在不完全观察的漂移过程中达到一个目标的最大化概率

对一个具有原始财产X0（〈1）的投资者,当股市的涨落没有被直接观察,而仅仅是用计算的方法建立平均返回扩散模型时,他为了实现一个目标XT=1,如何达到最大的概率？在采用鞅方法的同时,以一个推广的Cameron—Martin公式就能如财富过程一样直接计算价值过程,从而采用Martin公式,可以确定动态的最优配制。     

边坡稳定性预测的Bayes判别分析方法及应用

边坡稳定性的分析是一个复杂的系统工程问题.基于Bayes判别分析(BDA)理论并结合工程实际,选用边坡岩体的重度黏聚力、摩擦角、边坡角、边坡高度及孔隙压力比等6个指标作为边坡稳定性预测的判别因子,建立边坡稳定性预测的Bayes判别分析模型;以32组边坡实测数据作为学习样本进行训练,建立Bayes线性判别函数;以交差确认估计法对判别准则进行评价以检验模型的优良性,以Bayes线性判别函数计算7个待判样品的Bayes判别函数值.研究表明:Bayes判别分类性能良好,与支持向量机方法有较好的一致性,且预测精度高,交差确认估计的误判率较低,为边坡稳定性预测提供了一种新思路.     

基于朴素基因表达式编程挖掘紧致函数

基因表达式编程(GEP)是一种基因型和表现型相分离的进化新模型,为了挖掘紧致的函数关系,分析了进化系统各因素对挖掘紧致函数的影响,提出了带紧致压力的适应度函数来进化函数紧致解。实验表明,带有紧致压力的适应度函数能自动进化计算机程序,适合挖掘的紧致关系,在挖掘紧致函数中,朴素基因表达式编程(NGEP)比GEP提高效率21.7%,与不带压力的系统相比,GEP的平均压缩了31.2%,NGEP系统平均压缩了42.5%;NGEP较GEP更容易发现紧致解,且函数表达形式更容易理解,丰富了NGEP理论.     

基于微分方程数值分析的机械臂运动参数挖掘模型

在目前的运动参数挖掘模型中,通常采用差异化运动原理对运动过程进行分析,缺乏实际的公式支持,在进行参数挖掘时影响性能。因此,提出基于微分方程数值分析的机械臂运动参数挖掘模型研究。首先利用微分方程数值分析的方式来对机械臂的运动过程进行模拟,列举出其中的动态特性参数。依据动态特征参数,利用神经元网络对其中的运动参数属性进行特征提取。获得运动特征后,使用贝叶斯原理进行深入的运动参数挖掘。为了验证设计的运动参数模型性能,设计仿真实验,设定模拟机械臂,并使用设计模型与文献[3]、文献[5]、文献[13]中的参数挖掘模型进行运动参数挖掘,并对比性能的优劣性。实验结果证明,设计的运动参数挖掘模型具有较高的运算速度、实时性以及准确率,证明设计的运动参数挖掘模型具有较高的性能,满足设计初衷。     

朴素贝叶斯算法在支气管炎诊断中的应用

论文主要研究朴素贝叶斯算法在支气管炎诊断中的应用。首先,对支气管炎患者的问卷调查数据进行离散化处理,学习到支气管炎类型与病症症状的模型;然后基于此模型,利用朴素贝叶斯算法求出该模型的最大后验概率分布,从而确定患者所属的支气管炎类型。     

极值-I型风速预测的Bayes方法

为提高极值-I型风速预测精度,在Jeffreys准则的基础上,采用Bayes估计中的Lindley近似方法推导极值-I型风速预测表达式.采用Monte Carlo法产生服从极值-I型分布的伪风速母样,基于伪风速母样分别采用基于Bayes理论和最大似然估计理论的极值-I型风速预测方法进行风速预测,并与伪风速母样的理论值进行对比分析.结果表明:与最大似然估计法相比,采用基于Bayes理论建立的极值-I型风速预测模型进行风速预测的精度更高,且精度随着伪风速母样样本量的增加而提高,位置参数先验样本数量的增加以及先验方差的增大对计算精度没有影响.     

基于正态分布原理的贝叶斯水质综合评价

将正态分布原理与贝叶斯方法相结合来进行黄壁庄水库水质综合评价,并给出了改进的贝叶斯(Bayes)方法的思路和计算方法。以GB3838-2002为评价标准,采用改进的贝叶斯方法建立贝叶斯水质评价模型,对黄壁庄水库坝上水质监测数据8项指标进行水质评价研究。评价结果表明:改进的贝叶斯综合水质评价模型适用于黄壁庄水库的水质评价,且黄壁庄水库综合水质处于Ⅰ—Ⅱ类,年内水质变化不大,丰水期水质相对较差,为Ⅱ级水质,其余月份均达到Ⅰ类水质标准。     

基于可信期望的跨域访问安全性研究

访问控制作为保护信息安全的主要手段,能够有效保证用户合法地访问网络资源。随着移动互联网的发展,跨域和跨系统等多域环境下的安全问题面临严峻挑战。为了满足云计算多域环境的访问需求,基于角色访问控制技术,提出一种适用于云计算多域环境的访问控制模型。该模型利用贝叶斯理论得出访问者的可信期望值,然后与预先设定的访问阈值进行比较,决定用户的访问请求是否被允许,且访问权限随着用户可信度动态变化而改变,避免了之前获得高信任值的用户因信任度变化而进行恶意攻击的风险。实验结果表明,提出模型不仅能减少高风险用户的访问请求量,且能满足为用户动态授权的需求。因此该模型可以有效解决云计算多域环境中的安全问题。     

混联系统的可靠性蒙特卡诺模拟及其EB估计

在复杂的混联系统中,利用Monte Carlo方法建立随机模型,研究可靠性模拟问题,并假定该模型具有随机移走的逐步增加Type-Ⅱ截尾。采用Bayes方法与极大似然估计相结合的方法,在平方损失下,得到了混联系统部件的失效率、系统可靠度和平均寿命的经验Bayes估计。最后给出算例分析,说明该方法的正确性和可行性。     

煤层底板岩体参数概率分布及Bayes优化

正确确定煤系岩体力学参数的概率分布是承压水上采煤底板稳定可靠性分析的关键。以淮北矿区部分煤矿下组煤底板砂岩强度参数为例,以K-S检验法对数据进行概率分布拟合,获取参数分布类型及统计量。以此大样本概型为先验函数,具体工作面底板岩体小样本参数的概型为似然函数,基于Bayes方法对其优化,得到验后分布的概型参数。计算结果表明,下组煤底板砂岩强度参数全部接受正态分布和对数正态分布,优化后的方差有所下降,可以提高底板采动稳定可靠性分析结果,从而达到优化目的。