基于贝叶斯的最小误差决策的Matlab图像分割程序

虚拟电厂(VPP)在调度过程中面临多种不确定因素，给决策和系统安全运行带来一定的困难。提出了基于混合随机规划/信息间隙决策理论(IGDT)的VPP调度优化模型，该模型针对电价概率分布描述较为准确、预测精度较高的特点，采用随机规划处理电价的不确定性；针对风光出力概率分布难以精确刻画、预测精度较低的特点，采用IGDT处理风光出力的不确定性，通过赋予风光出力偏差系数不同的权重，解决了IGDT同时处理风光出力不确定性的问题。此外，针对不确定性决策的盲目性和不同策略面临风险程度的不同，引入风险成本量化不同决策方案对应的风险。仿真结果验证了所提模型的有效性。

为什么称为最小错误率Bayes决策？ 最小错误率Bayes决策使得每个观测值下的条件错误率最小因而保证了（平均）错误率最小。 Bayes决策是最优决策：即，能使决策错误率最小。 为什么Bayes决策是最优决策，我们还要学习这门课的其它方法？

正态分布的Bayes决策例解 两类的识别问题：医生要根据病人血液中白细胞的浓度来判断病人是否患血液病。 根据医学知识和以往的经验，医生知道： 患病的人，白细胞的浓度服从均值2000，方差1000的正态分布；未患病的人，白细胞的浓度服从均值7000，方差3000的正态分布； 一般人群中，患病的人数比例为0.5%。 一个人的白细胞浓度是3100，医生应该做出怎样的判断？ 它与人工智能关系密切，其目的是用机器完成人类智能中通过视觉、听觉、触觉等感官去识别外界环境的工作。 模式识别是一门理论与应用并重的技术科学。

管理决策理论解析PPT课件.pptx

类条件概率密度分布图（程序代码） plot(function(x) dnorm(x, mean = 5, sd = sqrt(2)),0,13,lwd=5,col="blue",xlab="昨晚睡眠时间长度x（小时）",ylab="概率密度",ylim=c(0,0.6),main="类条件概率密度") plot(function(x) dnorm(x, mean = 6, sd = 1),3, 13,lwd=5,col="red",add=TRUE) legend("topright", c("今天下午睡觉P(x|w1)", "没有睡P(x|w2)"),lwd=5,lty=1,inset = .02,col =c("blue","red"))

基于最小风险的贝叶斯决策 Bayes最小风险决策通过保证每个观测值下的条件风险最小，使得它的期望风险最小。 决策规则：

随机决策理论-贝叶斯决策与马尔可夫决策-xsd (1).pptx

§1 引言 §2 Bayes决策理论 最小错误率的贝叶斯决策 最小风险的贝叶斯决策 §3 Bayes分类器和判别函数 §4 正态分布的Bayes决策

1、引言 2、基于判别函数的分类器设计 3、基于最小错误率的Bayes决策 4、基于最小风险的Bayes决策 5、正态分布的最小错误率的Bayes决策