贝叶斯决策方法及其应用

风险决策存在于诸多的生产和经济活动中，在制定一项决策之前，应注重其风险分析，合理地将风险中的信息加以利用。根据贝叶斯理论的基本原理，通过一个具体实例，给出了应用贝叶斯理论的步骤和方法。     

浅谈风险决策中的贝叶斯方法

风险决策存在于诸多的生产和经济活动中。合理的风险决策是尽量对决策中的信息加以有效利用,以控制决策风险。贝叶斯公式能够有效地综合模型信息、数据信息和先验信息等三种信息。文章结合相关实例,讨论了风险决策的贝叶斯方法,给出了如何运用贝叶斯公式对有关信息有效利用,以获得最优决策方案的途径。     

基于贝叶斯网络的商业银行操作风险研究

针对数据的缺乏对低频高损类型的操作风险进行量化非常困难的问题,在贝叶斯网络因果推断理论的基础上,提出了利用贝叶斯网络模型对商业银行操作风险进行研究,解决了损失事件数据不足问题,得到了中国商业的贝叶斯网络模型。历史数据的积累和建模技术的成熟使得银行利用贝叶斯网络得到的后验分布将不断接近现实。商业银行可利用贝叶斯网络推理功能对风险管理进行估计和预测。     

基于生态风险的土壤重金属贝叶斯综合污染评价法

考虑到确定性土壤污染评价中较大的参数不确定性,将贝叶斯理论应用于土壤重金属污染评价中,并考虑到不同重金属在生态风险上的差异,建立了生态风险权重系数,提出了基于生态风险权重的土壤重金属污染贝叶斯评价法.将提出的贝叶斯综合污染评价法与现行的确定性方法、商权贝叶斯评价法和灰色评价法进行实例研究对比.研究表明,基于生态风险的土壤重金属贝叶斯综合污染评价结果分别为各采样点土壤环境质量隶属于各污染级别的概率,降低了常用评价法中人为主观因素的作用,构建的生态风险权重系数代替统计数理方法所得到的权重,使本方法更具土壤学意义,为土壤重金属污染防控决策提供了更科学的筛选级参考,具较高的评价分辨力.     

Stein损失函数下的保费估计

利用信度理论研究在Stein损失函数下的保费估计问题,分析了贝叶斯估计、信度估计、多层贝叶斯估计3种估计,并计算3种保费估计,比较其结果发现在Stein损失函数下:当样本数n趋于无穷大时,信度保费会收敛到风险保费,且多层贝叶斯估计比贝叶斯估计的稳健性更强.     

基于贝叶斯方法的信息系统整合风险评估研究

随着企业信息化程度不断提高,基于业务的信息系统整合是不可抗拒的,整合的风险也必然存在.针对信息系统整合的要素和过程,结合贝叶斯理论与大型企业的信息系统整合的事实,提出了基于贝叶斯方法的信息系统整合项目风险评估模型.利用某实施公司信息系统整合项目支出,对项目支出风险进行了案例分析研究,通过案例分析发现利用贝叶斯方法可以较好地评估信息系统整合风险,尤其是在具备专家经验和先验值的前提下,风险评估效果良好.     

基于多态模糊贝叶斯网络的城市燃气管道事故风险预测与诊断研究

为了评估城市燃气管道系统的风险程度,给后续预防工作提供参考,提出了基于多态模糊贝叶斯网络的燃气管道事故风险定量分析方法。首先,基于对86份事故调查报告风险因素的梳理,建立故障树模型,寻求风险隐患和事故之间的映射,并将其转换为贝叶斯网络结构;其次,引入模糊集理论与概率分配计算方法,分别得出根节点的先验概率和中间节点的条件概率,根据贝叶斯网络的证据推理原理预测事故发生概率,分析风险重要程度,并反向诊断关键致因要素;最后,将此方法应用于沈阳市“10·21”较大燃气管道事故风险分析。实例验证结果表明,事故一定发生的先验概率为68.8%,验证了风险体系的有效性,且预测与诊断得出的重要风险集合与事故调查报告中分析的直接原因一致。多态模糊贝叶斯网络能够准确评价燃气管道事故风险,并确定关键致险因子,可为城市燃气管道安全管理提供决策参考。     

复合型工艺风险评估模型的研究及其现场应用

充分考虑石化装置的复杂工艺特点,建立了基于贝叶斯网络的危险与可操作性研究(HAZOP)、保护层分析(LOPA)、领结分析(Bow-Tie分析)于一体的复合型工艺风险评估模型.首先编制系统故障树,将其映射成对应贝叶斯网络,利用Ge NIe软件实现贝叶斯双向推理进行故障预测和诊断,找出最容易导致事故的风险贝叶斯故障节点;然后运用HAZOP-LOPA集成分析研究该节点参数出现偏差的原因及后果,通过独立保护层失效概率评估风险等级;最后对剩余风险等级较高的事件进行Bow-Tie分析,辨识出使保护层持续有效的关键活动,进而控制后果严重的工艺安全事故.以辽河石化公司的延迟焦化装置为例对该风险评估模型进行了现场应用.     

零膨胀泊松模型中风险参数的贝叶斯估计

该文建立了贝叶斯模型,讨论了零膨胀泊松分布中参数的估计问题.在平方损失函数、Linex损失函数和Stein损失函数下得到了风险参数的贝叶斯估计.进而,引进了信度理论,在平方损失函数下得到了风险参数的信度估计,证明了估计的相合性.最后,通过数值模拟的方法对估计的收敛性进行了比较.     

基于模糊动态贝叶斯网络的公路工程施工安全风险动态评价研究

针对以往有关公路工程施工安全风险研究中缺乏动态性的不足,构建了基于模糊动态贝叶斯网络（FDBN）的公路工程施工安全风险动态评价模型.在收集资料和事故案例分析的基础上,构建了包括人员风险、技术风险、管理风险和环境风险4个方面共39项指标的公路工程施工安全风险评价指标体系;运用故障树模型对指标体系进行表示,并进一步映射到动态贝叶斯网络;将改进的相似聚合法与模糊集理论引入动态贝叶斯网络,构建风险动态评价模型;通过该模型的反向推理功能可得到各个基本事件的后验概率,确定关键风险因素.最后,通过实例分析验证了该模型的有效性,并识别出安全生产教育培训制度不完善等5个关键风险因素,并提出预防措施,为公路工程施工安全风险评估与决策提供依据.     

一种基于离散马尔可夫过程的诊断风险模型

文章建立了一个基于贝叶斯公式和马尔可夫链的诊断模型,并根据中国现有的医疗管理体制进行假设检验,对假设结果进行评价。在分类过程中应用贝叶斯决策,将医疗诊断简单情况下的二值分类进行研究,同时依据分类平均风险最小的原则给出了分类的决策函数,并应用贝叶斯理论和马尔可夫过程进行讨论。实验证实了在我国建立强制医疗责任保险制度的正确性与必要性。     

基于模糊贝叶斯网络的地铁运营安全风险预测

为了量化地铁运营安全风险并识别相关风险的关键事件,从组织、人因错误的角度出发,利用贝叶斯网络构建了事故的致因关系.同时,基于模糊集理论,利用模糊语义及积分值法量化基本事件的条件概率.案例研究中,针对某地铁火灾事故,依据贝叶斯网络推理得出火灾事故的发生概率.研究结果表明,模糊贝叶斯网络对于地铁运营安全风险预测是切实可行的,计算得到的风险概率反映了地铁系统目前的安全状况.敏感性分析结果显示,车轴温度过高引起的敏感性因子最大,是引起火灾风险的关键事件.在引起这个关键事件的顶事件中,现场管理更为重要,因此加强现场管理能够更加有效地降低事故发生的概率.     

基于动态贝叶斯网络的燃气管网燃爆风险分析

针对传统风险分析方法无法实现动态评估的局限性，提出了基于动态贝叶斯网络的燃气管网风险分析模型.基于管道失效原因与事故后果，构建了事故演变全过程网络结构，并运用马尔科夫理论将演变全过程与时间相关联，最终建立了动态贝叶斯风险分析模型.该模型基于贝叶斯理论进行泄漏、致灾模式及后果节点的概率计算，实现了对燃气管网事故的原因诊断及事故发展态势预测.以松原"7.4"燃气爆炸事故为例，应用本模型演示了燃气管网事故推演技术，结果表明:事故是由第三方施工破坏引发燃气泄漏，由于燃气在土壤中的扩散范围不断扩大，扩散范围内受限空间数量不断增加，人员活动情况也更加复杂，进而增大了燃气聚集与点火概率；结合事故现场条件，本模型对这起爆炸概率进行了推演，认为此次燃气爆炸概率将在泄漏60 min后达到42.3%，高于安全泄放概率；该结果与真实情况基本相符，进一步验证了模型的可行性与可靠性.      

基于模糊集和改进DS证据理论的危化品道路运输体系贝叶斯网络风险分析

针对危化品道路运输体系中影响因素信息的不确定性和专家知识推断贝叶斯网络中条件概率表时存在的主观性,提出了一种将模糊集和改进Dempster/Shafer证据理论（DS证据理论）、贝叶斯网络结合在一起的危化品道路运输体系的风险评价方法。根据危化品道路运输体系的影响因素建立了相应的风险评价体系,确定各层级的评价指标。将专家对各评价指标的评价意见代入高斯型隶属度函数构造隶属度矩阵,进行改进DS证据理论数据融合,得到多位专家评价意见融合后的概率值分布。利用贝叶斯网络的推理功能,得出危化品道路运输体系的风险等级和其中各评价指标的概率值分布,找出体系薄弱环节并进行分析。以沈阳某危险货物托运有限公司为例进行研究,结果表明该公司中危化品道路运输体系的风险值为0.611 8,风险等级为较危险（V₂）,其中人员因素概率（60%）和管理因素概率（52%）所占权重较大,需要公司重点关注并加强管理。     

缺失数据场合泊松分布参数的贝叶斯估计

本文给出了缺失数据场合泊松分布参数的经验贝叶斯估计、无信息先验下的贝叶斯估计且基于贝叶斯风险进行了比较.     

基于贝叶斯网络的物流无人机碰撞风险评估

为降低城市物流无人机（unmanned aerial vehicle,UAV）碰撞风险,识别关键风险因素,构建贝叶斯网络模型进行风险评估。在收集7个真实无人机碰撞事故案例和文献调研的基础上,提炼出15个主要风险因素,并通过问卷调查将风险集划分为低、中、高三个等级对风险发生概率数据进行收集与评估,随后运用解释结构模型（interpretative structural modeling,ISM）对风险因素进行层级划分构建贝叶斯网络模型。根据所构建的贝叶斯网络,将收集数据导入GeNIe,对贝叶斯网络模型进行参数学习,得到无人机碰撞风险不同等级的概率分布。最后对贝叶斯网络模型进行逆向推理、敏感性分析和影响强度分析,明确导致无人机发生碰撞事故的关键因素和敏感因素,依据分析结果提出风险防控建议。     

软件项目进度风险的贝叶斯网络模型研究

为研究软件项目进度风险,给出了进度贝叶斯网络的定义,引入工作节点、时间节点和资源节点等,并在工作节点之间的弧上添加时距;同时为进度安排中的工作不确定性、时间资源不确定性以及资源不确定性等建模。给出了进度贝叶斯网络中的相关计算,提出采用进度贝叶斯网络评估,控制软件项目的进度风险,并就一个简单示例说明了进度贝叶斯网络的应用。     

一种动态联盟企业风险概率识别方法

根据动态联盟企业信息具有不确定性的特点,应用贝叶斯网络对企业的风险概率进行识别.通过对贝叶斯网络的构建与分析方法的探讨,用贝叶斯网络描述企业信息变量间的依赖关系,从而识别不同风险发生的概率.仿真结果表明,贝叶斯网络可以有效地描述动态联盟企业不确定信息变量之间的依赖关系,是进行风险概率识别的一种有效方法.     

贝叶斯网络学习算法研究

贝叶斯网络是一种概率图形模型,它提供了不确定性环境下的知识表示、推理、学习手段,可以完成决策、诊断、预测、分类等任务,已广泛应用于数据挖掘、语音识别、工业控制、经济预测、医疗诊断等诸多领域。贝叶斯网络将概率理论和图论相结合,为解决不确定性问题提供了一种自然而直观的方法。在对贝叶斯网络全面概述的基础上,深入研究了贝叶斯网络的结构学习。     

贝叶斯网络在组织因素对系统可靠性影响中的应用

介绍了核电站系统在运行过程中的组织因素对系统可靠性的影响以及贝叶斯网络的理论基础,以贝叶斯概率和贝叶斯网络基本理论为基础建立了相应贝叶斯网络模型,并对该模型展开了进一步分析与解释.