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题名一种用于结构化文档检索的贝叶斯网络
被引量：4
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作者
徐建民
陈振亚
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机构
天津大学系统工程研究所
河北大学数学与计算机学院
河北大学图书馆
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第13期43-45,共3页
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基金
中国博士后科学基金资助项目(20070420700)
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文摘
分析结构化文档的表示方法及检索特点,对一种用于结构化文档检索的贝叶斯网络进行研究。讨论该贝叶斯网络的构造方法、概率估计及推理过程。用网络节点表示文档索引术语和结构单元,用弧表示术语和结构单元的隶属关系,根据TF-IDF方法估计各节点的先验概率,当给定一个查询时,通过计算每个结构单元的条件概率得到该结构单元的相关值。实例验证了该贝叶斯网络的有效性。
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关键词
贝叶斯网络
结构化文档
信息检索
先验概率估计
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Keywords
Bayesian network
structured document
information retrieval
prior probability estimate
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名贝叶斯融合在SAR图像分类中的应用
被引量：8
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作者
苏芳
洪文
毛士艺
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机构
北京航空航天大学电子工程系
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第7期1107-1110,1091,共5页
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文摘
本文研究将数据融合理论用于SAR图像分类 .通过贝叶斯理论进行多通道SAR图像测量级数据融合 ,充分利用像素的从属信息并获得单通道分类无法获取的分类结果 ,有效保留各通道有用信息并抑制图像中的斑点噪声 ;针对贝叶斯融合涉及到的先验概率的问题采用两种方式进行先验概率估计 ,对估计引起的马赛克现象提出了三种解决方法 ;并提出三种先验概率融合方法 。
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关键词
SAR图像
多通道融合
先验概率估计
先验概率融合
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Keywords
Classification (of information)
Communication channels (information theory)
Estimation
Image processing
Object recognition
Optimization
Probability
Radar imaging
Sensor data fusion
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分类号
TN957.524
[电子电信—信号与信息处理]
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