利用先验信息修正经典限的可靠性评估方法

讨论可靠性评估中利用先验信息的问题 .在参数先验分布容易确定的场合 ,可利用先验信息对参数的经典估计进行修正 (即给出 Bayes估计 ) ,再基于该估计用经典的 WCF方法给出系统可靠度的置信下限 .该方法具有很好的精度 ,并克服了纯 Bayes方法受先验偏差影响较大的缺点 .文章对上述进行了补充 ,讨论了指数定时截尾数据情形下利用先验信息的可靠性评定问题 .给出了一种融合先验信息和试验数据的参数估计 ,该估计的特点是具有独立和的形式 ,基于该估计用 WCF法比基于通常的 Bayes估计简单 .另外 ,对参数先验分布难以确定的多参数寿命分布模型 (如 Weibull分布 ,本文在仅知其可靠度先验分布或可靠度先验一阶、二阶矩及可靠度的某先验分位点的条件下 (事实上工程专家较易给出上述可靠度的有关先验信息 ) ,将 Bayes,Fiducial及经典统计方法相结合 ,用可靠度的先验信息直接对可靠度的经典限作修正以获得融合了先验信息及试验数据的置信下限 ,模拟表明该种处理具有很好的精度 ,适合工程应用.     

小型企业MIS开发方案决策模型——多目标Bayes模型

以某无线电厂为实际背景，提出了小型企业ＭＩＳ系统开发方案的决策模型－－多目标Ｂａｕｙｅｓ模型，对我国小型企业选择计算机信息系统开发方案具有一定的借鉴价值。     

雅芳从朴素到时尚的华丽转身

从前接待到雅芳从化工厂参观的人，导游的工作人员都会特意介绍雅芳产品的包装是如何的朴实无华。但以后，她们也许再也不需要这样的特别提醒了。     

管理创新与优化经济分配模式的探讨

从行为科学观点，分析人在市场经济活动中需求的特点，探讨一个符合目前具有中国特色社会主义体制国情的创新管理模式——朴素经济管理。     

TFR模型下关于几何分布产品加速寿命试验的Bayes分析

讨论了TFR模型下几何分布参数的Bayes估计,通过实例对加约束与不加约束的两种估计结果进行对比.     

基于相关成分分析法的雷达目标识别仿真研究

给出了_种基于双谱特征和相关成分分析法(Relevant Component Analysis,RCA)相结合的雷达目标特征提取与识别方法.利用四种飞机模型的重点散射源二维分布测试教据和频率步进法,得到目标的一维纵向距离像.针对雷达高分辨率一维距离像的双谱特征,利用改进的白化变换矩阵进行去相关,得到统计不相关鉴别正交矢量集.然后采用Parzen窗方法估计概率密度函数,用贝叶斯分类器进行分类识别.实验数据结果表明,双谱有效地抑制了噪声影响,而相关成分分析法利用了信号白化处理过程中去除信号类间的相关性的优点,聚集了同类样本,因而比主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)具有更好的分类效果.     

基于改进朴素贝叶斯算法的文本分类研究

朴素贝叶斯算法在给定输出类别的情况下,需假设属性之间相互独立,然而现实中这个假设一般不成立,导致在属性个数较多或者属性之间相关性较大时,分类效果不是很理想。为了解决这个问题,本文采用优化的模糊C均值聚类及权重计算方法改进朴素贝叶斯算法。首先,基于JS散度构造类别个数的自适应函数优化模糊聚类算法,利用优化后的算法将文本分类整理。然后,采用词频因子优化的TF-IDF算法计算分类后各样本的特征权重,结合样本权重与贝叶斯公式,进行分类计算。最后,为了体现改进的朴素贝叶斯算法的有效性和优越性,将其与原始朴素贝叶斯算法以及其他改进算法进行对比实验。实验结果表明,改进后的算法有效地降低了朴素贝叶斯模型对特征项独立性的要求,提高了分类决策的准确率,且在分类性能和效率上具有一定的优越性。     

基于共现分析的分类器链标签序列优化方法

针对分类器链模型采用随机生成方式确定标签序列会极大影响分类器链性能的问题。通过共现分析技术深入挖掘标签间的潜在关系, 提出一种基于贪心算法和n-gram模型的两种标签序列优化策略以提升分类器链模型性能。基于贪心算法的策略通过计算和排序标签之间共现率来生成优化的分类器链标签序列, 而基于n-gram模型的策略则通过最大化标签之间条件概率来生成优化的分类器链标签序列。最后通过多个多标签基准数据集进行实验验证, 实验结果表明, 与当前流行的各种分类器链模型相比, 所提的两种策略很有竞争力, 可以明显提升多标签分类效果。     

利用Bayes分析方法预测区带资源量

目前常用的油藏资源量预测模型发现过程法模型在其理论上存在着缺陷 ,在应用过程中存在着因经验性和随意性进而产生的多解性。利用油藏发现序列的Bayes分析方法预测区带资源量 ,克服了传统的发现过程法的缺点。应用两个计算实例充分证实了Bayes分析方法的可靠性。     

概率和噪声环境下基于主动探针的Internet服务故障管理

在基于主动探针的服务故障管理中,不确定性和噪声会对服务故障管理带来影响．为了降低这种影响,分析了Intemet服务故障管理中存在的问题,采用二分Bayes网络建模故障和探针之间的依赖联系,二元对称信道建模噪声,并提出了不确定和噪声环境下的主动探针故障管理方案．该方案由两阶段组成：故障监测和故障诊断．在故障监测阶段,提出了在保证一定监测质量的条件下选择最小代价探针子集的GAPSA算法．在故障诊断阶段,提出了根据前一阶段发现的症状选择更多探针来获取系统详细信息的FDPSA算法;针对故障自动修复机制导致的动态性,提出了基于故障持续时间统计的假设推理算法FIyrs．仿真结果证明了本文算法的有效性和效率．