基于贝叶斯正则化神经网络的企业资信评估

在市场经济系统研究中,资信评估作为市场经济中的监督力量,是投资者的重要参考依据.科学准确的资信评估可以辅助决策,降低投资者风险.针对当前企业资信评估方法的不足,为了准确评估资信效果,提出将基于贝叶斯正则化的前向多层神经网络用于企业资信评估,通过新的误差函数可以减少网络的有效权值和阈值,并使网络训练输出更加平滑,从而增强网络的泛化性能.并通过MATLAB软件及其神经网络工具进行仿真计算.结果表明,贝叶斯正则化神经网络稳定、快捷、评价结果可靠准确,可作为于企业资信评估依据.     

基于朴素贝叶斯分类器的朝鲜语文本分类的研究

该文基于朴素贝叶斯分类器对朝鲜语文本分类进行了研究。首先,利用基于类别选择的特征选择方法对朝鲜语文本进行特征选择,并使用类TF-IDF估算方法计算权重;其次,构造朴素贝叶斯分类器;最后,利用分类器实现对朝鲜语文本的分类。实验表明,该方法在朝鲜语文本分类中具有较好的效果,为朝汉结合文本分类提供了一定的依据。     

贝叶斯分类算法应用于回转窑烧结温度预测模型

针对氧化铝回转窑烧结过程中存在的多变量、强耦合、非线性、环境恶劣、煤粉和料浆成分不稳定等因素造成的烧结带温度不稳定,熟料质量低等难题,提出一种基于朴素贝叶斯分类（NBC）算法的回转窑烧结温度预测模型。采用FastlCA算法,找到回转窑热工数据的独立成分,从而满足NBC的属性之间相互独立的条件,并通过AdaBoost算法对模型进行提升。实验结果表明,这种模型具有较好的控制效果。     

基于贝叶斯网络理论的交通事件预测模型

在综合考虑影响交通安全因素的基础上,采用贝叶斯网络理论,提出了一种交通事件预测模型。在模型的基础上提出基于贝叶斯法则的学习算法,并通过计算变量间的条件概率来计算各类交通事件发生的可能性,从而达到预测的目的。最后对该模型进行仿真实验,并对实验结果进行了分析,验证了模型的有效性。     

基于k-均值聚类的朴素贝叶斯分类算法

朴素贝叶斯分类器是建立在条件独立性假设上的,但在实际运用过程中这种假设通常是不存在的。针对这个问题,结合k-均值聚类算法构造出了一个改进的朴素贝叶斯分类器。算法用k-均值算法将其中相关系数较大的属性合并成一个综合属性,使随后进行贝叶斯分类的各个属性间能尽可能达到属性独立,达到朴素贝叶斯分类器的要求。实验证明这种方法改善了朴素贝叶斯分类器并扩大了朴素贝叶斯分类器的应用范围。     

贝叶斯网络在空间机械臂故障诊断中的应用研究

空间机械臂在空间设施中广泛应用,如何准确快速判断其运行状态成为需要解决的重要问题。文中首先介绍了机械臂在国内外空间设施的应用背景,然后采用基于故障树与贝叶斯网络的故障诊断方法,包括：基于系统组成结构的故障树建模、贝叶斯网络转化、团树传播算法和最大后验估计(MAP)推理结果分析。最后利用单点故障实验和多点故障实验对所提方法进行了验证,结果表明将故障树分析和贝叶斯网络结合应用到空间机械臂故障诊断是有效的、可行的。     

基于贝叶斯模型加权平均方法的水文模型不确定性分析

贝叶斯模型加权平均（BMA）方法是通过综合几个模型预报值的后验分布来推断预报量的更可靠概率分布分析工具。它不仅能提供一个综合的预报值,还能提供一个综合的预报区间。本文采用3个水文模型,统一用SCE-UA算法率定参数,得到3组不同的预报值用于BMA方法的综合,着重分析比较BMA和单个模型的预报不确定性区间,来检验贝叶斯模型加权平均方法是否能提高预报的可靠性。结果表明,BMA方法不仅能提高预报精度,还能推求出性质更为优良的预报区间,提高预报的可靠性。     

基于链模型和粒子群的贝叶斯网结构学习算法

为提高学习贝叶斯网络结构的效率,提出一种基于链模型和粒子群的学习算法。利用包含贝叶斯网节点间因果关系信息的规则链模型来衡量拓扑序列的优劣,提高搜索的拓扑序列的质量,为粒子位置可选择的优化算法加上动态权重系数,平衡全局搜索和局部搜索,提高算法的搜索能力。实验结果表明,与I-ACO-B算法相比,该算法不仅能获得更好的解,且收敛速度也有一定的提高。     

稀疏贝叶斯相关向量机的模拟电路故障诊断

模拟电路故障诊断受制于传统的机器学习方法需要人为设定参数,分类效果依赖于参数设定是否成功,无法进行在线诊断。为此,提出一种基于稀疏贝叶斯相关向量机理论的模拟电路故障诊断模型,改进权值更新算法,设定阈值提前剔除非相关权值,减少算法运行时间,加快权值更新速度。在贝叶斯框架下对分类函数的权重进行推断,并得到各分类的后验概率,从而判断分类结果的置信度,辅助诊断决策。仿真结果表明,与支持向量机相比,该模型在精度相当的情况下,需要的相关向量更少,更具稀疏性和泛化性,分类时效性更高,适合模拟电路的在线检测。     

基于半监督学习的视频检索相关反馈算法

小样本问题会制约贝叶斯相关反馈算法的学习能力。为此,提出一种基于半监督学习的视频检索贝叶斯相关反馈算法,其中一个分类器用于估计视频库中每一个镜头属于目标镜头的概率,另一个半监督学习分类器用于判断用户未标记镜头是否与目标相关,由此扩大贝叶斯学习器的训练数据集,提高其分类能力。实验结果表明,该算法提高了贝叶斯算法的检索性能。