浅析贝叶斯公式及其在概率推理中的应用

贝叶斯推理是在不完全信息下,对部分未知的状态利用主观概率估计或统计得到的先验概率,然后用贝叶斯公式对诱发某结果的最可能原因进行概率推理。本文通过例子介绍了贝叶斯公式的意义及其在概率推理中的应用。     

基于贝叶斯网络的态势估计模型研究

介绍了静态贝叶斯网络模型在态势估计中的具体应用和算法实现,重点分析了态势估计中的态势、事件关系抽象为贝叶斯网络后,态势-态势连接、事件-事件连接、态势-事件连接在贝叶斯网络中的推理过程,最终建立了态势估计的具体模型。     

带区间参数的贝叶斯网的近似推理

 用区间概率代替贝叶斯网中的点概率,将贝叶斯网扩展为带区间参数的贝叶斯网,使得贝叶斯网更具一般性.用规范概念的计算规则进行区间概率的计算,用Gibbs采样的近似推理法对带区间参数的贝叶斯网进行近似推理,计算后验概率.并给出近似推理的算法和实验,实验结果表明该方法是有效的.     

贝叶斯网络VE推理算法的并行化研究

贝叶斯网络是一种强有力的不确定性推理和数据分析工具.网络推理是贝叶斯网络的重要内容之一.VE算法是利用联合分布的分解来简化推理的贝叶斯网推理算法.提出一种基于最小缺边搜索算法的消元顺序(PL_OE)算法,使VE算法可并行执行,降低了贝叶斯网推理的时间复杂性.     

贝叶斯网络推理分析的团树传播算法——以停车行为分析为例

介绍了贝叶斯网络的基本概念及其推理模式和推理算法,重点进行了团树传播算法研究,应用Matlab软件的jtree_inf_engine模块实现了团树传播算法编程,并以停车行为分析的贝叶斯网络为例进行了预测、诊断、原因关联和混合4种推理分析,根据推理结果总结了城市居民的停车决策行为特征。研究结果表明,团树传播算法可用于贝叶斯网络未知参数的推理和变量间的关系学习。     

动态贝叶斯网络在战争身份识别中的应用

在战争身份识别中运用贝叶斯网络时,系统参数不能做到及时调整,动态贝叶斯网络可以解决这一问题,通过建立网络模型,引入时间因素,对系统参数进行分析与后验概率推理,利用隐马尔科夫模型对推理进行仿真实验.通过动态贝叶斯网络在战争身份识别中的使用为指挥员在有限的时间内作出有效的评估识别提供了依据,具有重要的实战意义.     

一种改进的多模块贝叶斯网络局部推理算法

针对多模块贝叶斯网络的局部推理的时间和空间复杂度高的问题,提出了一种改进的多模块贝叶斯网络局部推理算法.该算法用面向对象语言重新定义了多模块贝叶斯网络模型,在联合树推理算法的基础上结合图论中"顶点度"的概念对局部推理算法进行了优化,针对三角化结果不唯一的问题,给出了一种一般性的解决方案,使三角化后的结果能够将消息传递得更快,有效地缩短推理时间.给出了算法的仿真实例并进行实验分析,结果表明改进后的推理算法有效减小时间、空间复杂度.     

学生就业贝叶斯网模型的构建与推理

贝叶斯网是一种帮助人们将概率统计应用于复杂领域、进行不确定性推理和数据分析的工具.构建了学生就业贝叶斯网模型,找出就业受择业观念、能力素质、择业技巧、就业心理等因素影响的相互依赖关系,并在学生就业贝叶斯网模型基础上利用簇树进行推理.     

基于贝叶斯的地下水污染源识别方法综述

针对不同地下水情况,回顾了地下水污染源识别主要方法,同时将这些方法与基于贝叶斯推理的研究方法进行比较．着重论述基于贝叶斯推理的污染源识别方法,以及其应对不同情况时的演变方法,并对不同情况下贝叶斯推理方法的效果进行评价,同时指出地下水污染源识别的贝叶斯推理方法中存在的相关问题,即地下水系统的不确定性和贝叶斯推理方法的局限性．在这些研究的基础上,对后续基于贝叶斯推理方法的地下水污染源识别研究的主要工作提出了包含优化贝叶斯推理方法、完善问题模型、融合不容方法在内的展望．     

事件树、故障树、决策树与贝叶斯网络

在简要介绍贝叶斯网络技术的基础上,通过大坝失效事件树分析、导弹发动机故障树分析以及汽车销售决策树分析3个实例,分别将事件树、故障树及决策树3种分析方法与贝叶斯网络分析方法进行了比较,并给出了事件树、故障树和决策树向贝叶斯网络转化的一般规律:事件作为贝叶斯网络中的结点,根据事件之间的因果或影响关系将网络中的各结点用有向弧连接起来并由已知数据或专家经验确定各结点条件概率表.结果表明贝叶斯网络具有处理多状态复杂模型以及双向推理的优点.     

贝叶斯网络在故障诊断中的应用

贝叶斯网络适用于表达和分析不确定性和概率性的事物,由于具有能够对不完全、不精确或不确定的知识或信息作出有效的推理等特性,而成为目前不确定知识表达和推理领域最有效的模型之一。     

Bayesian推理在远程答疑专家系统中的应用

介绍了基于Bayesian推理的远程答疑专家系统RQAES的系统结构及其工作原理，重点分析了Bayesian推理与决策的方法及知识表示与知识库设计技术。系统具有自学习、个性化的特点，是远程教育实践中不断完善的重要模块之一。     

Evidential Reasoning in Air Battle Systems

Bayesian statistics assigns basic probabilities to singletons （single element sets）. The Dempster-Shafer evidence theory generalizes Bayesian statistics by assigning basic probabilities to subsets to represent evidence and to develop evidential reasoning. This paper discusses what is the strength of evidence theory. As an application of evidence theory, evidential reasoning in air battle systems is discussed. In the air battle system, evidential reasoning is applied to fuse the muitisensor iaformation and identify the type of aircraft. The effectiveness of this fusion approach is evaluated by simulated data.     

基于直觉模糊贝叶斯网络的高速铁路突发事故态势估计

为了提高高速铁路应急部门针对突发事故进行应急决策的能力,通过建立直觉模糊贝叶斯网络(intuitionistic fuzzy Bayesian network, IFBN)对突发事故现场进行态势估计,为应急决策提供依据。首先,分析了高速铁路突发事件的诱因、事故分类及应急决策的特点和流程;其次,利用直觉模糊数表示贝叶斯网络节点的证据信息,给出了基于IFBN的态势估计方法;最后,以动车组(electric multiple units, EMU)在高架桥突发火灾事故为例分别用贝叶斯网络(Bayesian network, BN)和IFBN进行推理。经过多组推理比较,结果表明：当信息犹豫度较大时,BN推理会产生与实际情况相反的结论,而IFBN克服了此缺点,推理结果仍然准确,可见利用IFBN推理模型进行态势估计比经典贝叶斯方法更加准确可信。     

贝叶斯网络的对地攻击无人机自主能力评估

作战任务条件下评估对地攻击无人机自主能力，是无人机作战使用亟待解决的关键问题之一。针对对地攻击无人机作战流程与特点，选取感知探测、规划决策、作战执行、安全管理和学习进化5个紧密贴合其作战运用特点的自主能力影响因素，构建面向全任务过程的对地攻击无人机自主能力评估指标体系。基于贝叶斯网络建立自主能力评估模型，利用改进熵权法确定根节点的先验概率，并运用贝叶斯软件Netica进行实例仿真。针对对地攻击无人机任务前、任务中和任务后的自主能力，利用因果推理、截断分析推理和影响因素推理3种推理模式进行仿真验证及推理分析，根据仿真验证结果给出了各个阶段自主能力的动态调整建议。     

Ontology-Based Context-Aware Middleware for Smart Spaces

Context-awareness enhances human-centric, intelligent behavior in a smart environment; however, context-awareness is not widely used due to the lack of effective infrastructure to support context-aware ap- plications. This paper presents an agent-based middleware for providing context-aware services for smart spaces to afford effective support for context acquisition, representation, interpretation, and utilization to ap- plications. The middleware uses a formal context model, which combines first order probabilistic logic (FOPL) and web ontology language (OWL) ontologies, to provide a common understanding of contextual in- formation to facilitate context modeling and reasoning about imperfect and ambiguous contextual informa- tion and to enable context knowledge sharing and reuse. A context inference mechanism based on an ex- tended Bayesian network approach is used to enable automated reactive and deductive reasoning. The middleware is used in a case study in a smart classroom, and performance evaluation result shows that the context reasoning algorithm is good for non-time-critical applications and that the complexity is highly sensi- tive to the size of the context dataset.     

基于DBN的区域计算机联锁系统可靠性分析

区域计算机联锁设备是实现区域内行车安全、保证运输效率的核心设备,对其可靠性研究具有重要意义。结合目前存在的2种区域联锁制式,采用一种新的联锁方案,即在主控站和从控站(选择其中1站或多站)均设置联锁设备。综合考虑联锁系统的共因故障和可维修等因素,利用动态贝叶斯网络对其进行可靠性分析。首先,从系统故障■安全和危险输出的角度出发,建立区域两联锁单元和三联锁单元的动态故障树,并将其转换为相应的动态贝叶斯网络模型;然后利用动态贝叶斯网络的推理特性,对区域联锁系统进行可靠性分析;最后比较了该方法与基于静态贝叶斯网络和动态故障树分析法的结果。计算结果表明:主控站和其中之一的从控站均设置联锁设备是实现区域联锁的较佳方式;且基于动态贝叶斯网络的系统可靠性分析较上述两种方法在计算准确度和时间复杂度方面均有明显优势;并通过动态贝叶斯网络的诊断推理可知,共因故障是系统故障的主要原因,因此应重点防范以降低事故发生的概率。     

基于故障树和Bayes网络组合的装备故障诊断

针对故障树和Bayes网络在故障诊断中的局限性,提出一种使用故障树和Bayes网络组合的方式建立诊断故障Bayes网络,并基于诊断故障Bayes网络运用联合树推理进行故障诊断的方法.该方法解决了在复杂系统故障诊断过程中独立运用故障树和Bayes网络出现故障推理能力弱和建模难等问题.实验结果表明,使用该方法对某型舰船上的甲板灯光照明系统进行故障诊断,得出了各个故障征兆节点或故障原因节点的概率分布,从而可快速准确地定位甲板灯光照明系统故障.