决策影响图在设备可靠性系统分析中的应用

决策影响图是决策分析的一种新的图形表征求解方法，它用无回路的有向图表征决策变量、随机变量和目标函数之间的相关关系，并进行推理分析、信息分析和灵敏度分析等．本文运用影响图分析法研究设备可靠性分析问题．     

贝叶斯预测与鲍克斯──詹金斯预测比较

本文是在全面了解Ｂａｙｅｓ预测与Ｂｏｘ－Ｊｅｎｋｉｎｓ预测的基础上，对这两种预测的主要特征加以对照和比较，指出了它们在建模思想、建模条件、建模步骤等方面的不同点以及两种预测模型的关系，从而使读者更深入地了解Ｂｏｘ－Ｊｅｎｋｉｎｓ预测。     

加速寿命试验Bayes方法的一个注记

本文在失效分布未知条件下,使用Bayes方法在先验分布取为负对数Gamma分布的情况下,首先给出各种应力水平下平均失效率的估计,然后利用这些估计值给出加速寿命模型,从而得到正常应力下的平均失效率估计。本文最后通过一个数值例子,详细地叙述了使用这种方法的全过程。     

一种基于Agent的服务质量管理框架

为了更好地满足应用的服务质量需求，应建立一种结构良好的服务质量管理框架，以便进行服务质量协商和资源管理．根据服务质量的结构、目标以及Agent的特性，提出了一种基于Agent的服务质量管理框架．首先，介绍了框架的构成，给出了服务质量的定义和各层参数的映射机制．其次，介绍了框架的核心部分“基于Agent的服务质量管理站”，说明了站中各种静态、移动Agent的作用和相互关系．最后，给出了基于Agent端到端的服务质量协商过程。     

基于贝叶斯判别器的面部检测

 提出了1种基于PCA(主成分分析)的贝叶斯判别器用于检测灰度面部图像.为检测面部图像,首先用PCA减低训练图像的维数以为判别器提供教好的图像描述.训练图像包括面部图像和非面部图像并给出正确标识,用EM算法学习图像的特征向量.在构建好学习模型后,用贝叶斯后验概率检测未知样本.模型参数估计和判别原则都是基于最大似然度.在估计了概率密度函数后,贝叶斯判别器可产生最小的误差,为分类的教优准则.本方法用2356副面部图像和3780非面部图像作为学习样本,学习过程获取面部图像与非面部图像的差异而构建判别模型.训练图像包括不同位置,不同表情,不同亮度条件的同一对象图像.训练模型用于检测205副面部图像,实验结果在文章第4部分给出.     

对数正态分布的最小后验风险Bayes判别

设有两个总体G0、G1分别服从参数为(μ0,σ)与(1μ,σ)的对数正态分布.基于寿命数据X、最小后验风险准则,给出了相应的判别分析问题的Bayes判别方法,为寿命判别制定了一个操作简便的规则.     

数据挖掘中的贝叶斯网络构建与应用

贝叶斯网络是数据挖掘有效的工具之一,贝叶斯网络能够处理不完整数据.定量地描述了数据间的相关性,并以图形的方法描述数据间的相互关系.分析了构建贝叶斯网络的基本理论,并指出了贝叶斯网络在数据挖掘中的应用.     

基于贝叶斯网络的概率安全评估方法研究

针对传统的事件树/故障树分析方法的局限性,提出了基于贝叶斯网络的系统概率安全评估方法.该方法采用了一体化的建模思想,将故障树和事件树转化为贝叶斯网络进行分析,不仅可以得到常用的安全性分析结果,还可以得到其他有用的信息,非常便于推理和诊断.而且该方法还可以处理多态、相依、非单调和非确定性逻辑关系,有很强的适用性.通过1个油井平台瓦斯泄漏实例说明了该方法的有效性,并与传统的故障树/事件树分析方法和基于二元决策图的分析方法进行了比较.     

动态贝叶斯网络在复杂系统中建模方法的研究

提出了用动态贝叶斯网络(DBN)对复杂系统进行建模的有效方法。基本思路是将扩展后的隐变量引入了DBN的演化过程中来建立马尔可夫模型,并给出了引入扩展后的隐变量的DBN结构学习算法框架。进而,利用贝叶斯概率统计方法对后续时间片的充分统计因子进行了估计,并通过当前已存在的充分统计因子和估计的充分统计因子对基于时间变化的转移概率进行了学习。原理性分析和仿真实验结果也验证了该方法的有效性。     

视频语义分类特征选择算法

提出一种将连续特征数字量化后进行特征选择的算法(ABFSA)。利用样本集中的先验信息选择出特征值域中最具类间区分意义的区域,将其作为完整量化区间。采用向后式的启发搜索策略,搜索合并后能使贝叶斯分类错误率降低的相邻量化区间。合并搜索得到的两相邻量化区间,量化的级数降低一阶。重复搜索和合并过程,直至贝叶斯分类错误率不再降低为止。所有特征搜索、合并完成后,总的特征量化阶数得到大幅降低。用UCI仿真数据集及真实视频数据进行实验,对比结果表明该算法能有效选取视频语义概念分类的重要特征,其综合性能较优。