指数寿命型序贯抽样的Bayes估计

序贯抽样一般只给出试验结束时“接受”或“拒收”的判断。本文给出在对指数寿命型设备进行序贯试验,当作出“接受”判断时,失效率的Bayes点估计及其Bayes置信上限,并给出了数值例。     

辐射防护中某些参数的贝叶斯统计处理

贝叶斯统计理论在风险评价和可靠性分析等方面有着广泛的应用.本文简单介绍了贝叶斯统计理论,讨论了贝叶斯统计理论处理辐射防护监测中某些参量误差的方法.对只能进行小样本测量的某些辐射防护监测量,尤其与人体有关的某些参量,如对放射性内污染监测等,利用该方法能作出较为客观、科学的误差分析.     

一种基于有向二分图模型和贝叶斯网络的入侵检测方法

针对入侵检测中存在的非确定性推理问题,文章提出一种基于二分图模型和贝叶斯网络的入侵检测方法,该方法利用二分有向图模型表示入侵和相关特征属性之间的因果拓扑关系,利用训练数据中获取模型的概率参数,最后使用最大可能解释对转化后的推理问题进行推理,并通过限定入侵同时发生的数目来提高检测效率。实验表明,该方法具有较高的检测率和很好的鲁棒性。     

基于PSO-VMD与贝叶斯网络的滚动轴承故障诊断

为解决电机在变负载运行条件下滚动轴承振动信号故障的特征提取困难、故障诊断准确率低的问题,提出一种基于变步长粒子群的变分模态分解与贝叶斯网络相结合的滚动轴承故障诊断模型。通过变步长粒子群算法优化的变分模态分解与Hilbert变换,提取故障信息并离散化处理,构建贝叶斯网络故障诊断模型,对滚动轴承故障发生概率推理,并利用完备、不完备数据集以及噪声试验验证该方法的准确性。仿真结果表明,该方法能高效提取特征信息,实现对不确定信息的推理估计,提高滚动轴承故障诊断的准确率,在滚动轴承的故障诊断预测中具有较好的理论与应用前景。     

有序贝叶斯网络在肥胖数据中的应用

针对肥胖数据,首先利用Kuschner方法生成初始网络,然后与Halbersberg方法进行结合得到有序贝叶斯网络,最终预测肥胖等级,并寻找影响肥胖的因素.     

城市规模对人力资本外部性影响的微观证据———基于贝叶斯分位数回归分析

运用贝叶斯分位数回归方法, 研究不同收入水平劳动力从人力资本外部性效应中获益的情况以及不同分位点上城市规模对人力资本外部性的影响, 得到3 个主要结论: 不同收入水平的劳动力从城市人力资本水平的提高中获得了不同的工资溢价, 收入水平较高的劳动力从人力资本外部性效应中获益更多; 城市规模对人力资本外部性的影响在不同分位点上并不相同, 特大城市与中小城市人力资本外部性差异在高分位点更明显, 大城市与中小城市的人力资本外部性差异则随分位水平的提高而增大; 不同户籍类型劳动群体从人力资本外部性中获益程度差别较大, 不同收入水平的城市居民从人力资本外部性中获益均比农民工多。