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(一)综合确定位置练习-2页.pdf

给出了基于数字高程模型的GRID结构,适合两种不同类型淹没区的计算方法,尤其是第2种“洪水淹没”类型方法较有特色.对于采用本方法计算淹没区,准确性受地形图等高距大孝数字化采集精度、数字地面模型(DEM)高程精度以及格网间隔大孝像素探测分辨率等因素的影响.等高距越小,数字化跟踪误差越小,数字地面模型内插越密,格网跨度越短,探测分辨率越高,淹没区计算精度也就越好.空间数据总量及探测分辨率决定了整个算法模型的效率.最后,介绍了将淹没区范围采用OpenGL 工具进行虚拟现实三维可视化所涉及的关键技术和方法.该方法

颜色分类leetcode 在分类中使用贝叶斯神经网络进行不确定性量化：在生物医学成像分割中的应用 该存储库提供了论文“在分类中使用贝叶斯神经网络的不确定性量化：在生物医学图像分割中的应用”的 Keras 实现。 本文扩展了在 . 如果您想引用此作品，请引用扩展版本。 在这个 repo 中，我们使用两个生物医学成像分割数据集展示了所提出的方法：ISLES 和 DRIVE 数据集。 有关更多详细信息，请参阅 和 。 我还强烈建议您查看使用 Walter de Back 的 DRIVE 数据集的良好实现。 []。 例子 一旦你有一个训练有素的贝叶斯神经网络，建议的不确定性量化方法很简单！！！ 在一个二进制segmentaion中，一个具有维度（估计数，特征维度）的numpy数组p_hat ，然后可以通过以下代码获得认知不确定性和任意不确定性。 epistemic = np.mean(p_hat**2, axis=0) - np.mean(p_hat, axis=0)**2 aleatoric = np.mean(p_hat*(1-p_hat), axis=0) 所提出的方法与 Kendall

不确定性推理的定义及意义 定义： 也称“不精确性推理” 从不确定性的初始证据（即已知事实）出发； 运用不确定性的知识（或规则）； 推出具有一定程度的不确定性但却是合理或近乎合理的结论。 意义 使计算机对人类思维的模拟更接近于人类的真实思维过程。

关于证据的不确定性 （1）不确定性的表示 　　一般通过对事实赋于一个介于0和1之间的系数来表示事实的不确定性。1代表完全确定，0代表完全不确定。这个系数被称为置信度。 （2）不确定性的处理 　　当规则具有一个以上的条件时，就需要根据各条件的置信度来求得总条件部分的置信度。已有的方法有两类： 　　① 以模糊集理论为基础的方法 　　按这种方法，把所有条件中最小的置信度作为总条件的置信度。这种方法类似于当把几根绳子连接起来使用时，总的绳子强度与强度最差的绳子的相同。 ② 以概率为基础的方法 　　这种方法同样赋予每个证据以置信度。但当把单独条件的置信度结合起来求取总的置信度时，它取决于各置信度的乘积。

详细的讲述了直流电机驱动时的pwm频率应该如何确定

给定特征多项式的系数，创建并打印 Routh-Hurwitz 数组。 此外，该方法显示了与系统稳定性相关的阵列的一些结果。

提出了基于可信度因子和可信度区间的不确定性推理模型，并用改进的BP神经网络实现其推理过程，最后利用MATLAB神经网络工具箱给出仿真示例。改进的BP神经网络在实现不确定性推理方面有效避免了沿用传统方法所带来的规则数激增及推理缓慢等缺陷，并提高了网络的泛化能力。仿真示例表明，它不仅可以自动学习和模拟专家的典型经验，而且还可以将专家的典型经验推广应用到一般情形。

基于可信度的不确定性推理的研究与应用，杨阿琴，，本文将基于可信度的不确定性推理其运用到民航机务维修差错预警专家系统中进行研究中，并在Jess推理引擎的基础上，研究了具体的知��