【汉字识别】基于贝叶斯网络实现汉字识别matlab源码.md

贝叶斯网络matlab代码ML-SGHMC 纸张的实验代码： Chen Tianqi Chen，Emily B. Fox，Carlos Guestrin“随机梯度哈密顿蒙特卡洛” ICML 2014 资讯： arxiv链接： matlab：包含用于模拟实验的脚本 bayesnn：包含贝叶斯神经网络的numpy实现 MF：包含使用SGHMC的贝叶斯矩阵分解的C ++实现

为了能够有效地识别水军，在以往相关研究基础上，设置粉丝关注比、平均发布微博数、互相关注数、综合质量评价、收藏数和阳光信用这6个特征属性来设计微博水军识别分类器，并基于贝叶斯模型和遗传智能优化算法实现了水军识别算法。利用新浪微博真实数据对算法性能进行了验证，实验结果表明，提出的贝叶斯水军识别算法能够在不牺牲非水军识别率的情况下，保证水军识别的准确率，而且提出的阈值优化算法能显著提升水军识别的准确率。

运用Collins衍射积分推导了贝塞尔－高斯光束经圆光阑限孔透镜后的轴上光强表达式。通过数值计算讨论了轴上光强的分布规律。对贝塞尔光束经回光阑限孔透镜后的轴上光强分布进行了理论和实验研究。

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实际应用中大量的不完整的数据集，造成了数据中信息的丢失和分析的不方便，所以对缺失数据的处理已经成为目前分类领域研究的热点。由于EM方法随机选取初始代表簇中心会导致聚类不稳定，本文使用朴素贝叶斯算法的分类结果作为EM算法的初始使用范围，然后按E步M步反复求精，利用得到的最大化值填充缺失数据。实验结果表明，本文的算法加强了聚类的稳定性，具有更好的数据填充效果。

BCS 理论是由 Shihao Ji 等提出的，BCS 理论解决问题的基本思想是为 CS的恢复问题建立了一个贝叶斯框架，将贝叶斯思想融入到 CS理论中，通过统计学解决问题的新视角来重新对待传统 CS理论的信号重构问题

控制方程： x和y的稳态动量，连续性，能量方程方程相对于 Pr 和 Ra 数是无量纲的。 有关等式的详细说明，请参阅“ Ouertatani等人，封闭环境中二维Rayleigh-Bénard对流的数值模拟。CRMecanique 336（2008）”。 最终结果也针对本文进行了验证。 边界条件（二维正方形）： u=v=0 在所有四个边无量纲温度 = 顶部 -0.5，底部 +0.5 域左侧和右侧的零温度通量 数值方法： 用于解决速度-压力耦合的SIMPLE算法。 请查看“Versteeg, Malalasekera：计算流体动力学介绍”教科书。 速度网格与压力网格错开。 温度与压力具有相同的网格。 在每次迭代中使用雅可比方法更新速度和温度，并使用五对角矩阵算法直接求解压力校正方程。 应选择适当的欠松弛因子进行收敛。 Jacobi 方法是效率最低的迭代方法，但它是可并行化的。 鼓励您

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