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41.
为了提高变压器绕组故障诊断准确率,减少不同故障类型的诊断时间,提出基于贝叶斯分类的变压器绕组故障诊断模型;根据平行板电容理论,计算电容器极板上所带电量,利用电场分布和电场能量,计算导体间的互电容之和,将绕组电感和电阻确定为贝叶斯诊断模型的故障特征量;利用后验概率决策分类,通过欧拉非线性理论模型离散获得五阶故障模型,构建... 相似文献
42.
准确合理地预测路基沉降是路基安全性评价及加固维护方案决策的重要依据.为克服单项预测模型的信息局限性和片面性,构建了基于集对分析理论的路基沉降组合预测模型.该模型首先基于预测值和实测数据建立集对;应用贝叶斯决策理论表达集对关系识别风险,并通过自适应搜索算法确定最优集对关系准则;进而分析预测模型和实测数据的联系,并基于联系... 相似文献
43.
为解决传统实验设计方法中稳态视觉诱发电位(SSVEP)刺激界面优化设计时存在实验次数多、成本高、周期长的问题,提出一种知识驱动的SSVEP刺激界面序贯式实验方案优化方法.以SSVEP刺激界面参数为设计变量,SSVEP响应性能作为优化目标.利用概率模型表征刺激界面参数的先验知识,通过概率积分变换翘曲实验样本空间,缩小最优... 相似文献
44.
目的 建立科学有效的雾霾影响因素分析方法,解决成渝地区区域性中轻度大气污染问题。 方法 获取成渝
地区双城经济圈 2014—2022 年空气质量逐时监测数据,结合数据的嵌套结构特征,构建年度时间-站点-地区三水
平层次贝叶斯发展模型,并进行经典 OLS、IGLS 估计,经验贝叶斯和完全贝叶斯的对比分析,论证了完全贝叶斯方
法的优势。 结果 PM2. 5 浓度受大气污染物、气象、人口、经济、产业结构、农业生产综合因素影响,PM2. 5 浓度变化速
率受到 CO、SO2 和城镇化率的影响。 结论 利用层次模型建模分析具有嵌套多层次结构的雾霾监测数据,更科学合
理,再借助贝叶斯统计具有利用先验信息和学习机理的优势,更有助于提高模型参数估计和预测精度。 相似文献
45.
朴素贝叶斯分类器是一种简单有效的文本分类方法.改进方法利用同义词对文本的特征词集进行过滤,在一定程度上放松了朴素贝叶斯的特征独立性假设;在特征选择时迭代了2种不同的特征选择方法,有效地提高了特征集的代表性.实验结果表明,本方法有效地提高了朴素贝叶斯分类器的性能. 相似文献
46.
文章在均方损失函数下研究了Rayleigh分布参数的贝叶斯经验贝叶斯估计问题;在b=1条件下,证明了其贝叶斯经验贝叶斯估计是几乎处处收敛于贝叶斯估计的,并且它是渐近最优的;最后,给出蒙特卡罗随机模拟试验验证了此贝叶斯经验贝叶斯估计的渐近最优性。 相似文献
47.
在数据挖掘的过程中,由于贝叶斯分类算法要求条件属性必须独立,因此具有一定的局限性.考虑该缺陷,提出用数据挖掘中另一种常用聚类算法对原始数据的条件属性进行数据预处理后,再使用贝叶斯算法.实验表明该算法提高了分类的准确率. 相似文献
48.
随着非线性负荷的大量使用,电能质量问题已日益受到关注.对各种电能质量扰动进行分类,是采取适当措施降低扰动带来影响的前提.小波包是在小波变换的基础上发展起来的,能够提供更为丰富的时频信息.为此,对电能质量扰动信号进行小波包分解,分别以小波包分解终结点的能量和熵作为特征向量。用贝叶斯分类器进行分类识别,对扰动分类做出了仿真分析,仿真结果验证了该方法的有效性.通过与Fisher分段线性分类器进行比较,表明以熵为特征向量的贝叶斯分类方法有较高的识别正确率. 相似文献
49.
在贝叶斯网络学习中,合理数据集的存在可以大大降低贝叶斯网络学习对知识工程的过多依赖.但当数据集中样本数量不够大时,可能没有足够多的样本甚至不存在样本来代表变量间的某些条件独立关系,从而无法学习贝叶斯网络.将数据集修正与结构化-期望最大化算法相结合,得到一种有效的小样本上贝叶斯网络学习的方法,实验结果表明,该方法能够有效地进行小样本上贝叶斯网络学习. 相似文献
50.
为了能够精准可靠地估计太阳能辐照度,本文提出一种基于贝叶斯模型组合的随机森林算法用于太阳能辐照度预测.首先,引入K-means聚类和K折交叉验证将气象数据训练集生成多个训练子集,以增加训练子集的多样性并保证均匀采样.其次,将随机森林作为基学习器建立集成学习预测模型,导入训练子集并训练各个随机森林.之后,依据各个随机森林在验证集上的预测性能,采用贝叶斯模型组合算法制定组合策略.个体随机森林在测试集上的预测值经过模型组合策略得到最终输出.最后,基于气象实测数据建立仿真实验,并引入其他四种预测方法进行对比仿真研究,通过实验结果验证了文中所提出预测方法在太阳能辐照度预测问题中的准确性和可靠性. 相似文献