基于信息优化融合的煤矿井下环境安全监测技术

针对传统的传感器监测矿井环境存在评判可靠性低、数据单一的缺点,提出一种基于多参数、两级信息优化融合的安全监测方案.该方法综合了瓦斯、粉尘、CO、风速、温度对矿井环境的影响,利用多传感器采集其参数,首先用Bayes理论对剔除了疏忽误差的同质数据源进行一级融合,形成矿井环境特征向量,然后用灰色理论进行灰色关联度分析的二级融合,根据融合后的关联度判断环境安全等级,实现对矿井环境监测参数的优化和整合.研究表明,该方法充分利用多种有效监测数据,既实现了同质数据源的优化,又从整体上考虑了异质数据源的互补性,提高了监测系统的可靠性、全面性.     

Q-对称熵损失函数下的Poisson分布参数倒数的估计

研究在Q-对称熵损失函数下,Poisson分布参数倒数的估计,得出在Q-对称熵损失下,形式的一类估计的可容许性和不可容许性,并给出可容许估计的充要条件.     

总体比例的分级Bayes估计

在总体比例的Bayes估计中，引入超先验，得到总体比例的分层先验分布，在此先验下，给出总体比例的分级Bayes估计量，当总体比例值较小时，Bayes估计量是分级Bayes估计量的一个特例。     

刻度指数族参数的渐近最优的经验Bayes估计

对刻度指数族在加权平方损失下获得了刻度参数的Bayes估计，并构造了相应的经验Bayes估计，证明了该估计是渐近最优的。     

一种基于Dempster-Shafer理论的分类器组合算法

提出了基于Dempster -Shafer理论进行多个神经网络分类器组合的一种可行算法 ,该算法考虑了每个分类器对不同类的识别能力不同这一经验知识 .在UCI数据库的分类和一个多传感器融合工件识别系统中的应用结果 ,表明了该算法的有效性     

基于Bayes估计的有限元模型修正

讨论了基于Bayes方法来修正有限元动力模型问题 ,给出了利用Bayes方法估计参数的公式 .根据Bayes估计结果 ,应用矩阵逆特征值理论 ,提出了有限元模型修正方法 .最后用一个数值试验说明了该方法的有效性 .     

存在退保情况时寿险风险分析

考虑在人寿保险中存在退保情况时的保费处理方法，即退保时死亡可得保额和不可得保额。引用Ｂａｙｅｓ方法，就寿命死亡率进行研究，并对保险经营中的盈亏进行了系统分析。     

基于文本情感特征的心理评估模型

构建基于文本情感特征的心理评估模型. 首先, 根据词语的情感极性和词性设计词语特征, 将文本中的每个词语映射成情感词向量, 进而将其作为卷积神经网络的输入, 并加入注意力机制对输出结果进行优化, 得到包含情感特征的文本向量表示. 其次, 使用Bayes正则化算法优化权值, 控制并平衡神经网络拟合程度, 改进BP神经网络算法的网络泛化能力. 最后, 将文本向量作为Bayes正则化神经网络的输入, 预测学生的心理状态, 与心理评估结果的对比实验结果表明, 模型效果较理想.      

正态-Wishart先验分布下多重线性回归模型的Bayes估计

该文从多重线性回归模型的基本统计结构出发 ,对其Bayes理论进行了深入的研究。通过对样本似然函数的分解 ,证明当协方差阵未知时 ,正态 -Wishart分布就是模型参数矩阵的共轭先验分布 ;在此先验分布下 ,系数矩阵、精度阵的后验分布分别为矩阵t分布和Wishart分布 ,据此求出了它们各自的Bayes估计     

多级评分的Bayes估计

对多级评分的测验题型,给出了其Bayes模型,把先验分布从无信息先验推广到了更一般的Dirichlet先验分布情形,求出了参数的Bayes估计,指出了其意义,并在不同样本条件下给出了先验分布超参数的估计.