产生式与判别式分类方法比较研究

分类是数据挖掘领域研究的热点,产生式与判别式是数据挖掘中两种不同的分类模型。产生式模型具有通用性、灵活性及清晰的分层结构,学习得到的模型很容易满足模型解释要求;判别式模型没有明显的对系统中变量的基本分布建模的企图,仅仅对输入到输出之间映射的最优化感兴趣,可以提供更好的分类性能。从准确率、建模时间及渐进误差等方面对产生式与判别式分类方法进行了分析与比较,为研究人员在分类模型的选择上提供了参考。     

泊松分布下信息安全事件概率计算模型

从信息安全事件的概率分布规律出发,根据泊松分布的基本特征,通过数学证明了信息安全事件发生频数服从泊松分布,并采用国家互联网应急中心(CNCERT/CC)统计数据验证了这一理论结果.在此基础上,基于贝叶斯定理,建立了泊松分布下的信息安全事件概率计算模型.根据泊松分布的概率质量函数,计算了信息安全事件发生频数的先验概率分布;通过构建似然函数调整先验概率分布,得到信息安全事件发生频数后验概率分布;最后,采用CNCERT/CC统计数据验证了该模型的可行性和有效性.     

AdaBoost分类问题的理论推导

为解决AdaBoost算法在二分类问题及多分类问题上缺乏共同的理论基础,算法系列的系统性难以得到理论诠释这一问题,首先,从算法思想的层面对AdaBoost算法与最优贝叶斯推理的关系进行了探讨;然后对AdaBoost算法的训练流程及相关参量进行了定量分析;最后从基本不等式定理入手,重点推导了AdaBoost算法由二分类问...     

区域洪涝灾害风险估算模型及其应用

为了减轻洪涝灾害造成的损失,针对系统存在的风险指标,研制区域洪涝灾害风险估算模型.应用马尔科夫链进行某种趋势外推型的风险预测,并估算洪涝灾害无实测值的状态;采用贝叶斯统计理论和方法,通过先验分布结合样本信息来推求后验分布,以最大概率原则判别风险估算的趋势,按照估算结果及当地的实际情况,适度调整针对洪涝灾害的策略,尽可能...     

考虑多因素扰动的项目关键链缓冲区间设置及控制模型

项目规划及执行过程中极易出现不确定性,故需对项目关键链缓冲区间进行动态调整以适应项目任务关系变化.针对项目计划关键链缓冲区间设置及调整控制问题,本文提出了一种考虑多因素扰动的缓冲设置及调整控制联动模型.项目初始缓冲设置充分考虑项目工序安全工期、网络复杂程度及资源紧张程度等因素影响,项目执行过程中将缓冲/资源绩效指数与Bayes估计相结合,通过对Weibull分布参数估计实现缓冲信息的递阶转换,提升对缓冲使用的控制能力,最后通过实例验证所提方法与控制模型的有效性.     

基于KULLBACK信息融合方法的系统可靠性评估

在产品具有多源验前信息的情形下,讨论冷贮备系统的可靠性评估问题,运用Kullback信息作为分布之间距离的度量,在Kullback信息的融合准则下对多个先验分布进行融合。并以融合后的先验分布作为产品的最终验前分布,对冷贮备系统的可靠性指标进行Bayes估计。最后进行的计算机随机模拟结果表明,文中所提出的方法合理且便于应用。     

基于马斯洛需要层次论的图书馆人本管理

运用马斯洛的需要层次理论,探讨了图书馆管理的有效性,并试图通过构建以人为本的激励管理模式,激发图书馆员工作的积极性、主动性和创造性。     

CORRECTED PROOF OF A THEOREM CONCERNING A CONJECTURE OF SINGH

A theorem concerning a conjecture of Singh is formulated in[2].But the argumentin [2] contains a serious gap which is in fact the essential point of the proof.A correct proofis presented here.     

刻度指数族参数的渐近最优的经验Bayes估计

对刻度指数族在加权平方损失下获得了刻度参数的Bayes估计，并构造了相应的经验Bayes估计，证明了该估计是渐近最优的。