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融合专家先验知识和单调性约束的贝叶斯网络参数学习方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对小样本集条件下的贝叶斯网络参数学习问题,提出一种融合专家先验知识和单调性约束的贝叶斯网络参数学习方法。该方法通过将专家先验知识以正态分布形式融入单调性约束的贝叶斯网络参数学习过程,进一步提高了小样本集条件下贝叶斯网络参数学习的精度和稳定性。在小样本集条件下进行仿真实验,结果表明,与其他3种主要方法相比,所提方法平均(Kullback-Leibler, KL)散度大幅降低,运行时间高于其余3种方法。综合考虑学习精度和运行时间,所提方法优于其他3种方法。将所提方法应用于燃气轮机健康状态评估,评估结果与实际状态一致,验证了方法的有效性。 相似文献
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基于贝叶斯网络的停车行为分析 总被引:2,自引:1,他引:1
建立贝叶斯网络模型进行停车行为分析.应用K2算法和贝叶斯参数估计方法,进行了贝叶斯网络的结构和参数学习,建立了停车行为分析贝叶斯网络,应用联合树推理引擎推断在出行目的、停车费率等因素的影响下停车行为的变化.结果表明,贝叶斯网络能够直观表现决策行为与其影响因素之间的交互作用机理,并方便进行决策行为的敏感性分析,同时模型具有较高的精确度.可以为政府和规划部门深入了解居民的停车选择行为和停车决策机理提供依据. 相似文献
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引入支持向量机回归,提出具有数据修补功能的贝叶斯网络参数学习算法.该算法利用贝叶斯网络各观测节点不同时刻下的观测信息,在无先验信息约束下,通过样本回归对缺失数据进行修复.在获得的完整数据基础上利用最大似然估计完成贝叶斯网络参数估计.仿真结果表明,在有数据缺失的小样本情况下,该参数学习方法与标准EM算法相比,能够有效的提高参数学习效率以及推理结果的精度. 相似文献
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目前的动态贝叶斯网络的研究,是定义在每一个时间片的静态贝叶斯网络结构和参数都一致的基础上,对于过程突变,参数变化等情况就难以适应.为了解决这个问题,提出变结构离散动态贝叶斯网络的概念,并根据概率和动态贝叶斯网络的理论,推导出变结构离散动态贝叶斯网络的推理方法,对算法进行了验证并结合环境变化时的路径选择问题,进行了计算仿真.计算和仿真结果证明了文章提出的变结构离散动态贝叶斯网络的概念和推理算法的正确性. 相似文献
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针对信息不完备小样本条件下离散动态贝叶斯网络参数学习问题,提出约束递归学习算法。该方法通过前向算法建立含有隐藏变量的离散动态贝叶斯网络参数递归估计模型,以当前时刻网络参数为变量,构建均匀分布表示的先验参数约束模型。在此基础上利用优化算法获得近似的Beta分布,将该分布下的先验参数信息加入递归估计模型中完成参数学习。通过无人机动态威胁评估模型验证了该方法的有效性和精确性。 相似文献
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目标数据缺失下离散动态贝叶斯网络的参数学习 总被引:2,自引:1,他引:1
离散动态贝叶斯网络参数学习的难点在于:隐藏节点的片间转移概率获得及观测数据发生不同程度缺失。针对上述问题,提出基于目标缺失数据估计的前向递归参数学习算法。该算法利用离散动态贝叶斯网络中各观测变量与隐藏变量之间的对应关系,采用支持向量机建立观测变量间的非线性函数关系完成缺失数据估计,此基础上利用完整数据集和前向递归算法完成片内和片间参数更新。以空中目标识别为仿真背景,通过与期望最大算法对比,验证了该算法的学习效率和精度两个方面的优势。 相似文献
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针对以往利用贝叶斯网络进行势评估时,贝叶斯网络结构和参数都是固定不变的不足,为提高态势评估准确性,提出一种变结构区间概率动态贝叶斯网络(variable structure interval probability dynamic Bayesian network, VSIP DBN)进行态势评估的方法。给出了VSIP DBN的定义,推导了其推理的算法,网络结构能够根据态势变化情况进行改变,并给出了结构变化的判断依据,将参数推广为区间概率的形式,同时提出了区间概率参数的学习方法。将VSIP DBN应用于态势评估,在典型作战条件下进行仿真分析,不需要精确给出网络参数,即使出现偶然观测误差,也能够准确地评估出当前空战态势,提高了评估的灵活性。 相似文献
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变结构离散动态贝叶斯网络及其推理算法解决了对突变过程的建模和定性推理问题,但是环境突变是随时发生而且无法预计,由此网络结构发生变化后,网络参数必须自适应产生.针对此问题,依据贝叶斯网络的原理,定义了相关节点和最偏好状态的概念,提出了变结构离散动态贝叶斯网络参数的自适应产生算法,并将此算法应用于解决飞行器突发威胁情况下的航路选择问题,取得了满意的结果,验证了所提出的变结构离散动态呗叶斯网络参数的自适应产生算法是可行的,有望解决变结构离散动态贝叶斯网络参数的自适应产生问题. 相似文献
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深度学习模型严重依赖于大量人工标注的数据,使得其在数据缺乏的特殊领域内应用严重受限。面对数据缺乏等现实挑战,很多学者针对数据依赖小的弱监督学习方法开展研究,出现了小样本学习、零样本学习等典型研究方向。对此,本文主要介绍了弱监督学习方法条件下的小样本学习和零样本学习,包括问题定义、当前主流方法以及实验设计方案,并对典型模型的分类性能进行对比。然后,给出零-小样本学习的问题描述,总结研究现状和实验设计,并对比典型方法的性能。最后,基于当前研究中出现的问题对未来研究方向进行展望,包括多种弱监督学习方法的融合与理论基础的探究,以及在其他领域的应用。 相似文献
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深度学习模型严重依赖于大量人工标注的数据,使得其在数据缺乏的特殊领域内应用严重受限。面对数据缺乏等现实挑战,很多学者针对数据依赖小的弱监督学习方法开展研究,出现了小样本学习、零样本学习等典型研究方向。对此,本文主要介绍了弱监督学习方法条件下的小样本学习和零样本学习,包括问题定义、当前主流方法以及实验设计方案,并对典型模型的分类性能进行对比。然后,给出零-小样本学习的问题描述,总结研究现状和实验设计,并对比典型方法的性能。最后,基于当前研究中出现的问题对未来研究方向进行展望,包括多种弱监督学习方法的融合与理论基础的探究,以及在其他领域的应用。 相似文献
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组织学习领域的已有研究主要探讨了团队领导如何在组织学习过程中发挥重要的支持性作用,但却忽视了团队领导个人学习对组织学习的直接影响.以此不足为切入点,提出团队领导应根据外部环境特征采取不同的学习策略来与其他成员开展双向学习互动.一系列基于agent的计算机仿真实验结果表明:当外部环境平稳时,团队领导应采取平衡型的个人学习策略,既要通过自身学习促进组织知识的积累,同时又要激发下属主动寻找答案解决问题,避免下属对团队领导的个人知识产生依赖;当外部环境持续变化时,团队领导应采取减弱与团队工作任务相关的个人学习的策略,促进差异化知识在组织内部存留与传播,进而衍生出能够适应新环境的全新解决方案,提高组织整体适应变化环境的能力. 相似文献
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针对雷达小样本目标识别问题,结合元学习和迁移学习提出一套综合解决方案,旨在根据实际应用场景的不同提供合适的模型学习方式和分类方式,从而提升雷达小样本目标识别效率和准确率.同时,通过多组对比实验深入分析小样本学习算法在实际雷达目标识别场景下的模型性能变化,得出两个可有效指导工程化应用的重要结论.元学习模型在源任务信息充足... 相似文献
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智能学习技术及其应用 总被引:1,自引:0,他引:1
本文按三种学习方式:有导师学习、无导师学习和加强学习的次序,分别概述了在这些学习方式下各种学习算法和学习系统中所采用的学习技术、方法及其应用。通过智能学习技术的研究使我们了解目前学习技术的主要研究内容、应用和发展方向。 相似文献
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为满足现役装备根据故障样本数据集积累的特点进行自适应故障诊断的需求, 本文将极限学习机(extreme learning machine, ELM) 的数据增量学习、隐藏层增量学习和输出层增量学习(类增量学习)3种增量学习模式, 融合到一个统一的学习框架内, 提出一种凸最优自适应增量在线顺序ELM(convex optimal adaptive incremental online sequential ELM, COAIOS-ELM)。模型能够根据增量学习中误差的变化情况, 自适应地增加隐藏层神经元, 减小分类误差; 并可根据增量数据集中新出现的故障类别, 进行相应的类增量学习, 增加故障诊断的范围。有效解决了ELM增量学习过程中模型自适应动态选择最佳网络结构的问题, 提高模型的故障诊断的精度和故障诊断的范围。本文选择UCI数据集中公共数据集和Biquad低通滤波电路故障诊断数据集, 通过与类增量ELM (class incremental ELM, CI-ELM)模型对比实验, 验证了所提方法的有效性。 相似文献
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A kind of Generalized Learning Model 总被引:3,自引:0,他引:3
YAO Min SONG Zhi-huan Information College Zhejiang University Hangzhou China 《系统科学与系统工程学报(英文版)》1999,(4)
1 IntroductionSymboliclearning,connectivelearning,fuzzylearningandevolutionarylearningarethepresentfundamentalmethodsformachinelearning[1~3].Eachofthemhascharacteristicsandadvantages,andcancarryoutmachinelearningtasksincertainregioneffectively.Howe... 相似文献
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学习型组织被认为是21世纪的最成功的企业模式,但对于如何建立学习型组织并加强其管理控制,目前尚处于探索阶段。从组织学习与内部控制之间的相关性入手,旨在分析学习型组织内部控制的特征、方式和评价方法。 相似文献