基于模型诊断的贝叶斯解释及应用

在基于模型诊断的基础上，建立了贝叶斯模型．该模型首先假设系统的所有状态都是可能发生的，并对系统中的各个元件设定一个先验概率．当系统的观测与预期不符合时，利用最小冲突集的概念得到系统可能的状态．之后根据各个系统状态的对应概率计算出元件发生故障的后验概率，该后验概率本质上是一个边缘概率分布，它在数值上表示了元件发生故障的可能性，确定了故障查找顺序．用一个数字故障电路的实例验证了该方法的有效性，井对其存在的问题进行了讨论．     

应用贝叶斯网络模型评价象山港养殖区富营养化风险

为了真实、准确地反映象山港养殖区海域的富营养化状况,以2003-2007年,5年间的象山港养殖区水质监测资料为训练数据并结合有关研究结果,采用K2结构学习算法,构建了基于贝叶斯网络的象山港养殖区水质富营养化风险评价模型,通过该模型得到了各变量间的因果关系及其影响强度。结果表明,试验数据显示准确性为90.18%,Kappa指数为0.8770,以上证明该方法是有效可行的,预测结果表明象山港养殖区水环境富营养化程度日趋严重。     

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。     

智慧学习环境中基于贝叶斯网络构建学生模型的研究

智慧学习环境是当前教育技术学界的一个前沿研究领域,从C/S架构的智能学习系统发展到B/S架构的智能化网络学习环境,学生模型仍然是其最核心的功能模块,是学生自我导向式学习情境中构建智慧学习环境的关键因素.本文采用文献分析法和实践调研法,从学生模型的分类、数据结构和建模方法等几个方面,对国内智能网络学习环境中学生模型的研究现状进行了较为详细的研究,并通过梳理近年来关于静态学生模型和动态推理模型的研究,提出了智慧学习环境中基于贝叶斯网络构建学生模型的框架,期望为智能学习系统中学生模型的理论研究和实践发展提供可借鉴的参考和经验.     

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.     

基于动态贝叶斯网络的网络舆情预警模型

近年来多发的网络舆情事件频繁考验着政府的导控能力,利用动态贝叶斯网络对网络舆情进行预警具有重大的现实意义.在参考现有模型的基础上,细化指标体系,增加维度,结合专家意见和实际情况,构建网络舆情预警模型,并对典型网络舆情事件进行展开分析和原因诊断.将40个网络舆情案例作为训练集导入模型,对模型进行有效性验证,得到的结果 与...     

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。     

一种贝叶斯诊断网络的拓扑结构

为了解决工程诊断中的不确定性，提出了一种基于工况-操作-故障-征兆的3层拓扑结构的贝叶斯诊断网络模型．该模型发挥了贝叶斯网络解决不确定性问题的优越性，融合了专家的经验知识，用图形化方式直观地表达了诊断中的复杂关系．应用实例表明，与传统质朴型贝叶斯诊断网络相比，该模型考虑了诊断对象的实际运行工况和操作情况，用于诊断的证据信息更充分，网络的诊断推理结果更符合诊断实际，已成功地应用于某石化公司炼油厂的烟机诊断中．     

基于贝叶斯网络的渤海湾水体富营养化模型

基于渤海湾的现场监测数据,结合已有水体富营养化建模经验,用结构方程模型(SEM)对渤海湾水体富营养化因子与叶绿素a之间的因果关系进行了识别和验证.根据SEM提供的因果关系,建立了基于贝叶斯网络(BN)模型的渤海湾赤潮监控区海域水体的富营养化模型,并用监测数据对BN模型进行了检验和性能评价.研究结果表明:与物理因子相比,营养物质对渤海湾海域富营养化的影响较大;近年来无机磷一直为渤海湾浮游植物生长的限制因子,但是硅酸盐对浮游植物生长的影响程度越来越大.     

基于贝叶斯分类的分布式网络故障诊断模型

该文提出了一个基于Agent的分布式网络故障诊断系统模型框架，该模型对贝叶斯分类理论进行了推广。模型将先验知识和观察数据结合起来，从而大大改进了系统的诊断性能。模型采用一定的状态检查和验证策略，保证了Agent的自身安全和通信安全。Agent之间各自独立，相互协作，合作完成诊断任务。该模型与特定的系统应用环境无关。因此，该文提供了一个通用的网络故障诊断系统框架。     

基于贝叶斯网络的网站信息抽取模型

历史信息、即时信息以及流言往往冲淡网站中的主题思想,导致信息隐藏等问题。为解决上述问题,提出了网站信息抽取系统的结构模型、数据结构和处理流程;该模型采用信息抽取技术,从相关网页中抽取出带有主观倾向的主题信息;采用贝叶斯网络对客户需求进行决策与预测分析。仿真测试与客户应用证明,该模型能较准确的抽取网站中的客户倾向、有较好的及时性。     

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。     

贝叶斯网络在信息检索中的应用

贝叶斯网络是当今人工智能领域用于处理不确定性问题的主要方法之一,在过去十几年中已经以各种方式应用于信息检索领域.本文以信念网络模型为基础,介绍了该理论在信息检索中应用的基本方法,探讨了利用贝叶斯网络组合不同证据进行信息检索问题,最后分析了今后的研究热点.     

贝叶斯网络发展及其应用综述

贝叶斯网络（BN）是一种用于描述变量间不确定性因果关系的图形网络模型,用于不确定性系统建模和推理,处理涉及到预测智能推理、诊断、决策风险及可靠性分析的问题. 本文首先对贝叶斯网络做了一个简略的介绍,随后综述了贝叶斯网络近30 年的发展及功能扩展,对其在工程技术领域的应用包括故障诊断及可靠性分析等方面做了一个回顾,最后对BN现有的不足和未来的研究趋势做了总结和展望.      

贝叶斯网络在探究式网络教学中的应用

远程教育是从函授、广播、电视开始的,而发展到网络教学后,网络技术的特点决定了网络不仅可以实现单向传播,更以其灵便捷连通的特点和高度的互动性成为实现互动双向交流的代表性媒体。但如果把传统的灌输式的、被动接收式的教学方式再次延用至网络教学,那网络教学就发挥不了交互性强的特点,所以在此我们发现探究式学习适合于网络教学的特点。     

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。     

贝叶斯网络在数据挖掘中的应用

将贝叶斯网络应用于数据挖掘当中。首先介绍了贝叶斯网络的基本原理已经用于分类的主要算法,然后用案例说明贝叶斯网络在数据挖掘中的应用,通过实践,可以发现贝叶斯网络具有能够处理不完整的数据和噪声数据、充分挖掘数据的隐藏信息、具备良好的预测能力等优点,具有广泛的应用前景。     

基于贝叶斯网络的精神障碍者暴力危害行为智能预警模型的构建

近年来,严重精神障碍者所致重大刑事案件频发。随着脑科学的发展,精神障碍的发病机理、治疗方法等研究有了很大进展,然而在精神障碍者暴力危害行为防控领域的研究却进展不大,其中,对精神障碍者的暴力危害行为缺乏科学的预测机制是重要原因之一。在此提出将近年来在医学、社会学领域得到广泛应用的贝叶斯网络方法应用于精神障碍者管控领域,对照常规预测评估工具,将各类风险因子纳入到具有因果关联的网络结构中,构建精神障碍者暴力危害行为发生风险的拓扑结构,通过预警模型的风险水平等级划分而直观地展示风险因素的影响,构建基于人工智能的对精神障碍者暴力危害行为的风险预警模型,并对其在严重精神障碍者管控实践的运用上提出展望。