加速寿命试验下随机截尾指数寿命数据的Beyes统计分析

本文针对恒定应力加速寿命试验下，进行随机截尾指数寿命数据的Ｂａｙｅｓ分析，在未知加速寿命方程情况下，给出了常应力下分布参数的后验分布及其Ｂａｙｅｓ估计．最后给出了两个计算实例．     

基于贝叶斯网络的网站信息抽取模型

历史信息、即时信息以及流言往往冲淡网站中的主题思想,导致信息隐藏等问题。为解决上述问题,提出了网站信息抽取系统的结构模型、数据结构和处理流程;该模型采用信息抽取技术,从相关网页中抽取出带有主观倾向的主题信息;采用贝叶斯网络对客户需求进行决策与预测分析。仿真测试与客户应用证明,该模型能较准确的抽取网站中的客户倾向、有较好的及时性。     

贝叶斯型的时变系数回归模型

提出了具有时变系数的回归模型及其模型识别和参数估计的贝叶斯方 法．在此模型中对于时变回归系数的变动，应用了高斯型概率差分方程式作 为约束条件，称之为高斯型平滑性事先分布．模型中的超参数（ｈｙｐｅｒｐａｒａｍｅ－ ｔｅｒ）的估计，采用了最大似然估计法．模型的识别（差分次数的决定）应用了 Ａｋａｉｋｅ的最小 ＡＢＩＣ法．给出了模型估计的算法及其应用例子．最后，讨论了 平滑性事先分布中参数的最优估计的意义．     

线性模型回归参数的Bayes线性估计

在 C.R.Rao 工作中曾指出:在线性有偏估计类中一致地改进最小二乘估计是不可能的.本文试图局部地改进最小二乘估计.本文定理1求出了线性模型的 BLE;定理2指出,近年来研究的 Stein 估计、岭估计都是 BLE;定理3表明,存在一个以原点为中心的、椭球,使得在该域内 BLE—致优于通常的最小二乘估计(LS).     

泊松分布参数的整数幂的联立估计和广义Bayes估计

研究了在独立样本下泊松分布参数的整数幂的联立估计。在二次损失假定下,证明了其无偏估计的改进估计和广义Bayes估计都优于无偏估计。     

一种基于属性相关性度量的朴素贝叶斯分类模型

本文通过分析属性相关性的度量和属性约简,提出一种基于属性相关性度量的朴素贝叶斯分类模型EANBC。实验结果表明,与朴素贝叶斯分类模型相比,EANBC分类模型具有较高的分类正确率。     

LINEX损失下一类分布族参数渐近最优的EB检验

目的 在LINEX损失函数下，讨论一类双边截断型分布族参数的经验Bayes(EB)检验问题。方法 构造适当的EB判决(检验)函数。结果 在经验Bayes检验问题中，将损失函数推广为LINEX损失，在适当的条件下证明了所构造的判决函数是渐近最优的。结论 LINEX损失函数具有比对称损失更广泛的意义，而且在一定条件下可以获得参数渐近最优的EB检验。     

贝叶斯方法在垃圾邮件过滤中的应用

基于内容的垃圾邮件过滤方法是垃圾邮件过滤方法的一个重要分支,由于其高准确率,朴素贝叶斯算法更在基于内容的过滤方法中占了一席之地。本文介绍了贝叶斯算法的基本原理及其在邮件过滤中的应用,并写出了其监督训练过程和邮件过滤具体过程,做出了全部过程的进程图。提出了笔者自己的一点想法,建立用户个人邮件训练集可能会更一步增加垃圾邮件过滤的正确度与召回率。     

不同损失函数下偏正态分布的Bayes估计

在二次损失函数和平衡损失函数下, 研究偏正态分布的Bayes估计及估计的优良性, 给出了不同模拟方法的结果, 并比较了不同损失函数下Bayes估计的差异性.     

基于贝叶斯风险分析的软件项目人力资源模型

利用Putnam模型和软件项目成本公式讨论了投入的人力和软件项目成本的关系；研究了人力投入对软件项目风险的影响；利用正态分布函数讨论了n个软件开发人员总工作量的概率密度分布，在此基础上建立了基于贝叶斯规则的风险模型；对模型进行优化可得到人力资源投入的估算模型。