基于后验风险确定故障样本量的Bayes方法

针对目前测试性故障样本量的确定方法过于粗糙和试验样本量过大的问题,提出了合理运用信息熵方法对装备系统各单元的测试性先验信息进行信息融合,得到装备系统级测试性试验数据。在此基础上得到测试性指标的先验分布,并进一步通过Bayes后验风险准则确定故障样本量及试验方案。以某型电动舵机系统各模块的试验数据为例,以故障检测率为测试性指标,经过分析和计算,发现运用所提方法得到的故障样本量相比传统方法明显减少,从而减少了试验成本,同时得到的测试性指标相对误差较小,保证了可信度。     

非线形模型方差的贝叶斯估计

 在均方误差的条件下,系统地研究了非线形模型方差的贝叶斯估计,提出了共轭和无先验信息的最佳贝叶斯估计和最佳无偏贝叶斯估计以及方差的最佳条件无偏贝叶斯估计.还提出了带有共轭和无先验信息的方差的极大后验估计,最后用一个简单的例子来说明上述结论的可行性.     

混合寿命模型下的贝叶斯密度估计(英)

基于一类异族分布的混合寿命模型, 给出了在一/二组样本下的I/II型截尾试验下的贝叶斯密度估计方法; 给出了实例; 并提出了一些问题和解决方法.     

基于PCA的概率神经网络模式分类方法

研究了概率神经网络隐单元主要分量的选取方法。这些方法的概率神经网络比原来的网络大大降低了隐单元数，并且带来分类测试时间减少的增益。最后，就模拟和实测两组数据进行了计算机仿真，实验结果证实了这种方法的可行性。     

增长曲线模型关于共轭先验的BAYES分析

从贝叶斯观点利用共轭先验考查了增长曲线模型。得到了参数τ和协方∑的边缘后验分布，并在此基础上给出τ的后验估计、估计域和∑的后验估计。     

泊松分布下信息安全事件概率计算模型

从信息安全事件的概率分布规律出发,根据泊松分布的基本特征,通过数学证明了信息安全事件发生频数服从泊松分布,并采用国家互联网应急中心(CNCERT/CC)统计数据验证了这一理论结果.在此基础上,基于贝叶斯定理,建立了泊松分布下的信息安全事件概率计算模型.根据泊松分布的概率质量函数,计算了信息安全事件发生频数的先验概率分布;通过构建似然函数调整先验概率分布,得到信息安全事件发生频数后验概率分布;最后,采用CNCERT/CC统计数据验证了该模型的可行性和有效性.     

正态模型下单边假设检验问题中频率与贝叶斯证据的一致性

假设检验问题中的频率与贝叶斯证据的一致性或和谐性是频率学派和贝叶斯学派所共同关心的问题.研究正态模型下单边假设检验问题中广义p-值以及Jeffreys无信息先验下的贝叶斯证据,证明了各种检验问题中两类证据的一致性.     

基于音素相关后验概率变换的发音质量评价

帧规整对数后验概率是目前公认最有效的发音质量的度量。但该文证明了该度量还反映了当前发音对应的声学模型与概率空间中声学模型的混淆程度,使其在评分任务上存在着严重的缺陷。因此,该文提出了可训练的音素相关的后验概率变换;并研究了线性和非线性sigmoid变换,同时给出线性变换的显式全局最优解和非线性变换的梯度下降解法。在全国采集的普通话水平测试现场考试的篇章朗读题型上进行实验。实验结果表明:当概率空间包含所有音素时,该方法能使人机相关度从0.582提升至0.768;当采用优化的概率空间时,该方法能使人机相关度从0.696提升至0.773。     

基于增量优化传递的正电子发射断层图像重建

将增量优化传递算法用于正电子发射断层图像重建中,得到一种新的最大后验概率图像重建算法,实验结果表明,相对于滤波反投影和最大似然期望值最大化算法,有序子集可分离的抛物面型替代函数算法和发射增量优化传递算法得到的图像归一化均方误差较小,且边界得到一定的保持.在迭代的初期,有序子集可分离的抛物面型替代函数算法收敛较快,误差小;当迭代到一定的次数时,发射增量优化传递算法误差小,且能够有效收敛,对发射扫描断层图像重建产生重要的影响.     

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.