导读:本文包含了最大后验概率方法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:最大似然估计,最大后验估计,后验概率,遥感技术
最大后验概率方法论文文献综述
张欢[1]（2016）在《最大后验概率估计方法在遥感技术中的应用》一文中研究指出最大后验概率估计通过利用经验数据可以获得对未观测量的点估计。它与最大似然估计方法相近,但是该方法扩充了优化的目标函数,即目标函数中融合了预估计量的先验分布信息。因此可以认为最大后验估计是最大似然估计的正则化。本文就其在遥感技术中估计地面高程信息的应用做出了阐述和分析。(本文来源于《科技展望》期刊2016年16期）
张喜涛,刘刚,周珩[2]（2016）在《基于最大后验概率准则的红外图像NSCT域去噪方法》一文中研究指出提出了具有图像增强效果的基于最大后验概率准则的非下采样Contourlet变换(NSCT,Non-Subsampled Contourlet Transform)域自适应降噪算法。该算法在定图像系数和噪声系数先验为高斯分布的前提下,利用后验概率最大原理计算NSCT系数的萎缩因子。在考虑尺度和方向能量因素的基础上对萎缩因子进行了修正,并用于NSCT系数萎缩过程中。最后,通过逆变换重构出降噪和增强的图像。试验结果表明,本文方法与小波去噪方法相比,性能有明显的提升。(本文来源于《航空兵器》期刊2016年02期）
李琪,曲欣茹,殷柳国,陆建华[3]（2014）在《基于蝶形流程图的分组码最大后验概率软判决译码方法》一文中研究指出该文提出了基于蝶形流程图的分组码最大后验概率软判决译码方法。该方法将分组编码所产生的所有可能码字与接收序列软信息的似然结果按特定的顺序分组,然后利用蝶形流程图来计算每位信息比特为0和1的概率,使用快速算法减少了累加计算量。对于(n,k)分组码进行最大后验概率软判决译码时采用蝶形流程图,在性能没有任何损失的情况下,累加计算量将从k(2k-2)减少到(3×2k-2k-4)。在该算法基础上,利用Log-MAP算法进行改进以利于硬件实现,并针对BCH码的系统编码进一步进行算法优化,将可能码字与软信息的似然结果计算减少一半,蝶形流程图中的第0级查表运算也减少一半。(本文来源于《清华大学学报(自然科学版)》期刊2014年12期）
袁少锋,王士同[4]（2014）在《基于PCA与最大后验概率分类的人脸识别方法》一文中研究指出在运用主成分分析进行人脸识别的过程中,由于实际图像可能符合某种概率密度分布,并且实际用到的图像可能受到不同程度的噪声污染,简单的距离分类已不再适用。基于核函数的最大后验概率分类是将概率密度函数估计中的参数估计、核函数以及贝叶斯理论结合起来,能很好地考虑到概率分布情况,用多元高斯分布下的基于核函数的最大后验概率分类取代距离分类,对于含有不同参数值的高斯噪声图像有较好的识别率。用ORL标准人脸库进行验证,实验结果表明了可行性。(本文来源于《计算机科学》期刊2014年02期）
司华建,李辉,陈冠华,方昕[5]（2013）在《最大后验概率自适应方法在口令识别中的应用》一文中研究指出自适应技术是提高非特定人语音识别系统识别性能的有效手段,其中应用最广泛的两种自适应方法是基于最大后验概率的自适应方法和基于最大似然线性回归的自适应方法,分析了它们各自的特点并将最大后验概率的自适应方法应用到基于隐马尔可夫模型的口令识别系统中,实验结果表明,该方法能够在每个词自适应一次的情况下,使系统的识别率由40%提高到90%以上,并在此基础上实现了一个实用的中等词汇量的口令识别系统。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2013年12期）
张如艳[6]（2012）在《基于核函数的最大后验概率的分类方法的研究及其应用》一文中研究指出模式识别是人工智能领域的一个重要分支,它是伴随着信息化、科技化的发展而逐步形成的一门学科,在多种场合有着重要应用。模式识别的本质要求就是根据算法完成分类功能。从分类的对象上,分类包括人脸分类和文本分类等。人脸识别技术作为模式识别技术中研究时间长、技术比较成熟的一项,多年来,一直是众多学者研究的热点。以前关于人脸识别技术的研究多数集中在线性识别方法以及对其改进的算法上,取得的效果并不是特别理想。近年来,统计理论和核函数的快速发展极大地促进了人脸识别技术的向前推进,将人脸识别方法定位到统计学中,并在此基础上展开研究。文本分类中的待研究对象通常以显式形式表示,与人脸识别相比,比较简单。分类技术作为模式识别技术中的基础技术,其应用需求广泛,因此,研究分类算法具有重大意义。本文的研究目的是在分析多分类方法的基础上,提出能够更好的适应样本数据分布特性的新的多分类方法。文中首先阐述了多分类方法的基本理论,指出特征抽取技术对于信息提炼的重要性,其次,针对线性分类方法无法处理样本数据线性不可分情况,引入核函数概念,阐述基于核函数的分类方法理论,最后,提出依据概率密度函数分布情况设计分类器的方法。重点在于:(一)分析非参数估计法中的Parzen窗估计法,提出Parzen窗估计下,基于核函数的最大后验概率分类方法PKMAP,详细阐述了该算法理论以及对于小样本数据的概率密度函数估计的准确性,同时指出其在时间复杂度上的缺点;(二)分析参数估计法中的多元t分布情况,并将其余贝叶斯理论以及核函数相结合,提出多元t分布下基于核函数的最大后验概率多分类方法TKMAP,并在文本数据集和人脸数据集中验证种算法的实验性能;(叁)将TKMAP方法用于含重尾噪声点的人脸图像中。在人脸图像中加入五种类型的重尾噪声,以验证TKMAP方法对于重尾噪声的抗噪能力。本文不仅对分类算法理论和原理做了比较系统和详细的阐述,而且通过在国际文本数据集UCI和人脸数据集Yale和Umist、ORL和BioID上进行了算法验证。UCI数据集和人脸数据集中的实验结果表明,本文提出的方法具有可行性和有效性。(本文来源于《江南大学》期刊2012-03-01）
张如艳,王士同,高恩芝[7]（2011）在《基于Parzen核估计的最大后验概率分类方法》一文中研究指出从概率密度函数的角度出发,利用Parzen窗法估计总体样本的概率密度分布,将核方法和Parzen窗法引入最大后验概率方法中,提出一种基于Parzen核估计的最大后验概率的高性能多分类方法。该方法不需要考虑样本数据的具体分布情况,能够得到分类的可信度,给出推理的不确定性依据。在3个国际标准UCI数据集和3个人脸数据集上的实验结果表明,该方法具有较好的分类效果。(本文来源于《计算机工程》期刊2011年16期）
张如艳,王士同,徐遥[8]（2011）在《t分布下基于核函数的最大后验概率分类方法》一文中研究指出针对多元正态分布不能适应样本数据严重拖尾现象的问题,提出t分布下的多分类识别方法。利用核技术将样本数据扩展到高维特征空间中,采用贝叶斯分类器得到最大后验概率,进而得到分类结果。由于可以调整t分布中的自由度参数v,因此更容易满足数据样本的不同拖尾情况,具有较好的稳健性。在5个国际标准UCI数据集和3个人脸数据集上进行了大量实验,实验结果表明,该方法有较好的分类效果,具有可行性。(本文来源于《计算机应用》期刊2011年04期）
李良福,陈卫东,郑宝忠[9]（2011）在《基于最大后验概率的人脸平移与旋转跟踪方法研究》一文中研究指出针对目前大多数视觉跟踪算法只能够跟踪平移运动人脸目标,而不能跟踪旋转运动人脸目标这一问题,提出一种基于最大后验概率的人脸目标平移与旋转跟踪方法。在基于最大后验概率的视觉跟踪算法基础上,采用了自适应角度模板进行人脸目标旋转跟踪,与传统的视觉跟踪方法相比,当人脸发生倾斜时,该方法能更精确地得到人脸的位置和方向。实验结果表明,该方法能够有效地跟踪具有平移与旋转运动的人脸目标。(本文来源于《应用光学》期刊2011年01期）
高荣春,韩纪庆,张磊[10]（2009）在《说话人识别中基于最大后验概率的通道补偿方法》一文中研究指出为了解决通道变化对说话人识别系统性能的影响,将最大后验概率方法应用到具体的通道补偿中。首先设置标准通道,然后利用其他通道和标准通道偏差的分布作为先验知识,通过少量自适应数据获得当前通道的偏差对特征进行调整,达到补偿的目的。实验结果表明,在1s自适应数据时,该方法的识别率达到89.1%,和倒谱平均减方法相比识别率提高4.2%,随着自适应数据的增加,采用该方法的系统性能可进一步提高。(本文来源于《通信学报》期刊2009年03期）
最大后验概率方法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
提出了具有图像增强效果的基于最大后验概率准则的非下采样Contourlet变换(NSCT,Non-Subsampled Contourlet Transform)域自适应降噪算法。该算法在定图像系数和噪声系数先验为高斯分布的前提下,利用后验概率最大原理计算NSCT系数的萎缩因子。在考虑尺度和方向能量因素的基础上对萎缩因子进行了修正,并用于NSCT系数萎缩过程中。最后,通过逆变换重构出降噪和增强的图像。试验结果表明,本文方法与小波去噪方法相比,性能有明显的提升。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
最大后验概率方法论文参考文献
[1].张欢.最大后验概率估计方法在遥感技术中的应用[J].科技展望.2016
[2].张喜涛,刘刚,周珩.基于最大后验概率准则的红外图像NSCT域去噪方法[J].航空兵器.2016
[3].李琪,曲欣茹,殷柳国,陆建华.基于蝶形流程图的分组码最大后验概率软判决译码方法[J].清华大学学报(自然科学版).2014
[4].袁少锋,王士同.基于PCA与最大后验概率分类的人脸识别方法[J].计算机科学.2014
[5].司华建,李辉,陈冠华,方昕.最大后验概率自适应方法在口令识别中的应用[J].计算机工程与应用.2013
[6].张如艳.基于核函数的最大后验概率的分类方法的研究及其应用[D].江南大学.2012
[7].张如艳,王士同,高恩芝.基于Parzen核估计的最大后验概率分类方法[J].计算机工程.2011
[8].张如艳,王士同,徐遥.t分布下基于核函数的最大后验概率分类方法[J].计算机应用.2011
[9].李良福,陈卫东,郑宝忠.基于最大后验概率的人脸平移与旋转跟踪方法研究[J].应用光学.2011
[10].高荣春,韩纪庆,张磊.说话人识别中基于最大后验概率的通道补偿方法[J].通信学报.2009