[发明专利]一种基于代表点优化的Bayes融合评估方法有效
| 申请号： | 201710974547.5 | 申请日： | 2017-10-19 |
| 公开（公告）号： | CN107766884B | 公开（公告）日： | 2019-12-31 |
| 发明（设计）人： | 段晓君;刘博文;晏良;徐琎;张胜迪 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 43225 长沙国科天河知识产权代理有限公司 | 代理人： | 董惠文 |
| 地址： | 410073 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于代表点优化的Bayes融合评估方法，包括以下步骤：1、构造经典Bayes点估计模型，计算参数(μ、D)的Bayes后验估计值；2、使用聚类算法将先验样本数据分成分n | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 代表 优化 bayes 融合 评估 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于代表点优化的Bayes融合评估方法，其特征在于：包括以下步骤：/n步骤1：构造经典Bayes点估计模型，计算参数(μ、D)的Bayes后验估计值；/n步骤2：使用聚类算法将先验样本数据分成分n
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