基于Bayes决策理论的数据融合方法

提出一种基于Bayes决策理论的多元优化数据融合方法 ,给出更具一般性的数据融合算法、判决准则以及系统性能计算公式 ,并给出几种不同情况下的数据仿真结果。仿真结果证明了该方法的正确性和有效性。

Bayes决策理论在茶叶分类分级中的应用

针对茶叶感官审评当中存在的问题,提出了一种新的茶叶分类分级方法,首先对茶叶颜色特征进行定量描述,再根据Bayes决策理论对茶叶进行识别,识别率在91%以上,具有较好的效果。实验结果表明,利用计算机视觉技术和Bayes决策理论对茶叶进行分类和分级是可行的。

随机截尾试验变量抽样接收方案的贝叶斯决策

本文运用 Bayes决策理论研究指数分布和随机截尾试验的抽样接收方案的一般模型 ,我们证明了最优 Bayes法则具有单调性 ,并对二个特殊的决策损失函数给出了最优