基于贝叶斯分类器的实时图像目标识别实验研究简

基于对不完全朴素贝叶斯分类器的分析,提出一种离线训练在线识别的目标图像识别与跟踪实验方法.实验将模板图像与目标实时图像之间的特征匹配问题转换为特征分类问题,并在成像自寻的导引系统上运行.实验结果表明,该方法在保持很高鲁棒性的同时,大幅减少在线目标识别的计算量,具有较强的实时性.     

基于Gibbs-DA算法的贝叶斯分位回归模型研究

针对分位回归模型参数的不确定性风险问题,构建了基于Gibbs-DA抽样算法的贝叶斯线性分位回归分析模型.根据非对称Laplace分布的正态-指数分布的混合表示性质,利用数据扩展方法构建了潜变量,给出分位回归模型的似然函数,推断了多元正态先验分布条件下分位回归模型参数的后验分布,证明了潜变量的完全条件分布为广义逆高斯分布;结合Gibbs抽样和数据扩展方法,设计Gibbs-DA的仿真分析方案,并将其应用于我国能源消耗问题分析.研究结果表明:贝叶斯方法可以有效地应用于分位回归的建模以及我国能源消费弹性的分位问题研究.     

基于变分贝叶斯估计方法的双尺度自适应Kalman滤波

针对Kalman滤波在对敌目标估计应用中遇到的量测和过程噪声均未知且时变的情况,提出了一种利用变分贝叶斯估计的双尺度自适应滤波方法。解决了2个关键问题：一是针对量测和过程噪声协方差的共轭后验分布提出了相对转移概率指标,设计了启发式的自适应噪声估计窗口,实现了稳态精度和时变响应性能的综合提升,能适应敌方目标机动性高且统计特性变化快的特点;二是设计了在不同时间尺度上估计过程噪声和量测噪声的协方差方法,解决了在同一时间尺度上使协方差估计值发生严重偏差且增大滤波误差的问题。仿真表明,所提方法能快速跟踪目标状态噪声统计特性的变化并保证估计精度。     

地下水污染监测井优化设计及污染源识别

在地下水污染源识别过程中,针对监测井监测值信息量不充分或监测值与模型参数关联性较弱的问题,提出一种基于贝叶斯公式与信息熵的监测井优化方法.构建二维地下水溶质运移模型,并运用GMS软件进行数值求解.为减少监测井优化设计及污染源识别过程中反复调用数值模型的计算负荷,采用克里金法建立数值模型的替代模型.以信息熵作为优化指标,筛选出不同监测类型的最优监测方案,并以监测成本和反演精度为参考因素,选定相应监测方案,最后运用差分进化自适应Metropolis算法进行污染源识别.算例研究表明:7口监测井的克里金替代模型的决定系数均大于0.98,可较好地替代原数值模型.基于监测成本最小的方案1(3号单井),其信息熵为12.772;兼顾监测成本和反演精度的方案2(井(2,3)组合),其信息熵为9.723;基于反演精度较高的方案3(3井(2,3,5)组合),其信息熵为9.377.方案1到方案3参数后验分布范围及标准差均逐渐减小,验证了信息熵是参数后验分布不确定性的有效量度.     

基于贝叶斯模型组合的随机森林预测方法

为了能够精准可靠地估计太阳能辐照度,本文提出一种基于贝叶斯模型组合的随机森林算法用于太阳能辐照度预测.首先,引入K-means聚类和K折交叉验证将气象数据训练集生成多个训练子集,以增加训练子集的多样性并保证均匀采样.其次,将随机森林作为基学习器建立集成学习预测模型,导入训练子集并训练各个随机森林.之后,依据各个随机森林在验证集上的预测性能,采用贝叶斯模型组合算法制定组合策略.个体随机森林在测试集上的预测值经过模型组合策略得到最终输出.最后,基于气象实测数据建立仿真实验,并引入其他四种预测方法进行对比仿真研究,通过实验结果验证了文中所提出预测方法在太阳能辐照度预测问题中的准确性和可靠性.     

完全贝叶斯分类器在经济数据分类中的应用

针对贝叶斯分类器分类强关联属性导致分类准确率下降的问题,提一种完全贝叶斯分类器合理利用属性间的依赖关系优化贝叶斯分类器,对参数进行动态调整组合,同时合理剔除无关属性.采用国内外知名数据库提供的数据,通过与其他分类器的对比实验,证明了完全贝叶斯分类器在宏观与微观经济数据分类中都获得了较好的分类效果.     

基于卡方检验的Android恶意应用检测方法

移动终端爆发式增长造成了恶意应用的大量出现,给用户的隐私安全和财产安全带来了巨大的危害.为提高Android应用恶意性检测的准确性,本文将卡方检验与基尼不纯度增量相结合获取更有价值的特征属性;并改进朴素贝叶斯算法提高Android应用恶意性判断的准确性.实验结果表明:新的特征处理方法能够有效提高检测性能;同时,改进后的朴素贝叶斯算法相比原始算法而言准确率有较大的提升.      

Beta回归模型基于EM算法的变量选择方法

本文针对响应变量取值为(0,1)区间上的比例数据研究Beta回归模型的贝叶斯变量选择方法。首先通过选取合适的先验分布,基于贝叶斯随机搜索和EM方法提出了参数的估计算法;然后根据回归系数相应的指示变量后验分布提出了重要变量选择的门限准则,所提方法具有易实施、快速计算等特点;最后通过研究中国上市公司股息率实际数据的影响因素以说明所提方法的有效性。     

微小型无人机通信中继的DFS算法优化

针对微小型无人机通信中继的保密安全需求,以及在复杂电磁环境下,存在的节点频率适用度差异问题,对现有的动态频率选择(DFS)算法进行了优化,提出一种基于贝叶斯估计的周期型DFS算法,文章给出了算法处理过程,并进行了理论分析及仿真实验。仿真结果表明,在复杂电磁环境下,算法可以增强微小型无人机通信中继网络的抗干扰能力,提高系统吞吐量。     

基于改进朴素贝叶斯算法的文本分类研究

朴素贝叶斯算法在给定输出类别的情况下，需假设属性之间相互独立，然而现实中这个假设一般不成立，导致在属性个数较多或者属性之间相关性较大时，分类效果不是很理想。为了解决这个问题，本文采用优化的模糊C均值聚类及权重计算方法改进朴素贝叶斯算法。首先，基于JS散度构造类别个数的自适应函数优化模糊聚类算法，利用优化后的算法将文本分类整理。然后，采用词频因子优化的TF-IDF算法计算分类后各样本的特征权重，结合样本权重与贝叶斯公式，进行分类计算。最后，为了体现改进的朴素贝叶斯算法的有效性和优越性，将其与原始朴素贝叶斯算法以及其他改进算法进行对比实验。实验结果表明，改进后的算法有效地降低了朴素贝叶斯模型对特征项独立性的要求，提高了分类决策的准确率，且在分类性能和效率上具有一定的优越性。