基于概率结构的纽康姆难题消解方案

纽康姆难题制造的选择困境极大地挑战了经典决策原则。为了维护贝叶斯决策理论的规范性,有人怀疑甚至否定其存在的合理性。借助贝叶斯网络和概率理论,可以直观地展示决策者的行动和预言家的预测之间的因果关系,并揭示出选择困境的实质:纽康姆难题中存在两种不相容的概率结构。因此,它的一个恰当消解方案就是:用清晰的语言来描述纽康姆难题的选择情境,使其仅具有单一概率结构。     

基于朴素贝叶斯分类算法的股指预测研究

预测大盘指数的涨跌幅度在股票投资中具有重要的意义。大盘指数的涨跌既与国家的宏观经济政策有关,也与大盘指数自身运行状态有关。结合朴素贝叶斯分类算法和股票大盘指数涨跌的影响因素建立了大盘指数分类预测模型,以上证指数为例进行了实验,结果表明分类预测模型有效,准确性较高。     

有限元模型修正的不确定性方法综述

有限元模型和其他分析模型被广泛地用于结构仿真分析,而实验模态分析也逐渐变得复杂,因此需要精确的方法来获得真实结构的基频和模态振型,这其中一个主要的问题就是如何推导出更好的方法来修正分析模型,使之能够更多地反映实测的数据.近年来,随着有限元建模能力和模态试验成为结构动力学成熟的研究领域,有限元模型修正的不确定性这一具有挑战性的问题引起了人们极大的兴趣.文中综述了模型修正的不确定性方法中的3种主要技术:最小方差估计、扰动技术和贝叶斯估计,以期更好地与工程监测结合.     

高温熔融金属作业安全完整性评价

为了保证冶金行业高温熔融金属作业的安全性，将IEC 61508 标准提出的安全相关系统安全完整性的概念拓展到高温熔融金属作业系统，提出了基于贝叶斯网络Noisy-or模型的高温熔融金属作业安全完整性评价方法.建立了包括人的因素、物的因素、环境因素和管理因素的高温熔融金属作业安全完整性评价模型.贝叶斯网络各根节点的先验概率采用模糊理论的模糊数来确定.为了减少计算量及不确定性，利用Noisy-or模型确定条件概率，并考虑了各中间节点对作业安全完整性的协同影响作用.结果表明，评价模型因果推理可确定高温熔融金属作业的安全完整性等级，诊断推理也可确定其敏感因素，为制定安全措施提供指导意见.     

基于体制转换的图模型方法及其在证券市场的应用

提出了新的基于体制转换模型的图模型方法.首先给出精度矩阵参数化方法,且通过MCMC方法给出算法设计,然后将该图模型方法应用于我国上海证券市场,研究五大行业板块之间的动态条件相关性.实证结果表明:两状态图结构恰好体现高、低不同的条件相关性,且状态持续的概率较大.     

两阶段的贝叶斯模型选择与筛选试验分析

针对非正态响应的部分因子试验设计,当筛选试验所涉及的因子数目较大时,提出了一种两阶段的贝叶斯模型选择方法.首先,运用蒙特卡洛(MCMC)方法模拟广义线性模型各参数的后验分布,并根据各参数大于零或小于零的后验概率考察各变量的显著性,得到初始的当前模型与候选模型;其次,利用贝叶斯模型评估准则DIC对当前模型与候选模型进行逐步迭代优化,筛选出显著性因子,得到了具有最佳短期预测性能的模型;最后,实际的工业案例说明此方法能够有效处理非正态响应部分因子试验中显著性因子筛选问题.     

基于Wiener过程的步进应力加速退化建模

在现有的步进应力加速退化试验中,应力水平的改变时间通常被事先确定,这对高可靠性产品存在一定的不合理性。用Wiener过程描述产品性能退化轨道,在试验中当产品性能退化到某一阈值时,改变其应力水平,从而产品的应力水平改变时间是服从逆高斯分布的随机变量。基于该情形建立产品的步进应力加速退化模型。考虑到模型的计算复杂性,采用贝叶斯马尔科夫链蒙特卡罗方法获取模型参数的极大似然估计,最后通过仿真试验验证文中的模型和方法。     

三飞行体间欠冗余相对定位

自主协同工作的多飞行体间需通过相对定位确定彼此间的位置关系。针对三飞行体相对定位的欠冗余问题,提出了基于多假设最小均方估计的相对定位算法。首先,算法根据不同飞行体间惯性导航信息相对误差的分布函数,建立了多假设模型;然后,依据不同模型对飞行体的相对位置进行最小均方估计;最后,通过对不同估计结果的加权,实现飞行体间的动态相对定位。为了进一步提高相对定位的精度和稳定性,基于最优线性估计模型,提出了一种线性融合算法,实现三飞行体各自的定位结果的有效融合。仿真表明,本算法在观测信息欠冗余的情况下,可以实现三飞行体间的精确相对定位,且具有较高的稳定性。     

一种基于贝叶斯多分类器组合的视频人脸取证系统设计

 贝叶斯多分类器组合模型可以表示图像间的条件概率和限定语义,并依此预测用户查询和序列图像间的相似度,是解决视频序列图像信息检索的有效手段。为了提高视频人脸取证系统中人脸图像匹配速度和准确度,提出和设计了一种基于贝叶斯多分类器的视频人脸跟踪识别取证系统。给出了系统的总体结构、主要模块的设计,以及采用的关键技术。实验中训练数据为有限的静态人脸图像,测试数据为视频图像序列。实验表明,该系统识别效率高、取证能力强、容错性好,在视频人脸分类中具有较好的效果,为动静结合人脸图像分类提供了一定的依据。     

基于GMM-UBM的语言辨识算法研究

运用Matlab软件,以自己建立的语音数据库为基础,对与文本无关的基于GMM-UBM的语言辨识系统进行了测试,获得的平均识别率达74%,与传统GMM算法的测试对比,基于GMM-UBM的语言辨识算法能更好地改善语言辨识系统的性能.