「Bayesian probability」を含む例文一覧(19)
- SOFTWARE FOR PROBABILITY OF PREDICTION BY BAYESIAN STATISTIC FORMULA
ベイズ統計学公式による予言が起こる確率ソフト - 特許庁 - A circular graph showing conditional probability is displayed in the node of a Bayesian network, and a conditional probability table(CPT) is displayed on the display screen of the Bayesian network.
ベイジアンネットワークのノードに条件付き確率をしめす円グラフを表示するとともに、このベイジアンネットワークの表示画面に条件付き確率表（ＣＰＴ）も併せて表示する。 - 特許庁 - A probability inference functioning part 170 receives the observation value, and performs the probability inference of a non-observation value by using a method such as a Bayesian network or the like.
この観測値を確率推論機能部１７０が受信し、ベイジアンネットワーク等の手法を用いて非観測値を確率推論する。 - 特許庁 - When executing the reasoning, a Bayesian network probability model is used as prepared by being structured corresponding to monitoring purposes.
推論に際しては、監視目的に応じて構造化して作成したベイジアンネット確率モデルを用いる。 - 特許庁 - To easily set up conditional probability for random variable assigned to a node of Bayesian network information.
ベイジアンネットワーク情報のノードに割り当てられた確率変数の条件付確率を容易に設定する。 - 特許庁 - To calculate a conditioned probability or a causal relationship between phenomena corresponding to a user to easily construct a Bayesian network.
ユーザに対応する事象間の因果関係や条件付確率を算出し、容易にベイジアンネットワークを構築する。 - 特許庁 - To allow a user to easily obtain relation between probability variables even when a node structure of a Bayesian Network is complicated.
ベイジアンネットワーク情報のノードの構造が複雑になった場合でも、ユーザが確率変数間の関係を把握し易くする。 - 特許庁 - In this correcting technique, a Bayesian reliability analysis is used to compute the breaking probability of the object based on the breaking probability of the object group and replacement probability when the object is broken.
この補正手法には、対象物群の破壊確率及び対象物が破壊したときの交換確率に基づいて対象物の破壊確率を算出するベイジアン信頼性解析を用いる。 - 特許庁 - Bayesian classification function determines the probability in which the object coincides with each of a plurality of classifications by utilizing the characteristic vector.
ベイズの分類関数が特性ベクトルを利用して対象物が複数の分類のそれぞれに合致する確率を決定する。 - 特許庁 - The model of a Bayesian network is generated based on preliminary probability distribution determined according to the accumulating situations of measurement data.
本発明は、実測データの蓄積状況に応じて決定した事前確率分布に基づいてベイジアンネットワークのモデルを生成することを特徴とする。 - 特許庁 - The Hidden Markov Medol (HMM) is used for modeling of temporal speech characteristics and the Bayesian Network is used to represent a state probability model.
隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）は時間的な音声の特徴をモデル化するのに用いられ、ベイジアンネットワークは状態確率モデルを表わすのに用いられる。 - 特許庁 - A threshold value is set to the value of probability of a prescribed node of Bayesian Network, and it is determined whether processing is automated, on the basis of the threshold value or entrusted to the decision of an operator.
ベイジアンネットワークの所定ノードの確率値に閾値を設定し、この閾値に基づいて処理を自動化するか、あるいはオペレータの判断に委ねるかを切り分ける。 - 特許庁 - A voice mail filtering controller calculates a separate Bayesian score for each voice mail message from among multiple voice mail message entries received into a voice mailbox for a user, wherein each separate Bayesian score indicates a probability that the associated voice mail message is unwanted by the user.
ボイス・メール・フィルタリング・コントローラは、あるユーザのためのボイス・メールボックス内に受信された複数のボイス・メール・メッセージ項目のうちの各ボイス・メール・メッセージについて個別ベイズ・スコアを計算し、各個別ベイズ・スコアは関連のボイス・メール・メッセージが前記ユーザによって必要とされない確率を示す。 - 特許庁 - To output a class, with which the minimization of an error rate as a probability to sort a novel document to an erroneous class is guaranteed on the basis of a Bayesian reference, as a sorting class on the basis of a statistic determination theory ('A Guide to Bayesian Statistics' written by Shigemas published by Tokyo University Publications in 1985 or the like).
本発明は、統計的決定理論（繁桝、”ベイズ統計入門”、東京大学出版会、１９８５等）に基づき、間違ったクラスに新規文書を分類する確率である誤り率をベイズ基準のもとで最小にすることが保証されたクラスを分類クラスとして出力するようにすることを目的としている。 - 特許庁 - Based on the Bayesian satistic inference that a past event will occur also in the future, software capable of providing a future prediction's probability of proving right only by inputting variables to before-distribution and after-distribution formulae is formed.
ベイズ統計学の過去に起こった事が未来にも起こるという推論を事前分布と事後分布の公式に変数を入力するだけで未来の予言が当たる確率の出るソフトを作る。 - 特許庁 - To provide a parameter input system and a parameter input method for enabling a user to easily understand an operation to input a parameter to a conditional probability table of a Bayesian network intuitively, and for increasing working efficiency by saving the labor of a user.
ベイジアンネットワークの条件付き確率表にパラメータを入力する操作を直感的かつ分かりやすくし、これによりユーザの手間を省いて作業効率を高め得るパラメータ入力システムおよびパラメータ入力方法を提供すること。 - 特許庁 - A probability value calculation using a Bayesian network is performed by inputting observation information such as image information photographed by a camera in addition to user speech information from the environment including users who make speeches, and the user speech to an information processor is selected.
発話を行なうユーザを含む環境から、ユーザ発話情報の他、カメラによって撮影された画像情報などの観測情報を入力してベイジアンネットワークを利用した確率値算出を行い、情報処理装置に対するユーザ発話を選択する。 - 特許庁 - A weak hypothesis for discriminating an opinion sentence is expressed by a Bayesian network which includes feature-quantity nodes having a predetermined number of dimensions and opinion-sentence discrimination result nodes and has a pair of nodes directly affecting, connected by an arrow, and the inference probability of a target node to be discriminated is defined as an output of the weak-hypothesis.
意見文判別を行なうための弱仮説を、所定次元数の特徴量のノードと、意見文判別結果のノードからなり、直接的影響を及ぼすノード対を矢印で結んだベイジアン・ネットワークで表現し、判別対象ノードの推論確率を当該弱仮説の出力とする。 - 特許庁 - In a method of generating a language model by interpolating an n-gram language model by the linear sum compensating method, a linear interpolation coefficient is regarded as a posterior probability value of a model structure variable and the whole n-gram model is formulated by the Bayesian learning method to generated a language model.
ｎグラム言語モデルを線形和補間法により補間して言語モデルを作成する方法において、ｎグラム言語モデルの線形和補間法に対し、線形補間係数をモデル構造変数の事後確率値とみなし、ベイズ学習法によってｎグラム言語モデル全体を定式化することにより言語モデルを作成する。 - 特許庁
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