导读:本文包含了最小风险贝叶斯决策论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:最小风险贝叶斯决策,决策融合,多点触摸,身份认证
最小风险贝叶斯决策论文文献综述
孙子文,李富,庞永春[1]（2018）在《最小风险贝叶斯决策融合的多点触摸身份认证》一文中研究指出为提高智能手机中多点触摸身份认证的识别率,提出一种基于最小风险贝叶斯决策的多点触摸身份认证方法。首先采用认证手势中各单独手势序列经逻辑回归优化的均值动态时间规整算法进行局部分类,然后以贝叶斯规则为基础,引入损失函数,并计算最小风险贝叶斯决策组合规则下的局部决策结果,最后依据最小风险贝叶斯决策融合规则获得全局决策结果。实验结果显示,引入基于最小风险贝叶斯决策的融合身份认证,不仅保证了较为理想的漏警率、消弱了决策的风险性,而且降低了虚警率,获得了较为理想的分类效果。(本文来源于《计算机工程与科学》期刊2018年09期）
田博,陈舜杰,周雯[2]（2018）在《基于最小风险贝叶斯决策理论的在线评价排名方法研究》一文中研究指出随着电商模式不断发展和完善,在电商平台上出售的商品种类持续增加。消费者在做出购买决策之前,通常会参考其他消费者发表的在线评论。目前,电商客户评论中的好评与差评的权重风险是相等的,当顾客进行产品购买时会存在评论误判风险。针对好评与差评的权重风险相等的不足,本文提出了一种基于最小风险贝叶斯决策的评价排名方法。提出的方法首先利用网络爬虫语言抓取所有商品累计评论,形成TXT文档;然后根据已有的停用词词典,对生成的TXT文档进行文本预处理,并进行关键词的提取,通过关键词的分类将每一条评论生成一个文档,获得关键词权重;最后利用最小风险贝叶斯决策模型获得风险权重排名,并以天猫为例,与已有排名数据进行比较。提出方法新获得的排名为最小风险权重下的商家排名,有助于顾客在进行高风险商品购买决策时根据不同风险偏好,获得最优购买决策。(本文来源于《上海管理科学》期刊2018年02期）
桑鹏伟,王鹏,郭亚强,白艳萍[3]（2016）在《一种基于Kohonen和最小风险贝叶斯决策的雷达信号识别方法》一文中研究指出鉴于有监督的Kohonen神经网络在雷达信号识别方面的不足,将S-Kohonen神经网络和最小风险贝叶斯决策相结合,提出了一种加强的S-Kohonen-Bayes方法对雷达信号进行分类,并利用Adaboost强分类器设计对识别结果进行修正.人工仿真实验结果表明,错误率平均降低了36%,改进方法具有良好的识别能力,使用最小风险贝叶斯决策进行修正是有效和必要的.(本文来源于《高师理科学刊》期刊2016年01期）
赵斌,何泾沙[4]（2015）在《基于贝叶斯决策理论的风险最小化的授权映射方法》一文中研究指出授权决策是访问控制理论研究中的关键问题之一。为了有效提高基于信任的访问控制中授权的安全性,依据最小风险贝叶斯决策理论,将访问控制中客体对主体的授权视为最优决策的发现问题,提出基于风险最小化授权映射方法,实现访问控制中准确的授权操作。通过算例分析和仿真实验表明,该方法能够在降低风险的情况下比较准确地给出交互的最终授权。(本文来源于《通信学报》期刊2015年S1期）
孙冬,刘丹,赵键[5]（2014）在《基于最小风险贝叶斯决策的印刷品斑点检测方法》一文中研究指出针对印刷品斑点检测缺乏有效检测方法的难题,依据统计决策和贝叶斯分析的基本原理,结合模式识别和机器礼堂相关理论技术,提出了一种基于最小风险贝叶斯决策的印刷品斑点检测方法;以烟标图像为例,实验验证了所提算法的准确性与有效性;该实验表明:所提算法能够有效地检测出烟标中的黑色斑点,分割出来的斑点图像基本上保持了原有的形状;最后,提出了进一步的改进方法。(本文来源于《计算机测量与控制》期刊2014年06期）
曾岳,冯大政,付达杰[6]（2011）在《最小风险贝叶斯决策的二值化人脸识别算法》一文中研究指出提出了一种最小风险贝叶斯决策的二值化人脸识别算法,该算法通过设定图像灰度级的阈值对图像进行二值化,统计其出现的频率,计算其类条件概率密度,根据图像的相似性估计其损失函数,利用贝叶斯公式求最小风险,最后根据最小风险判断其所属类别。该方法克服了传统贝叶斯方法难求类内和类间协方差矩阵的缺点,简单易用。实验结果表明,该方法具有可行性,比传统的基于代数的人脸识别算法(PCA、LDA和PCA+LDA)的识别率高,并能有效减少相似类的重迭。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2011年10期）
孙子文,纪志成[7]（2009）在《基于最小风险贝叶斯决策的融合图像隐写分析》一文中研究指出提出一种针对图像隐写的分布式决策融合隐写分析方法。以贝叶斯规则为基础,引入损失函数,分析了决策条件风险和基于最小风险贝叶斯决策规则,并将融合决策方法引入隐写分析研究领域,提出了平均最小风险贝叶斯决策融合规则。从空域、DCT域和DWT域分别提取图像特征并独立局部分类,运用最小风险贝叶斯决策规则计算各局部决策的条件风险,依据平均最小风险贝叶斯决策融合规则获得全局决策结果以达到低的漏警率。仿真结果显示:运用基于平均最小风险贝叶斯决策的融合隐写分析后漏警率显着下降。(本文来源于《2009年中国智能自动化会议论文集（第七分册）[南京理工大学学报（增刊）]》期刊2009-09-27）
文春勇,朱信忠,徐慧英,赵建民[8]（2009）在《基于最小风险的贝叶斯决策理论相关反馈方法》一文中研究指出在对之前的相关反馈技术的问题和不足进行总结的基础上,提出一种基于最小风险的贝叶斯决策理论相关反馈方法,通过一种自适应机制产生记忆,同时应用最小风险来使用户获得满意的检索结果。实验结果表明该方法准确率高、响应速度快。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2009年03期）
包晓敏,汪亚明[9]（2006）在《基于最小风险贝叶斯决策的织物图像分割》一文中研究指出为了实现利用机器视觉技术进行织物图像检测,对织物图像的分割进行了研究。依据最小风险贝叶斯决策理论,提出了一种基于最小风险贝叶斯决策的图像分割方法。首先建立图像分割的最小风险贝叶斯决策模型,对灰度级类条件概率密度估计出其符合正态分布的数学期望和方差以及损失函数,再依据最小风险贝叶斯决策理论对图像中的每一像素点进行目标图像和非目标图像的类别判断,从而实现目标图像的提取。实验结果表明,该方法在图像分割中是一种实用和成功的方法。(本文来源于《纺织学报》期刊2006年02期）
田学全[10]（2004）在《基于粗糙集的最小风险贝叶斯决策》一文中研究指出1 前言粗糙集理论 (Roughset,RS)是由波兰学者Pawlak在 1 982年提出的一种刻画不完整性和不确定性的数学工具。粗糙集理论不仅为信息科学和认知科学提供了新的科学逻辑和研究方法 ,而且为智能信息处理提供了有效的处理技术。二十多年来 ,粗糙(本文来源于《塔里木农垦大学学报》期刊2004年04期）
最小风险贝叶斯决策论文开题报告
（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：
随着电商模式不断发展和完善,在电商平台上出售的商品种类持续增加。消费者在做出购买决策之前,通常会参考其他消费者发表的在线评论。目前,电商客户评论中的好评与差评的权重风险是相等的,当顾客进行产品购买时会存在评论误判风险。针对好评与差评的权重风险相等的不足,本文提出了一种基于最小风险贝叶斯决策的评价排名方法。提出的方法首先利用网络爬虫语言抓取所有商品累计评论,形成TXT文档;然后根据已有的停用词词典,对生成的TXT文档进行文本预处理,并进行关键词的提取,通过关键词的分类将每一条评论生成一个文档,获得关键词权重;最后利用最小风险贝叶斯决策模型获得风险权重排名,并以天猫为例,与已有排名数据进行比较。提出方法新获得的排名为最小风险权重下的商家排名,有助于顾客在进行高风险商品购买决策时根据不同风险偏好,获得最优购买决策。
（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。
最小风险贝叶斯决策论文参考文献
[1].孙子文,李富,庞永春.最小风险贝叶斯决策融合的多点触摸身份认证[J].计算机工程与科学.2018
[2].田博,陈舜杰,周雯.基于最小风险贝叶斯决策理论的在线评价排名方法研究[J].上海管理科学.2018
[3].桑鹏伟,王鹏,郭亚强,白艳萍.一种基于Kohonen和最小风险贝叶斯决策的雷达信号识别方法[J].高师理科学刊.2016
[4].赵斌,何泾沙.基于贝叶斯决策理论的风险最小化的授权映射方法[J].通信学报.2015
[5].孙冬,刘丹,赵键.基于最小风险贝叶斯决策的印刷品斑点检测方法[J].计算机测量与控制.2014
[6].曾岳,冯大政,付达杰.最小风险贝叶斯决策的二值化人脸识别算法[J].计算机工程与设计.2011
[7].孙子文,纪志成.基于最小风险贝叶斯决策的融合图像隐写分析[C].2009年中国智能自动化会议论文集（第七分册）[南京理工大学学报（增刊）].2009
[8].文春勇,朱信忠,徐慧英,赵建民.基于最小风险的贝叶斯决策理论相关反馈方法[J].计算机应用研究.2009
[9].包晓敏,汪亚明.基于最小风险贝叶斯决策的织物图像分割[J].纺织学报.2006
[10].田学全.基于粗糙集的最小风险贝叶斯决策[J].塔里木农垦大学学报.2004