基于特征层融合和随机投影的行为识别算法

提出一种基于特征层融合和随机投影的行为识别算法;该方法提取视频序列的时空梯度特征和Gabor特征;然后进行特征层融合,得到分类能力更强的特征,有效地表征人体行为;同时,使用随机投影对融合后的特征进行降维;最后,为了解决主题模型参数估计迭代复杂的问题,将贝叶斯参数估计法应用于LDA(latent dirichlet allocation)主题模型中,对视频中的行为进行分类。在公开的KTH和Weizmann数据集上进行了实验,结果表明方法不仅比单一局部时空特征描述符识别性能好,而且在相同实验设置下,也优于其他基本分类器。     

课堂教学评估的多层次贝叶斯网络分类器方法

课堂教学是为实现一定的教学目标而展开的信息传递、过程控制和策略实施过程.依据课堂教学的特点给出了课堂教学评估的指标体系,并在此基础上建立了课堂教学评估的层次贝叶斯网络分类器模型.为提高分类器的分类识别准确率,在连续属性中引入形状参数,实验结果显示,通过形状参数的优化能够显著提高分类器的分类识别可靠性.     

在洪水预报中的应用与改进

为了实现概率洪水预报,采用贝叶斯预报系统(BFS)中的水文不确定性处理器(HUP),对水文预报的不确定性进行分析.采用新安江模型作为确定性水文模型,以贝叶斯理论为工具,在先验分布和似然函数确定的基础上,最终得到后验分布,从而实现了概率预报.针对预报结果的特点,提出了BFS的改进方案,最后将模型应用于密赛流域.应用结果表明,BFS能够有效地提高预报精度,而改进的BFS能够进一步提高预报精度.     

Context-aware end-to-end QoS diagnosis and guarantee based on Bayesian network

A systematic approach for end-to-end QoS qualitative diagnosis and quantitative guarantee is proposed to support quality of service (QoS) management on current Internet.An automatic unwatched discretiz...     

基于DCT域特征和Bayes语义分类的教学图像资源库检索技术

提出了一种根据DCT域特征提取和Bayes语义分类结合的图像检索技术。针对图像库数据结构的语义需求,采用朴素Bayes算法对图像库进行分类;其中视觉特征提取部分,采用改进的DCT域的边缘空间分布概率特征提取方法,获取目标对象边缘信息,建立20个特征值;通过Bayes分类器的分类,获取每类的索引特征向量,用于初次语义类别过滤,提高了检索效率。通过实验,建立教学需要的图像资源库,与其它检索算法进行查准率对比试验,证明了本算法的优越性。     

基于SBN模型的Internet应用协议识别方法

针对网络流量协议标注比较困难的问题,提出一种基于贝叶斯网络的半监督学习模型,以提高Inter-net协议的识别精度.该模型首先使用少量的标注样本训练贝叶斯网络分类模型,并对未标注样本进行初始分类,然后从未标注样本中挑选分类损失最小的样本加入到训练集中并重复训练分类模型,经过多次循环训练出最终的分类器.该模型可以使用未标注样本和标注样本共同训练分类模型,非常适合于标注比较困难的Internet应用协议的识别.实验结果表明：在标注样本较少的情况下,该模型的识别精度和稳定性均优于朴素贝叶斯模型和贝叶斯网络模型,对于提高Internet协议的识别精度是有效的.     

自主飞行器扩展态势评估方法研究

自主飞行器在高度不确定环境下执行复杂作战任务,必须同时兼顾任务完成、战略生存和飞行安全进行自主决策。行为能力等级定量反应了平台健康状态和生存、作战能力,是自主决策的前提和依据,战场威胁级别则反应了外部环境的影响。给出了扩展态势评估的定义,研究了基于贝叶斯网络与模糊逻辑的评估算法,建立了评估模型,构建了自主决策算法,依据扩展态势评估结果进行自主决策,仿真并分析了评估和决策结果,表明方法的有效性。     

Multi-sources information fusion algorithm in airborne detection systems

To aim at the multimode character of the data from the airplane detecting system, the paper combines Dempster- Shafer evidence theory and subjective Bayesian algorithm and makes to propose a mixed structure multimode data fusion algorithm. The algorithm adopts a prorated algorithm relate to the incertitude evaluation to convert the probability evaluation into the precognition probability in an identity frame, and ensures the adaptability of different data from different source to the mixed system. To guarantee real time fusion, a combination of time domain fusion and space domain fusion is established, this not only assure the fusion of data chain in different time of the same sensor, but also the data fusion from different sensors distributed in different platforms and the data fusion among different modes. The feasibility and practicability are approved through computer simulation.     

基于动态贝叶斯网络的无人机路径规划研究

针对威胁可变及威胁体不尽相同的无人机路径规划问题,提出了一种局部路径重规划的算法。该算法首先构造出战场具有n类威胁体的初始路径图———“改进型Voronoi图”,后应用Dijkstra算法搜索威胁分布图,求解粗略最短路径。在无人战斗机飞行过程中,威胁体威胁等级不断变化,无人战斗机通过多传感器数据融合知识构建动态贝叶斯网络图,感知环境,获取信息,应用Viterbi解码算法获得实时威胁等级,进行局部改进型Voronoi图的重构,以完成局部路径重规划,提高了无人战斗机在实战环境下生存概率。给出了应用该方法的具体步骤,通过仿真实验证明该算法的有效性。     

基于双因子Lee-Carter模型的死亡率预测及年金产品风险评估

本文针对传统单因子Lee-Carter模型中死亡率的改善呈常数速率的明显弊端,利用贝叶斯MCMC方法和中国实际人口死亡率数据,考察对比了双因子Lee-Carter模型的预测效果.检验结果表明双因子模型的拟合优度和离差信息准则DIC明显优于单因子模型,较好地抓住了死亡率随时间演进的波动性.文章还进一步比较了基于两种模型预测结果的年金的定价、统计特征、风险度量和资本要求.结果表明双因子模型下,年金价格核密度图的尖峰厚尾现象较为突出,宜考虑TVaR风险度量来弥补SolvencyⅡ中基于VaR的资本额度计算方法的不足,以因应年金产品中死亡率超预期改善的长寿风险.