基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
对于Bayes判决,需先知道各种假设的先验概率.当先验概率未知时,二元判决可用Minimax 准则获得最坏先验概率时的Bayes判决.作者将这一结果推广到一般的多元Bayes判决中, 给出了一般的多元Minimax方程组,并由此诱导出算法.数值例子显示本算法可行.
推荐文章
附加先验概率条件下的最佳先验概率选取
贝叶斯准则
先验概率
判决代价
最小二乘
任意先验概率下的两态概率量子克隆
量子信息
量子克隆
概率量子克隆
平均失败概率
最优确定性量子态区分
基于先验概率的数据约简方法
数据约简
先验概率
属性
α-先验概率优势关系下的粗糙集模型研究
不完备序信息系统
α-先验概率优势关系
对象排序
属性约简
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 先验概率未知时的多元Bayes判决Minimax方法
来源期刊 四川大学学报(自然科学版) 学科 数学
关键词 Minimax准则 Bayes准则 多元判决 Minimax方程组
年,卷(期) 2009,(2) 所属期刊栏目 研究论文
研究方向 页码范围 277-281
页数 5页 分类号 O211.9|O231.3
字数 3032字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0490-6756.2009.02.003
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 朱允民 四川大学数学学院 29 113 6.0 9.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (7)
共引文献  (45)
参考文献  (6)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1986(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1990(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1995(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
1996(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1998(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1999(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2000(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2001(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2003(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2005(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2009(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
Minimax准则
Bayes准则
多元判决
Minimax方程组
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
四川大学学报(自然科学版)
双月刊
0490-6756
51-1595/N
大16开
成都市九眼桥望江路29号
62-127
1955
chi
出版文献量(篇)
5772
总下载数(次)
10
总被引数(次)
25503
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导