贝叶斯方法在会计决策中的应用

在会计决策分析中所采用的先验概率通常由会计人员的主观判断来确定，使用贝叶斯方法能够对其进行修正，使之更加符合实际。本文将贝叶斯方法和决策论相结合，能够使会计人员取得一个期望成本最小化的最优决策。     

有预报的贝叶斯决策分析

利用贝叶斯定理可以通过预报所增加的信息来改善状态的先验概率分布，使决策者能利用更多的信息来作出最优决策。     

浅谈贝叶斯风险决策分析

从事经济活动具有风险,在制定一项经济决策之前,应注重其风险分析。文章将贝叶斯理论应用于经济活动,简述了贝叶斯理论的基本原理,并通过一个具体实例,给出了应用贝叶斯理论的步骤和方法。     

基于先验的贝叶斯先验选择方法

在一个参数的可选先验类中选择一个合理的先验问题,类似于从参数空间中估计一个恰当参数的问题.基于这一观点,利用贝叶斯分析的后验分布理论,先得出先验的后验分布计算方法,再根据先验的后验分布确定出合理的先验,从而建立了一个基于先验的贝叶斯先验选择方法,它是ML-Ⅱ先验的一个拓广.     

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。     

信号估计中的贝叶斯方法及应用

贝叶斯估计理论在图像处理领域有广泛的应用.结合图像去噪问题,讨论了贝叶斯最大后验概率估计技术,并推导了信号的最小均方误差估计;在此基础上,提出了一种利用后验均值准则推导维纳滤波表达式的方法.     

基于最小错误率与最小风险的贝叶斯分类比较与研究

在智能决策领域,针对分类决策一直是热点问题,本文通过分析贝叶斯的基本理论和内涵,分析出在分类决策中可以有基于最小错误和最小风险两种决策方式,对两种方式进行比较,从中发现两种方式的本质区别和内在联系,把两种决策模式进行融合,形成更科学的贝叶斯决策方式。     

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。     

圆参数的贝叶斯估计

用贝叶斯方法解决圆相邻角已知的情况下的参数估计,并得出圆半径的后验分布和置信区间。     

贝叶斯学派丰富和发展了古典统计学

贝叶斯学派和古典统计学派在统计的基础理论和方法上一直存在争议．本文运用对比分析的方法，从兼容、发展、精确度客观等四个方面，论证贝叶斯学派丰富和发展了古典统计学．     

受电弓系统可靠性评估的超椭球贝叶斯网络方法

针对受电弓系统复杂多态特性以及故障概率难以精确表达的问题,且现有研究主要滞留于结合证据理论的模糊贝叶斯网络的现状,首次将超椭球贝叶斯网络引入受电弓可靠性分析中,规避了模糊贝叶斯网络区间取极值的情况,使得根节点的概率取值区间进一步被界定;进而以超椭球贝叶斯网络求解受电弓系统在不同故障状态下的叶节点故障率、灵敏度、后验概率等可靠性参数,找出了影响系统可靠性的高风险事件.经与模糊贝叶斯网络对比可知,超椭球贝叶斯网络区间更小,验证了新方法的正确性与实用性.     

基于贝叶斯估计的图像去噪算法研究

本文提出了一种基于贝叶斯最大后验概率估计（Bayesian MAP）的图像去噪方法。通过 Matlab软件仿真,对均值滤波、中值滤波、小波阈值去噪和本文提出的图像去噪方法进行分析比较。实验表明：本文提出的方法根据图像和噪声的特点,在小波变换之后,对其中的高频系数进行贝叶斯最大后验概率估计,比其他几种图像去噪方法更能提高去噪后图像的峰值信噪比,更好地保留了图像的细节特征,取得了较好的视觉效果。     

利用缩减样本空间方法替代贝叶斯公式的计算

条件概率的计算是概率论中极其重要的计算之一,一般有利用定义式计算和缩减样本空间计算两种方法．缩减样本空间计算法在先验概率问题计算上比较浅显易懂,但在后验概率问题上计算一般不采用这个方法,而是使用定义式来计算,后验概率的计算又和贝叶斯公式有较大的关系．着重讨论缩减样本空间计算法在后验概率问题上的应用．从而避免利用贝叶斯公式计算的繁琐过程．     

基于双变量模型的子带自适应滤波方法

利用贝叶斯最大后验估计理论研究了双变量层间模型、模型的子带自适应参数估计方法,推导了对应的萎缩函数;在此基础上设计了一种子带自适应图像滤波方法,并与两种基于模型的类似算法进行了比较.实验结果表明:利用小波系数层间模型可以有效地改善图像去噪质量.     

基于贝叶斯网络的HAZOP-LOPA集成分析与应用

针对事件树、故障树等风险分析存在一定局限性的问题,提出了基于贝叶斯网络的HAZOP-LOPA集成风险评估新思路.编制系统故障树,利用GeNIe软件将其映射成贝叶斯网络,运用贝叶斯网络双向推理进行故障预测和诊断,快速识别系统薄弱环节并确定为风险贝叶斯故障节点,结合HAZOP与LOPA对其进行风险集成分析,提出相应的独立防护层,根据防护层失效概率并参照半定量风险矩阵确定剩余风险等级.该风险评估模型在辽河石化公司催化裂化装置的反应再生系统中进行应用,结果证实该模型在复杂工艺信息不确定条件下,能有效提高风险评估的针对性、客观性与准确性.     

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.     

Reliability Risk Evaluation Method for Complex Mechanical System Based on Optimal Bayesian Network

In order to reduce the calculation of the failure probability in the complex mechanical system reliability risk evaluation,and to implement importance analysis of system components effectively,the system fault tree was converted into five different Bayesian network models. The Bayesian network with the minimum conditional probability table specification and the highest computation efficiency was selected as the optimal network. The two heuristics were used to optimize the Bayesian network. The fault diagnosis and causal reasoning of the system were implemented by using the selected Bayesian network. The calculation methods of Fussel-Vesely( FV),risk reduction worth( RRW),Birnbaum measure( BM) and risk achievement worth( RAW) importances were presented. A certain engine was taken as an application example to illustrate the proposed method. The results show that not only the correlation of the relevant variables in the system can be accurately expressed and the calculation complexity can be reduced,but also the relatively weak link in the system can be located accurately.     

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。     

基于小波域分类隐马尔可夫树模型的图像恢复

针对自然图像的非平稳特性和图像恢复中计算困难的问题,提出了一种基于小波域分类隐马尔可夫树(CHMT)模型的图像恢复算法.从图像恢复的贝叶斯框架出发,将CHMT模型作为自然图像小波域的先验知识,构造正则化约束进行图像恢复.该模型具有空间适应性,使建模更加精确.对恢复方程的求解,采用了分类简化的共轭梯度算法.实验结果表明,该算法具有较低的计算复杂度,能提高图像恢复峰值信噪比(PSNR).     

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.