基于稀少贝叶斯学习的不断定性数据处理方法研究

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基于稀少贝叶斯学习的不断定性数据处理方法研究

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毕业论文范文题目：基于稀少贝叶斯学习的不断定性数据处理方法研究，论文范文关键词：基于稀少贝叶斯学习的不断定性数据处理方法研究
基于稀少贝叶斯学习的不断定性数据处理方法研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：跟着传感技巧、定位技巧跟通信技巧的发展,近年来从物理世界中获取信息的体系的研究引起了学术界跟产业界的广泛兴趣。例如：传感器网络跟寰球定位体系GPS,它们从物理世界中采集信息,并支撑基于这些信息的新的利用。通过安排在天然环境中的传感器节点对外部世界当前的状况如温度、（文章此处忽略..）湿度、气压、危险气体含量等进行监测,监测到的数据通过网络传递到后盾管理体系,以对数据库更新的情势记录下这些数据以供用户查问。在传感监测网络的大部分利用情况下,传感数据的采集跟更新都是以必定周期进行的,数据采集跟更新的频率大小直接关联到内部世界(数据库)与外部世界(天然界（此处忽略..）的物理量)之间是否一致。数据的不断定性是传感网络、挪动物体定位跟生物化学等范畴中的数据固有的属性。数据的不断定性是因为网络传输的延迟、丢包、外界数据变更不能实时更新到数据库中等多种因素造成,与测量、打算等过程产生的误差得到不正确的数占领本质差别。数据的不断定性是数据（本文此处忽略..）库研究的新方向,而不断定性数据对出产生活各个方面都有不同程度的影响,所以对它进行研究存在非常重要的意思。本文以武钢光纤光栅在线温度监测传感网络中采集的温度值作为研究背景,温度值受到多种因素影响,采集到的数据带有不断定性。利用存在概率性猜测的相干向量机对数据进行猜测（本文此处忽略..）,改良了支撑向量机对噪音处理的缺点,同时利用比支撑向量机更少的向量。通过改进稀少贝叶斯学习算法,从分类跟回归两方面同改进前的算法进行比较,来验证改进后算法效力明显进步。同时对在四个传感器中采集到的波长-温度值进行模仿,根据数据的趋势进行简单的猜测。

以上为本篇毕业论文范文基于稀少贝叶斯学习的不断定性数据处理方法研究的介绍部分。

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