产品中各工件在单台机器上加工时的排序问题

本文考虑的是工件在单台机器上加工随后组装成产品的排序问题．每个产品由一个特殊工件和一个共同工件组成,机器从加工特殊工件转到加工共同工件有一个调整时间,目标是使所有产品完工时间在批可达或工件可达情况下的加权和最小．对两种情况我们都给出了多项式时间算法．     

负二项分布下参数的方差一致最小无偏估计及贝叶斯估计

本文利用充分完全统计量,给出了负二项分布下,总体均值μ和参数P的方差一致最小的无偏估计(UMVUE),特别当r=1时,给出了方差σ2的UMVUE,然后,再利用共轭先验分布给出参数P的贝叶斯估计,并在特殊情形下,对两种估计进行了比较。     

基于逆向学习改进算法的汽车边缘提取

根据智能交通系统中车型识别的特点提出了使用逆向学习改进算法提取汽车边缘的新方法，这种方法的优点在于可以充分利用车型识别系统的特点和汽车历史轨迹的先验知识得到较好的提取精度，并有效地解决了车型识别中，因使用黑白图象而使基于色彩的汽车边缘提取失效的问题。     

中文垃圾邮件过滤系统的实现和评估

垃圾邮件是长期以来困扰电子邮件使用者的一个问题,反垃圾邮件技术除了可以抑制垃圾邮件,对反垃圾短信和垃圾VoIP电话等问题也有借鉴意义. 为此,对使用贝叶斯方法过滤垃圾邮件进行了介绍,阐述了中文垃圾邮件过滤系统的实现,并给出了评估结果. 结果表明,在过滤中计算最终概率的特征数目以及用于训练的样本个数都存在某个最优值,当用于训练的样本个数逐渐超过这个最优值时,过滤效果会略微下降并趋于一致.     

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。     

线性规划解的严格互补性

本文证明了所有标准线性规划问题的几乎所有的最优解都是严格互补的．     

课堂教学评估的多层次贝叶斯网络分类器方法

课堂教学是为实现一定的教学目标而展开的信息传递、过程控制和策略实施过程.依据课堂教学的特点给出了课堂教学评估的指标体系,并在此基础上建立了课堂教学评估的层次贝叶斯网络分类器模型.为提高分类器的分类识别准确率,在连续属性中引入形状参数,实验结果显示,通过形状参数的优化能够显著提高分类器的分类识别可靠性.     

基于属性相关的朴素贝叶斯分类算法

朴素贝叶斯分类器是一种简单、高效的分类算法,它以贝叶斯定理和最大后验假设为理论基础,然而朴素贝叶斯分类器属性之间相互独立的假设,影响了朴素贝叶斯分类器的性能.提出先使用基于相关的属性选择算法进行属性选择,然后在选择的属性集上,用朴素贝叶斯分类器对数据集进行分类.实验证明,与未使用属性选择的实验结果相比,使用基于相关的属性选择算法进行属性选择后,朴素贝叶斯分类器平均分类正确率提高,分类效率显著提升.     

Bayes网络在机械故障概率估计中的应用

提出了将bayes网络应用于机械故障诊断。主要是为了解决如何从机组运行状态数据中来推断出机组发生某种故障的可能性,从而为进一步的诊断维护提供依据。Bayes网络是一个具有一系列条件概率的有向无循环图。本文采用两层结构的网络模型,上层为旋转机械的故障样本集,下层为症状属性样本集。根据给出的各故障发生先验概率以及各症状节点的条件概率和泄漏概率,利用网络的推理计算,求出机组发生各种故障的后验概率大小。从而达到预测发生某种故障可能性的目的。实例验证了该方法的可行性和正确性。