运用图像重构误差控制的骨架简化方法

将贝叶斯模型方法运用于基于图像重构误差控制下的骨架简化问题,通过建立平衡算法实现重构精度与骨架简化的平衡统一.在算法的设计中,通过对骨架分支级别的设置,运用重构误差和骨架简洁度两个控制参数以及平衡算法,在骨架主轴的基础上通过添加相关各级别的骨架分支,实现对骨架分支的优选,最终获得图像的最优近似骨架.实验结果表明:本算法对于边界扰动具有较好的鲁棒性,与其它方法相比,本算法复杂度较低,运算速度更快,得到的骨架也更简洁.     

统计学的产生与发展

论述了统计学发展的四个阶段，并给出了现代统计学的三个特点。     

IFS-BN结合的辐射源威胁评估方法

针对辐射源威胁评估实时性、复杂性和信息不确定性的问题,将直觉模糊集与贝叶斯网络相结合,提出一种基于IFS-BN的辐射源威胁评估方法。IFS-BN算法通过直觉模糊集刻画贝叶斯网络的节点信息,充分描述节点信息的确定性,不确定性以及犹豫度。同时,将直觉模糊集求得的各辐射源先验概率代入贝叶斯网络模型之中,得出后验概率进行威胁等级排序,并在此基础上建立了相应的评估指标体系。仿真分析表明,算法具有较好的可行性与有效性。与经典贝叶斯网络评估方法相比,IFS-BN算法的结果更加客观合理。     

结合SVM与Bayesian为不带类别标记的兼类文本分类

针对兼类文本分类的问题,本文提出了一个对不带任何类别标记的文本进行准确分类的方法。首先利用SVM的1-a-1兼类文本分类算法为不带类别标记的文本进行初始分类,不能准确分类的处于类属模糊区的文本让训练好的NBC分类器再分类。实验结果表明,可得到较准确的分类结果。     

博弈论在银行监管中的应用

金融系统的稳定与繁荣是国家经济兴旺发达的前提和基础，对银行等金融机构的监管是保障金融系统稳定的重要手段．本文运用博弈理论建立了银行监管问题的非合作模型．通过对该模型混合策略分析，从理论上建立了预防银行违规的思路．并阐述了提高监管政策的科学性，改进监管技术手段，加强信息披露制度对我国银行体制建设的意义．     

威布尔分布下未来观测值的预测

在历史样本为Ⅱ型双删失情形下 ,得到了未来观测值的后验预测分布密度     

Duane模型、分组数据的AMSAA模型和具丢失数据的AMSAA模型——Bayes分析方法

本文将Bayes分析方法应用于Duane可靠性增长模型、分组数据的AMSAA模型和具丢失数据的AMSAA模型,得到了参数以及系统能达到的MTBF的Bayes点估计和Bayes区间估计。     

基于混合团树的贝叶斯网络智能推理算法

提出了一种基于混合团树的智能推理体系架构,利用原始贝叶斯网络中变量之间的依赖关系对连接树进行改造,使得在推理过程中满足以下两个优势：(1)它能直接消除与证据和查询的无关的变量集,使得混合团树得以缩减为更小规模的二级树状结构,进而使消息不必在所有节点中传播;(2)它继承了连接树传播算法中可以重复利用混合团树中预先储存的信息进行加速推理.     

基于改进混合模型的一类固定床反应器推断控制

对一类非绝热式固定床反应器提出了一种基于改进混合模型的非线性自适应推断控制策略：给出一种基于结合先验知识和人工神经网络的改进混合模型的推断估计器设计方法;提出一种改进程序变增益ＰＩＤ算法设计控制器;设计了该固定床反应器基于改进混合模型的推断控制系统。仿真结果表明：该推断估计器具有良好的静态和动态特性,较高的估计精度和较好的实时性,所需训练样本少,易于理解和研究及外推性能良好等特点,该推断控制系统还具有良好的跟踪和抗干扰性能。