯网建立农业专家系统[A];“振兴吉林老工业基地——科技工作者的历史责任”吉林省第三届科学技术学术年会论文集(下)[C];2004年
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1 李伟;基于计算机视觉的播种精度检测技术研究[D];中国农业大学;2004年
2 宋丽梅;基于单幅实时测量图像三维形貌恢复的研究[D];天津大学;2004年
3 喻擎苍;基于符号M阵列二值结构光的三维检测方法的研究[D];浙江大学;2007年
4 顾嘉俊;移动机器人在非平坦地形上的自主导航研究[D];上海交通大学;2010年
5 冷彪;基于数码成像的隧道掌子面地质信息系统研究[D];西南交通大学;2009年
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1 齐红衢;织物悬垂测试及三维预测系统开发[D];浙江理工大学;2010年
2 曹如冰;基于游程编码和多重秘密共享的图像信息隐藏技术研究[D];新疆大学;2011年
3 涂冬成;禽肉肉色、弹性和嫩度的图像和激光诱导荧光无损检测技术研究[D];江西农业大学;2011年
4 李晓静;基于特征融合的目标识别技术的研究[D];沈阳理工大学;2011年
5 熊瑛;基于机器视觉的排种器性能检测技术研究[D];湖南农业大学;2011年
6 张玉洁;基于评分的贝叶斯网融合方法[D];云南大学;2011年
7 何声霞;基于卫星图像的虚拟数字化城市建模[D];安徽理工大学;2011年
8 商彦良;基于机器视觉的平面几何构型特征识别系统[D];燕山大学;2012年
9 张新平;基于完全正分解的图像分割[D];浙江农林大学;2011年
10 郭弋铭;基于纹理特征的图像分类研究[D];辽宁工程技术大学;2011年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 周颜军,王双成,王辉;基于贝叶斯网络的分类器研究[J];东北师大学报(自然科学版);2003年02期
2 李星;田莹;段海新;;中文垃圾邮件过滤系统的实现和评估[J];大连理工大学学报;2005年S1期
3 程泽凯,林士敏,陆玉昌,蒋望东,陆小艺;基于Matlab的贝叶斯分类器实验平台MBNC[J];复旦学报(自然科学版);2004年05期
4 王军;史科;王辉;;垃圾邮件过滤中特征选择方法研究[J];合肥工业大学学报(自然科学版);2009年12期
5 朱颢东;钟勇;;基于贝叶斯粗糙集的文本特征选择方法[J];河南师范大学学报(自然科学版);2009年04期
6 胡强;;优化的互信息特征选择方法[J];湖南师范大学自然科学学报;2010年03期
7 石洪波,黄厚宽,王志海;基于Boosting的TAN组合分类器[J];计算机研究与发展;2004年02期
8 陈思睿;张永;杨志勇;;基于粗糙集的特征选择方法的研究[J];计算机工程与应用;2006年21期
9 王卫玲;刘培玉;刘克非;;一种用于电子邮件分类的特征选择算法[J];计算机工程与应用;2006年33期
10 刘延华;陈国龙;;中文垃圾邮件多层次过滤技术的应用研究[J];计算机工程与应用;2009年34期
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1 惠孛;基于即时分类的垃圾邮件过滤关键技术的研究[D];电子科技大学;2009年
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3 李雯;基于贝叶斯技术的邮件过滤研究[D];山东师范大学;2008年
4 林伟;基于贝叶斯分类的垃圾邮件过滤系统研究与实现[D];西华大学;2009年
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8 ;Non-Bayesian Learning in Social Networks with Time-varying Weights[A];中国自动化学会控制理论专业委员会C卷[C];2011年
9 ;Fault Diagnosis Based on Bayesian Networks for the Data Incomplete Industrial System[A];中国自动化学会控制理论专业委员会A卷[C];2011年
10 ;A Bayesian Framework for Target Tracking in Sensor Networks[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
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3 边一;对付垃圾邮件的四种技术[N];网络世界;2003年
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5 凌树森;药动药效结合研究更显效[N];医药经济报;2002年
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1 董旭初;Bayesian网的最优树分解研究[D];吉林大学;2011年
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10 杨澎;最优人脸判别特征提取方法研究与实现[D];中国科学院研究生院(计算技术研究所);2004年
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