基于最小风险的BAYES阈值选取准则算法及实现 本书特色
本书分为6章。第1章介绍传统的基于*小错误概率的阈值选取准则。第2章介绍贝叶斯基本理论。第3章描述基于*小风险的贝叶斯阈值选取准则及其实现方法，提出一种实时加权先验概率求解算法。第4章讨论基于核密度估计的非参数分布密度估计算法，包括基于估计点的滑动窗宽核密度估计算法、基于估计点的滑动双窗宽核密度估计算法、基于估计带的滑动窗宽核密度估计算法及基于迭代的窗宽优化算法，并给出基于估计点的滑动窗宽的核密度估计性质及其证明。第5章对基于*小风险的贝叶斯阈值选取算法进行实例验证。第6章提出一种基于Bayes准则的支持向量机。附录是书中涉及算法的源程序。
基于最小风险的BAYES阈值选取准则算法及实现 内容简介
该著作论述了VehicleSpy总线开发测试平台的构建方法，VehicleSpy在CAN总线网络设计中的遗留总线仿真以及半实物仿真中的应用问题，VehicleSpy在CAN总线网络测试中的应用问题，以及系统集成测试等内容。
