基于数据挖掘的异常入侵检测系统

在分析现有入侵检测技术和系统的基础上,提出了一种基于数据挖掘和可滑动窗口的异常检测模型,该模型综合利用了关联规则和序列模式算法对网络数据进行充分挖掘,分别给出了基于时间窗口的训练阶段和检测阶段的挖掘算法,并建立贝叶斯网络,进一步判定规则挖掘中的可疑行为,提高检测的准确率.     

基于混合模型的移动机器人同时定位与环境建模

提出一种基于混合地图模型的融合声纳传感器观测信息与里程计信息的同时定位与环境建模(SLAM)方法.该方法用混合模型即栅格地图模型和直线特征地图模型表示环境地图.首先,采用三区域声纳模型以及贝叶斯法则构建栅格地图,并通过在空间和时间上融合不同时刻多个声纳传感器的信息提高地图精度.然后,引入霍夫变换提取直线特征,创建直线特征地图,并通过比较地图中直线段的方向相似性、共线性与交叠性,确定全局与局部地图是否匹配.最后,利用直线特征以及扩展卡尔曼滤波器(EKF),通过状态预测、观测预测、位姿更新3个阶段估计出机器人更新的位姿信息,校正构建的地图模型,从而实现机器人的同时定位与环境地图构建.仿真实验和真实环境实验验证了该算法的可行性与有效性.     

战术辅助决策系统中的兵力编配估计模型研究

在分析研究旅防御时兵力编配使用规则的基础上,提取出典型的防御阵形兵力编配模板库。针对兵力编配估计问题的特殊需求,提出运用贝叶斯网络推理解决兵力编配估计问题的基本思路。最后通过实验分析了该方法的优缺点。     

贝叶斯推断在土壤微生物生物地理学中的应用

微生物生物地理学主要研究微生物的分布格局及其驱动机制,经典频率数理统计方法是当前该研究领域中广泛使用的统计方法.近年来,贝叶斯推断作为重要的随机模拟数理统计方法正不断地应用于土壤微生物生物地理学的研究中.介绍了贝叶斯推断与经典频率数理统计的区别;描述了贝叶斯推断在土壤微生物生物地理学研究中的基本分析流程,包括模型构建、...     

考虑退货影响的概率销售下的库存问题研究

在现在产品的销售过程中,销售商在面临库存问题时,除了要考虑制定最优的决策以满足需求量,还需重视退货的问题。文章从销售商的角度出发,针对产品需求量不确定的情况下,采用概率销售策略;应用贝叶斯信息更新方法获取库存量和期望利润的模型,根据数值分析观察顾客的退货率对库存管理水平的影响。研究结果表明,随着产品退货率的上升,销售商的期望利润会下降,但贝叶斯信息更新方法的引入和概率产品转换率的提高可以减少退货所带来的损失。     

条件概率及其应用

条件概率是概率论中最重要的概念之一,文章着重分析了条件概率的概念、特点以及在实践中的应用。文章对有关条件概率的几种形式作出分析,对不同形式的条件概率应用作出相应的解答。     

基于数据融合的输油管道漏油检测系统的设计

主要研究了建立基于GSM技术的远距离输油管道漏油检测的无线传感网络。实验证明,应用数据融合算法并结合贝叶斯估计和模糊推论,该方法能有效的减少无线传感网络的网络信息冗余和网络延迟,可以提高数据的精确度和可靠性以及提高系统网络的使用周期。     

基于滑动窗口的优化贝叶斯邮件过滤算法

贝叶斯算法在文本分类时需要进行特征提取，传统特征提取算法存在特征提取不够准确，进而导致分类效率不高。为解决此问题，提出一种基于滑动窗口的特征选取方法,该方法能扩大特征的选取范围。实验表明，改进后的方法可以有效地提高文本的分类精度     

浅析“事不过三”

本文运用概量尊宁的墨叶斯公式建立“事不过三”的数学模型,分析事物发展符合“事不过三”的规律。