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【2h】

Improving Bayesian Evidential Learning 1D imaging (BEL1D) accuracy through iterative prior resampling

机译：通过迭代前重采样改善贝叶斯证据学习1D成像（BEL1D）精度

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Hadrien Michel; Frederic Nguyen; Thomas Hermans;
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年度 2020
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1. 基于贝叶斯证据框架下支持向量机建模的迭代优化控制 [J] . 李赣平, 阎威武, 邵惠鹤上海大学学报（英文版） . 2007,第006期
2. Accuracy of breast cancer lesion classification using intravoxel incoherent motion diffusion‐weighted imaging is improved by the inclusion of global or local prior knowledge with bayesian methods [J] . Vidi? Igor, Jerome Neil P., Bathen Tone F., Journal of magnetic resonance imaging: JMRI . 2019,第5期

机译：通过将全球或当地的先验知识与贝叶斯方法列入全球或本地知识，改善了使用跨还是非连贯运动扩散加权成像的乳腺癌病变分类的准确性
3. Image patch prior learning based on random neighbourhood resampling for image denoising [J] . Ji Jian, Wei Jiajie, Fan Guoliang, Image Processing, IET . 2020,第5期

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机译：利用贝叶斯证据学习从地球物理数据进行地下ID地质成像
5. Iteratively reweighted least-squares implementation for accurate extraction of prior knowledge for Bayesian image reconstruction [C] . Hao Han, Hao Zhang, William H. Moore, IEEE Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Conference . 2015

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6. Improving Bayesian Optimization for Machine Learning Using Expert Priors [D] . Swersky, Kevin. 2017

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