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刘英坤; 冯新喜; 潘平俊; 党宏刚;
空军工程大学电讯工程学院,西安,710038;
中继节点; 检测融合; 非理想信道; 全局最优化;
机译:根据一定的非稳定波波分布研究贝叶斯贝叶斯最优预测
机译:非理想流动条件下超声波流量计不确定性的贝叶斯研究
机译:基于贝叶斯的频谱感应和认知无线电传感器网络中MAC层协议的最优信道估计
机译:使用贝叶斯非参数模型与Markov随机字段耦合的贝叶斯非参数模型来改变光学和雷达图像的检测
机译:贝叶斯和非贝叶斯对模糊回归分析的贡献
机译:在诊断判断中处理非数系 - 教师贝叶斯和非贝叶斯策略的概率信息
机译:为什么在一个条件下贝叶斯“H1的证据”和贝叶斯的“H0”中的贝叶斯“证据”并不意味着良好的贝叶斯证据是条件之间的差异
机译:贝叶斯和非贝叶斯库存模型最优排序水平的比较
机译:机器学习方法,采用贝叶斯潜在类推理:组合多种基因组特征检测算法,以特异性,灵敏度和准确度设定集成基因组特征
机译:机器学习的方法,采用贝叶斯隐式分类推理:结合多个遗传特征检测算法,以生成具有特异性,灵敏度和准确性的集成遗传特征集
机译:贝叶斯最优非线性滤波算法的系统,方法和用途
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