大学课程贝叶斯网络模型研究

提出一种大学课程关系的贝叶斯网络构造方法,以学生课程考试成绩作为数据样本,以基于信息论的结构学习算法构造无向图,最后以课程开设的先后顺序给边定向,得到课程依赖关系的贝叶斯网络,并以数理统计的方法学习其条件概率表。该模型直观的反映了课程间的依赖联系,而条件概率表则量化了联系的紧密程度,对大学课程的设置和编排具有指导作用,对学生成绩具有预测能力。     

快速路交通事件持续时间预测模型研究

针对城市快速路交通事件持续时间影响因素的复杂性和不确定性,结合贝叶斯网络和非参数回归方法,提出了一种新的快速路交通事件持续时间预测模型.采用上海市快速路监控中心数据,经过降噪处理,生成样本数据;在分析样本数据特征基础上,确定了贝叶斯网络的结构学习方法与参数学习方法;对贝叶斯网络模型的结果用非参数回归算法生成持续时间预测值.最后,对模型预测精度进行了验证,发现模型预测效果较好.     

基于贝叶斯网络方法的客户流失应用研究

本文采用贝叶斯网络的方法对移动公司客户的流失进行趋势预测。根据先验知识选取变量,组建数据样本集,通过对贝叶斯网络的结构学习和参数学习,建立客户流失模型,提高了对数据样本预测的准确性。     

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。     

用于预测的贝叶斯网络

通过示例给出了贝叶斯网络的构造方法，概括了贝叶斯网络的特点及贝叶斯网络学习的内容与过程，同时给出了离散型贝叶斯网络的预测公式。贝叶斯网络学习主要有三个基本环节，其一是确定变量集和变量域；其二是确定贝叶斯网络结构；其三是确定局部概率分布。贝叶斯网络是描述变量之间定性与定量依赖关系的图形模式，是进行数据联合分析与预测的有力工具。     

如何实现初中英语学困生转优

英语作为一门语言学科，是学生在初中阶段要学习的一门重要学科，同时也是中考中的一门重要学科。目前一些学生在英语学习的过程中还存在困难，影响了学生英语成绩的有效提升，因此，必须采取有效措施加以应对。     

基于贝叶斯网络的大学生共享单车出行行为研究

为研究大学生共享单车出行行为,以福州市大学城各高校学生为研究对象,利用问卷调查采集各年级学生共享单车出行数据.首先,基于所获得的数据计算各节点的互信息值,假设贝叶斯网络参数服从Dirichlet分布,采用K2算法进行贝叶斯网络结构学习,利用贝叶斯估计法进行贝叶斯网络的参数学习,从而构建大学生共享单车出行行为的贝叶斯网络.然后,利用所构建的网络进行共享单车出行方式预测,计算该模型的预测值与实际值的误差,分析模型的精度,且与常用的Logit模型预测结果进行比较.最后,在所构建的网络模型基础上,应用联合树引擎分析是否拥有私人交通工具、出行距离等影响因素对大学生共享单车出行行为的影响.分析结果表明,贝叶斯网络学习精度较高,比Logit模型预测结果更有效.     

基于贝叶斯网络的列控车载设备故障诊断

针对目前高速铁路列控车载设备故障诊断过度依赖于专家经验且诊断正确率不高等问题,提出了以专家知识为基础,以贝叶斯网络为核心的故障诊断方法.首先,以CTCS3-300T型列车运行控制系统的车载设备为研究对象,建立基于专家知识的贝叶斯网络.其次,根据故障记录数据集使用K2算法进行结构学习并对学习后的贝叶斯网络结构做适当简约处理.利用极大似然估计算法进行参数学习,得到故障诊断的最优贝叶斯网络.最后,通过诊断推理,得到该故障诊断模型的诊断正确率为88.20％,验证了该贝叶斯网络模型的可行性和有效性.     

基于贝叶斯网络的化学恐怖袭击后果评估方法研究

作为一种非常规形式的恐怖袭击,化学恐怖袭击造成的人员伤亡和社会影响往往极为严重.通过梳理恐怖袭击发生的主要脉络,利用K2算法构建贝叶斯网络结构,运用EM算法进行参数学习,得到贝叶斯网络风险评估模型.实验结果表明,利用建立的贝叶斯网络模型,得到人员伤亡等级分类准确率为0.75,该模型可用于推理分析和实例预测.通过推理分析...     

基于BP算法的成绩预测模型

BP网络是一种典型的多层前向网络,由输入层、隐含层和输出层组成,通过学习样本训练模型后即可用于数据的预测,适用于实现网络教学系统的成绩预测功能。训练样本作为BP网络的学习数据集,对于BP网络模型的训练具有重要的作用。模型选取网络教学系统中能够影响学习成绩的相关因素作为输入数据,包括学生在线学习时间、学生学习能力、作业成绩和测试成绩,利用已有学生成绩作为训练BP网络的期望输出。将这些数据进行归一化处理即可用于训练BP网络模型。训练过程中,全局误差基本呈下降趋势,收敛效果较好。经过训练后的模型可预测出学生的成绩,并转化为相应的等级,对学生下一步学习进行指导,提出适合的教学策略。通过测试表明该模型可以用于教学系统中的学习成绩预测,获得了预期效果。     

基于马尔可夫毯的贝叶斯网络结构学习算法

贝叶斯网络图结构的自动学习是机器学习中的一个挑战,针对传统算法学习效率低、难于去除冗余边及确定结构中边的方向等问题,提出了一种基于马尔可夫毯的贝叶斯网络结构学习算法.该算法改进了经典的马尔可夫毯学习算法,使之减少条件独立检验次数,并在后续确定有向结构方面更适应贝叶斯网络结构学习,同时给出了两种有向边方向确定的一般性解决方案,有效提高了学习算法的学习效率.最后建立了基于贝叶斯网络的互联云QoE评价模型,并进行了仿真实验,结果表明改进后的学习算法在预测准确率、学习效率上均优于传统算法.     

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。     

贝叶斯网络结构学习的双重K2算法

贝叶斯网络源于人们对人工智能领域不确定性问题的研究,是进行不确定问题推理和数据分析的重要工具。结构学习是贝叶斯网络研究的核心内容,K2算法是结构学习的经典算法之一。为解决K2算法学习效果强烈依赖于节点序的问题,本文提出一种新的混合结构学习算法：双重K2算法。该算法首先将节点信息作为初始节点序,通过K2算法的搜索策略得到初始网络结构;然后在初始网络结构上利用拓扑排序得到修正后的节点序;最后K2算法通过修正后的节点序学习得到最优的网络结构。通过实验验证,在精度和效率上,双重K2算法效果优于其它经典算法。     

基于离散时间贝叶斯网络的动态故障树分析方法

提出了一种基于离散时间贝叶斯网络的动态故障树分析方法．首先给出优先与门、顺序相关门、备件门、功能相关门等动态逻辑门向离散时间贝叶斯网络的转化方法，在得到动态故障树对应的离散时间贝叶斯网络之后，再利用贝叶斯网络推理算法计算、诊断和预计顶事件概率、重要度等常规分析结果．对数字飞控计算机系统进行的分析表明，该方法能够保证较高的求解精度，其相对误差均保持在0．4%以内，而且易于扩展到多态和非确定性逻辑关系的情形．     

基于贝叶斯网络的轨道车辆门故障诊断研究

轨道车辆门系统的故障诊断受到广泛关注.针对门系统在故障诊断中存在不确定性问题,提出一种基于贝叶斯网络的故障诊断流程,统计某地铁公司提供的故障数据,建立轨道车辆门故障贝叶斯网络模型,计算得出各故障的先验概率,在建立的贝叶斯模型中输入故障证据,得到各故障的后验概率.通过仿真试验证明了贝叶斯网络能很好地推理出门系统的故障所在,为车门的故障诊断和维修提供参考和建议.     

基于加权朴素贝叶斯分类算法的学生成绩决策分析

在已有上机实验数据的基础上,使用综合的权值计算方法,将加权朴素贝叶斯分类算法应用到学生成绩分析与预测中.实验结果显示,对于学生的成绩分类,使用综合权值的结果优于传统权值的分类结果,表明使用文中的加权贝叶斯方法分析学生成绩是切实可行的.     

贝叶斯网络中的贝叶斯学习

从机器学习的角度研究贝叶斯方法及其学习机制,着重讨论了具有完整数据、不完整数据集,及在结构不确定时贝叶斯网络进行学习的方法,表明贝叶斯网络在数据采掘中是一个有力的工具,文后给出一个基于贝叶斯网络的学习的实例。     

贝叶斯正则化神经网络预测金属热力学性质的研究

采用贝叶斯正则化神经网络(BRNN)对67种金属升华热Ls和升华熵△Ss进行了预测．对网络结构、训练集、预测集以及学习次数进行了优化，并用独立预测样本对贝叶斯正则化神经网络作了检验．预测结果表明，在推广能力方面，贝叶斯正则化神经网络优于熟知的反向传播(BP)神经网络和多元线性回归方法(MLR)．它可望成为元素和化合物构效关系研究的辅助手段．     

学生综合素质评估的层次贝叶斯网络聚类方法

针对学生综合素质评估特点和现有评估方法存在的问题,建立了学生综合素质评估的层次朴素贝叶斯网络聚类方法,这种方法不需要许多例子,甚至在没有例子的情况下也能够进行规则提炼和预测.实验结果显示,层次朴素贝叶斯网络聚类方法具有良好的预测准确性,这将使基于层次朴素贝叶斯网络聚类的学生综合素质评估更加可靠.     

贝叶斯网络中的贝叶斯学习

从机器学习的角度研究贝叶斯方法及其学习机制,着重讨论了具有完整数据,不完整数据集,及在结构不确定时贝叶斯网络进行学习的方法,表明贝叶斯网络在数据采掘中是一个有力的工具。文中给出一个基于贝叶斯网络的学习的实例。