用贝叶斯法实现雷达—红外双模复合寻的制导的数据融合

本文提出应用Ｂａｙｅｓ方法实现雷达—红外双模复合寻的制导的数据融合。文中主要介绍了Ｂａｙｅｓ方法的基本原理及应用到双模复合寻的制导系统后,对目标信号检测性能的改善和抗干扰性能提高的效果。     

基于变分贝叶斯推理的高光谱图像恢复

提出一种基于变分贝叶斯推理的高光谱图像恢复方法.建立描述高斯噪声的最大似然函数项,采用小波基矩阵变换,构建小波变换后因子稀疏分布的先验函数;然后建立估计图像和相关超参数的联合后验概率估计模型,并通过变分贝叶斯推理得到估计的图像.利用实际的高光谱图像进行实验,从恢复的衡量指标和视觉效果图两方面验证所提出方法的有效性,结果优于目前常用的图像恢复方法.     

基于贝叶斯反馈云理论的地下矿山通风系统可靠性研究

为减少传统地下矿山评价方法中人的主观因素影响,提出采用基于贝叶斯反馈云理论的地下矿井通风系统可靠性评价方法,完成评价指标定性概念向定量数值的转化,再以贝叶斯方法进行参数修正.实例分析表明:该方法能有效修评价人员的评价差异,提高可靠性评价的客观性和科学性.     

基于复合模型的轨道运输事故风险分析

为了系统化地分析斜巷轨道运输事故,提出了在贝叶斯网络的基础上融合预先危险性分析-保护层分析(PHA-LOPA)、蝴蝶结分析于一体的复合模型风险分析方法.首先,借助于GeNIe软件实现贝叶斯网络的双向推理能力,辨识出风险贝叶斯事故节点;然后,对事故节点进行PHA-LOPA研究,确定引起事故的原因、造成的结果,设置独立保护层降低事故节点的危险性等级;最后,对剩余危险性等级仍然较高的事故节点进行蝴蝶结分析,设置安全屏障,进一步控制事故的发生.以某矿斜巷轨道运输事故为例,应用该复合模型风险分析方法,结果验证了所提方法的正确性和可行性.     

基于改进朴素贝叶斯法的手机垃圾短信过滤算法研究

在手机短信的使用中,垃圾短信的数量、特征及内容均在不断地变化.传统的基于固定模式的检测方法,比如:黑白名单和基于内容检测的方法都会出现因信息更新不及时而导致的性能降低的情况.因此提出一种基于改进的朴素贝叶斯的方法以提高垃圾短信分类的性能.首先利用频繁出现的单词创建数据特征,然后找出垃圾短信和非垃圾短信的差异特征词来构建分类关键词,最后应用改进的朴素贝叶斯算法进行分类.实验结果表明,新算法可以有效地提高分类精度.     

基于人脸运动单元及表情关系模型的自动表情识别

面部表情是人们表达情感和意向最有效、自然、快捷的方式. 表情的发生主体不同,程度不同,导致了表情的自发性. 基于这一难点,建立了一种人脸运动单元(action units,AUs)及面部表情间的概率关系模型,该模型将人脸分为眉眼区域和嘴巴区域两部分,采用Gabor小波提取区域特征,通过K临近(K nearest neighbor,KNN)与贝叶斯网络(Bayesian network,BN)相结合的机器学习算法进行自动AUs表情识别. 这种改进的机器学习算法,通过训练数据以及主观的先验知识进行模型学习,为AUs配以不同的权重,并且根据极大后验概率(maximum a posteriori probability,MAP)选取最优表情. 实验表明,本文所提出的模型对不同主体、不同程度的表情都表现出了较高的识别率,是一种高效且鲁棒性强的自动表情识别系统.      

经济新常态下产业结构与经济增长关系的实证研究——基于贝叶斯向量自回归与状态空间模型

在经济新常态背景下,正确处理好产业结构与经济增长之间的关系具有重要的现实意义.文章通过采用贝叶斯向量自回归(BVAR)和状态空间模型,对1978-2015年武夷山市三大产业结构与经济增长的关系进行了实证研究.实证结果表明,武夷山经济增长对来自三大产业随机冲击的反应延迟;三次产业对经济增长的影响具有时变特征,特别是从1998年后,第三产业对经济增长的影响出现较大幅度增加,这预示着随着时间的推移第三产业必将成为推动武夷山市经济增长的主要产业.所以,加快调整产业结构政策,完善产业转型所需投资和人才队伍保障,促进产业结构升级是未来促进武夷山市经济增长的重要途径.     

Mono-isotope Prediction for Mass Spectra Using Bayes Network

Mass spectrometry is one of the widely utilized important methods to study protein functions and components. The challenge of mono-isotope pattern recognition from large scale protein mass spectral data needs computational algorithms and tools to speed up the analysis and improve the analytic results. We utilized na¨?ve Bayes network as the classifier with the assumption that the selected features are independent to predict monoisotope pattern from mass spectrometry. Mono-isotopes detected from validated theoretical spectra were used as prior information in the Bayes method. Three main features extracted from the dataset were employed as independent variables in our model. The application of the proposed algorithm to public Mo dataset demonstrates that our na¨?ve Bayes classifier is advantageous over existing methods in both accuracy and sensitivity.     

基于粗集与贝叶斯分类的电信网络质量预测

在小样本的情况下，仅利用数理统计方法进行预测是不太适合的。在此先应用粗糙集的相关知识来确定影响电信网络质量的主要因素，然后运用贝叶斯理论将统计推断建立在后验分布的基础上，并给出了小样本试验数据的电信网络质量的预测。     

生态学适用贝叶斯方法

贝叶斯方法是应用于生态学研究的重要统计学方法，但就目前情况而言，多数生态学家对此还不够熟悉，甚至不知道如何正确应用它对一些基本统计量（如平均数、频率、方差等等）进行必要的分析。本书作者根据他多年教学研究的经验和积累编写了本书，讲述了适用于生态学的贝叶斯方法，包括有关的理论基础、模型、算法和实列，为生态学领域的科研人员提供了学习贝叶斯方法的途径，弥补了当前出版物中的一个空缺。