Bayes统计决策方法在射表检查中的应用研究

本文重点推出了一维及多维正态总体均值的Ｂａｙｅｓ统计决策假设检验理论,对该方法在我国常规兵器射表检查中的应用进行了探索性研究,通过改变拒绝域临界值的取值,来提高射表检查的准确性。同时对古典假设检验方法与Ｂａｙｅｓ假设检验方法在射表检查结果评定中的应用作了分析比较,得出后者优于前者的结论。     

Basset力对颗粒运动的影响

简要描述了Ｂａｓｓｅｔ力的产生，着重分析和讨论了Ｂａｓｓｅｔ力对场中运动颗粒的影响，给出了Ｂａｓｓｅｔ力随颗粒直径及颗粒与流体密度比变化的关系。     

基于 Windows 下的网络实时通信技术

介绍了Ｗｉｎｄｏｗｓ系列操作系统（Ｗｉｎｄｏｗｓ３．１、ＷｉｎｄｏｗｓＮＴ及Ｗｉｎｄｏｗｓ９５中ＮｅｔＢＩＯＳ的体系结构，并分析了Ｗｉｎｄｏｗｓ操作系统中ＮｅｔＢＩＯＳ的实现方法，最后给出了Ｗｉｎｄｏｗｓ９５中的应用实例。     

企业BOM的集成管理

物料清单（ＢＯＭ：ＢｉｌｌｏｆＭａｔｅｒｉａｌ）是企业运行制造资源计划（ＭＲＰⅡ：ＭａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇＲｅｓｏｕｒｅｃｅｓＰｌａｍｍｉｎｇ）的核心,统一而有效的ＢＯＭ将对ＭＲＰⅡ运行有重要意义,文章从ＢＯＭ的基本概念出发,系统阐述了ＢＯＭ在企业中的地位及作用。并通过对现阶段企业ＢＯＭ在实际应用中的一些亟待解决的问题进行了深入 分析与探讨,提出了解决这些问题一些思想和方法。     

Client／Server与Browser／Server结构的分析与比较

阐述了常见计算机模式的结构特点,尤其对Ｃｌｉｅｎｔ／Ｓｅｒｖｅｒ与Ｂｒｏｗｓｅｒ／Ｓｅｒｖｅｒ结构进行了详细的分析讨论,提出了在ＭＳ开发中,不应过分强调完全使用Ｂｒｏｗｓｅｒ／Ｓｅｒｖｅｒ模式,而应根据实际情况采用Ｃｌｉｅｎｔ／Ｓｅｒｖｅｒ模式与Ｂｒｏｗｓｅｒ／Ｓｅｒｖｅｒ模式相结合的方法。     

ODA－H_2O_2－HBsAg－HRP伏安酶联免疫分析测定人血清乙型肝炎表面抗体的研究

提出了一种偶合反应伏安酶联免疫分析测定人血清乙型肝炎表面抗体（ＨＢｓＡｂ）的新方法。该法将ＨＢｓＡｇ－ＨＲＰ催化Ｈ２Ｏ２氧化邻联茴香胺（ＯＤＡ）的反应与邻联茴香胺的氧化产物在电极上的反应相偶合，在ＢＲ缓冲溶液中，在－０．５６Ｖ（ＳＣＥ）左右产生灵敏的极谐波，根据测定标记在乙型肝炎表面抗原上的ＨＲＰ的量，求得发生免疫反应的乙型肝炎表面抗体的含量。本法对ＨＢｓＡｇ－ＨＲＰ及ＨＢｓＡｂ测定的灵敏度均高于经典的ＥＬＩＳＡ显色光度法。本法对ＨＢｓＡｂ的测定采用双抗原夹心法，用所建立的方法对实际病人血清样品进行了测定，并与现行的ＥＬＩＳＡ显色光度法进行对照，两种方法相关性很好。     

中文Windows应用程序的实现

对Ｗｉｎｄｏｗｓ应用程序的特征进行了分析，提出了中文Ｗｉｎｄｏｗｓ应用程序的实现方法，利用Ｂｏｒｌａｎｄ Ｃ＋＋工具软件强有力的功能和Ｗｉｎｄｏｗｓ应用程序编程接口ＡＰＩ，实现了中文Ｗｉｎｄｏｗｓ应用程序的开发。     

Bayes序贯检验方法

充分利用验前信息的Ｂａｙｅｓ方法与序贯检验相结合,推导出了Ｂａｙｅｓ序贯检验方法。文章从表面形式上的决策方案推导真正实质上的决策方案,并对飞行器落点密集度进行了模拟计算的具体分析,最后得出结论;Ｂａｙｅｓ序贯检验方法对具有昂贵成本的产品试验和我国航天试验有较大的利用价值。     

在WindowsNT系统中实现虚拟WWW服务器

分析了三种建立虚拟ＷＥＢ服务器的途径,将ＩＰ－Ｂａｓｅ与Ｎａｍｅ－Ｂａｓｅ方式有机结合,提出了在ＷｉｎｄｏｗｓＮＴ系统下,建立虚拟ＷＥＢ服务器的一种新的更为实用的方法。     

Adomian积分法下Kdv-Burgers方程的行波级数解

用Ａｄｏｍｉａｎ积分法求得了Ｋｄｖ－Ｂｕｒｇｅｒｓ方程的行波级数解,成功地提出了ξ＝０处级数解的对接方程,同时对所求的级数解进行了数值分析,并通过Ｋｄｖ－Ｂｕｒｇｅｒｓ方程行波解与ＲＬＷ－Ｂｕｒｇｅｒｓ方程行波解之间的关系,得到了ＲＬＷ－Ｂｕｒｇｅｒｓ方程的定性结论和行波级数解     

冷贮备系统可靠性指标的Bayes估计

利用无替换定时截尾子样对冷贮备系统的可靠性定量指标进行了Bayes分析。给出了确定先验信息μ的3种方法:满足唯一性条件的极大似然估计数值解法,规定置信度的置信区间法和规定检验水平的假设检验法,进而得到可靠性定量指标的经验Bayes估计。     

Bayes决策及其应用

为了利用Bayes决策理论对学生通过考试的概率进行预测,首先在理论上证明了Bayes决策函数是一种最优决策,给出了Bayes决策的错误概率以及回归函数的一条简单的性质。其次在预测学生通过考试的概率模型中,从影响学生成绩的每周电脑游戏时间数T、课外活动时间数E及一些无法量化的指标等因素L出发,用Bayes决策构造出各种情形下的最优决策函数,以较小的错误概率对学生通过考试进行预测,这在实际教学管理过程中有一定的应用价值。     

改进贝叶斯算法在未知恶意软件识别中的研究

为改进朴素贝叶斯(naive Bayes,NB)算法在识别未知恶意代码过程中学习速度慢的缺点,在分析研究朴素贝叶斯算法、复合贝叶斯(mu lti-naive Bayes,MNB)算法的基础上,提出了一种改进贝叶斯(half-increm entnaive Bayes,HNB)算法.算法采用特征集增量学习方式,在保证分类精度不降低的前提下,学习速度提高约30%.实际样本测试表明,分类精度达到了96%,其中对已知恶意代码的分类精度达到99%.     

基于朴素贝叶斯模型的邮件过滤技术

针对朴素贝叶斯算法应用于反垃圾邮件过滤时,其有效性十分依赖于对邮件内容的有效建模,而邮件内容建模方面研究尚不成熟限制了贝叶斯方法在垃圾邮件过滤中的性能.采用了三种概率分布对邮件内容进行建模,据此提出了3种概率分布下的朴素贝叶斯算法.为了提高训练效率,算法采用了一种增量式的垃圾邮件过滤方法.在trec05p-1、trec06p两个公开数据集上对这3种贝叶斯算法进行了实验对比,分析出三种贝叶斯分布的适用范围.从不同分布的邮件内容建模角度出发,为过滤垃圾邮件的方法选择提供了有效依据.     

Bayes判别分析法在泥石流预测中的应用研究

泥石流是山区典型的具有严重危害的地质灾害现象,若能实现对其提前预测预报将是十分有意义的.然而影响泥石流的因素错综复杂,本文综合考虑沟道纵比降、前期降水量、固体物质贮量三个必备因素对泥石流产生的影响,基于Bayes判别分析理论,利用泥石流资料作为训练样本,建立了泥石流预测的Bayes判别分析模型.预测结果表明,该模型结果与实际情况吻合良好,说明该模型在泥石流预测中具有良好的实用性和有效性.     

具有不确定数据的二项可靠性增长研究

应用Bayes方法,研究了阶段试验信息中具有不确定数据的的二项可靠性增长问题,提出了可靠性最低置信限及试验阶段的划分方法,并给出实例.     

具有不确定数据的二项可靠性增长研究(英文)

应用 Bayes方法 ,研究了阶段试验信息中具有不确定数据的的二项可靠性增长问题 ,提出了可靠性最低置信限及试验阶段的划分方法 ,并给出实例 .     

岩爆预测的Bayes判别模型及应用

基于Bayes判别法强大的判别分类能力,将Bayes判别理论应用到深部硬岩岩爆预测当中.选取最大切向应力σ_θ、单轴抗压强度σ_c、单轴抗拉强度σ_t和弹性能量指数W_(et)作为影响岩爆的因素,建立了以σ_θ/σ_c,σ_c/σ_t及W_(et)判别因子的岩爆预测的Bayes判别模型,以国内外15个深部岩体实例为训练样本进行训练,利用训练好的模型对灵宝东峪矿区、平煤集团八矿深部开拓巷道和铜陵冬瓜山深埋硬岩矿山岩爆进行预测.实例研究表明:该模型回判估计误判率为0,预测结果与工程实例实际岩爆情况相符合.     

基于隐朴素贝叶斯模型的链路预测算法

针对目前基于共邻节点及其改进的链接预测模型中存在对共邻节点间的依赖关系考虑不足,不能完全利用网络的拓扑结构信息的问题,本文提出了基于隐朴素贝叶斯模型和双隐朴素贝叶斯模型的链接预测方法。算法考虑共邻节点间互相依赖关系及其依赖关系的不同,通过隐朴素贝叶斯分类模型计算节点之间的相似性,利用条件互信息来衡量节点间的依赖程度,提高链接预测的准确率。采用网络DBLP和Email的真实数据作为实验数据集,使用AUC和Precision方法来评价本文的预测模型,实验结果表明,本文方法比目前主流方法的预测效果更好,验证了方法的准确性。     

实用高效的垃圾邮件过滤算法

为了提高电子邮件中垃圾邮件的过滤准确率和效率,以朴素贝叶斯算法和K最近邻（KNN：K-Nearest Neighbors）算法为基础,对传统垃圾邮件过滤算法进行改进,给出邮件的合法属性和非法属性的概念,并提出一种新的分类算法——基于邮件合法属性和非法属性的分类算法（SEASF：Simple and Efficient Algorithm to Spam Filter based on legitimate attribute and nonlicet attribute）。SEASF计算复杂度较低,可适用于大规模场合及邮件的在线过滤。将SEASF算法应用于垃圾邮件过滤的结果表明,该算法可大幅度提高分类精度,分类速度也令人满意。