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机译:快速贝叶斯实验设计:基于拉普拉斯的重要性采样,可获取预期的信息
King Abdullah Univ Sci & Technol, Comp Elect & Math Sci & Engn Div CEMSE, Thuwal 239556900, Saudi Arabia;
King Fahd Univ Petr & Minerals, Coll Petr Engn & Geosci, CIPR, Dhahran 31261, Saudi Arabia;
King Abdullah Univ Sci & Technol, Comp Elect & Math Sci & Engn Div CEMSE, Thuwal 239556900, Saudi Arabia;
United Technol Res Ctr, E Hartford, CT 06108 USA;
King Abdullah Univ Sci & Technol, Comp Elect & Math Sci & Engn Div CEMSE, Thuwal 239556900, Saudi Arabia;
Bayesian experimental design; Expected information gain; Monte Carlo; Laplace approximation; Importance sampling; Composite materials;
机译:基于拉普拉斯逼近的贝叶斯实验设计的期望信息增益的快速估计
机译:基于快速逼近信息的复杂高维模型小样本贝叶斯设计
机译:贝叶斯预期数据评估对最佳抽样设计中预测置信度的影响
机译:我将对您的贝叶斯网络进行采样多长时间?对预期采样时间的程序分析观点
机译:快速自动贝叶斯立方使用匹配核和设计
机译:基于高斯过程的基于预期信息获得贝叶斯最优设计的计算
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机译:当融合二值有限特征时,监督离散贝叶斯分类中的期望增益最大化