贝叶斯网络推理的研究与分析

贝叶斯网络是人工智能中不确定知识表示和推理的有力工具.介绍了贝叶斯网络的概念,给出一个实例,分析了贝叶斯网络推理的方法和过程.     

贝叶斯网络适应性学习

在现实中,随着对领域问题认识的深入,往往需要对贝叶斯网络进行调整,以使贝叶斯网络模型能够更好地反映实际问题.但调整后的贝叶斯网络中一些新参数需要根据原有贝叶斯网络来确定,目前缺乏对新参数学习方法的研究.本文基于专家知识调整贝叶斯网络结构,将原贝叶斯网络和新贝叶斯网络相结合,通过推理进行新参数的迭代学习,可实现贝叶斯网络的适应性学习.     

贝叶斯网络结构改进方法研究

针对两阶段的贝叶斯网络建模任务,提出基于网络度量的贝叶斯网络结构改进方法.定义基于条件独立互信息测度、以网络复杂度为惩罚函数的网络度量.该方法通过添加必要的弧和删除多余的弧两个主要步骤,搜索具有最小网络测度的贝叶斯网络为改进后的最佳网络.给出方法的详细过程,证明方法的正确性,并进一步分析算法的复杂度.通过熟知的贝叶斯网络Alarm的实验,验证方法的有效性.     

基于预测能力的贝叶斯网络分类器学习

分析了贝叶斯分类器家族中有代表性的分类器;给出变量之间预测能力的概念及估计方法,在此基础上建立了基于变量间预测能力的贝叶斯网络分类器结构学习方法,并使用UCI数据进行分类实验.实验结果显示,该方法能够有效地进行贝叶斯网络分类器学习,使得贝叶斯网络分类器倾向于简单化,具有较强的分类能力.     

基于贝叶斯网络的故障树在机械设备中的应用

由于故障树分析方法在可靠性分析中存在局限性,研究贝叶斯网络在可靠性分析中的应用,给出了故障树向贝叶斯网络转化的方法,以及基于贝叶斯网络求解顶事件发生概率的算法.最后对发控设备进行了分析,结果表明,基于贝叶斯网络的故障树分析方法更贴近实际。     

用于数据挖掘的贝叶斯网络

贝叶斯网络是用来表示变量集合的连续概率分布的图形模式,它提供了一种自然地表示因果信息的方法,用来发现数据间的潜在关系.贝叶斯网络的学习也就是要找出一个能够最真实反映现有数据库中各数据变量相互之间的依赖关系的贝叶斯网络模型,即根据数据样本D和先验知识ζ,找出后验概率p(s^h|D,ζ)最大的贝叶斯网络S.该文在数学上对贝叶斯网络的学习方法进行了严格的推导,用一个实例来说明贝叶斯网络的计算过程,并介绍了贝叶斯网络在数据挖掘领域内的应用.     

贝叶斯网络分类器稳定性研究

稳定性是评估分类算法的一个重要方面.本文介绍了贝叶斯分类方法以及两种度量算法稳定性的方法,实验研究了几种流行的分类算法的稳定性.研究的目的是确定树增强的朴素贝叶斯网络分类方法的稳定性.实验结果表明,树增强的朴素贝叶斯网络分类方法是稳定的.     

基于贝叶斯网络的威胁识别

对威胁进行准确识别是威胁评估的重要内容之一,它涉及到许多不确定性因素.贝叶斯网络是处理不确定性知识的有效工具.根据威胁识别与贝叶斯网络的特点,提出了基于贝叶斯网络的威胁识别方法.首先简单介绍了贝叶斯网络及其优点,然后根据一个具体的实例,建立了威胁识别的贝叶斯网络模型,并阐述了贝叶斯网络用于威胁识别的推理流程.通过对实例的计算结果表明,利用贝叶斯网络能够准确识别威胁,并能有效地处理不确定性信息.     

贝叶斯网络结构稀疏学习研究进展*

贝叶斯网络结构稀疏化学习因其既能简化结构又能保留原始网络中的重要信息,已经成为当前贝叶斯网络的研究热点.文中首先讨论贝叶斯网络结构稀疏学习的必要性、贝叶斯网络稀疏性的定义,并在此基础上介绍现有的贝叶斯网络结构稀疏学习研究思路.然后,回顾一般的贝叶斯网络结构学习方法,并分析它们在高维背景下存在的问题,进而发现基于评分的方法通常适合于贝叶斯网络结构的稀疏学习,因此重点介绍贝叶斯网络结构稀疏学习的目标函数和优化求解算法.最后,探讨未来贝叶斯网络结构稀疏学习的一些研究方向.     

混合多元回归学习模型的改进

研究统计方法分析问题,针对在实际应用外特性模型的输入普遍为混合变量,既包括连续随机变量,也包括离散随机变量.目前已有混合多元回归学习模型大多只处理连续随机变量,且有着多重共线性的缺陷.针对上述问题,研究了基于贝叶斯网络的回归树学习模型.基于贝叶斯网络的回归树学习模型的研究方法建立在朴素贝叶斯网络模型基础上,采用分而治之的原则构造决策树,以朴素贝叶斯取代叶节点.在2个UCI机器学习数据集上的仿真实验结果表明模型性能良好.基于贝叶斯网络的回归树学习模型可以有效减小预测误差.     

计算机网络信息安全及防护策略初探

网络信息安全是报社内外网互联互通的重要保障.信息时代下,报社必须加强网络信息安全管理,建立完善的网络安全体系,保证报社网络系统的正常运行,及时发现、预防、处理异常网络安全问题,融合技术手段和行政手段,以报社网络信息安全为目标,加快报社网络安全建设,切实落实安全防护措施.本文对计算机网络信息安全建设与信息安全防护策略进行探讨.     

基于AJAX与J2EE的新型Web应用的设计与实现

随着网络时代的到来,Web应用越来越广泛,然而受到浏览器限制,网络应用交互性能一直无法得到有效提升,从而影响了整个网络系统应用效率.AJAX是新兴的一种面向异步消息通讯机制的网络应用客户端构建技术,在与J2EE相结合后,可以显著提高网络应用交互性能,从而使基于AJAX与J2EE的新型Web应用能够得到完美设计与实现.为此,本文展开了深入研究.     

计算机网络犯罪侦查技术及策略研究

计算机网络犯罪是一种犯罪的新形态,网络犯罪必须在特定的空间内实施,与传统犯罪形式相比,不会留下物质性痕迹、犯罪目的与动机的特殊性、犯罪证据的即时性和不可物化性,及其犯罪具有极高的隐蔽性,这些使得计算机网络犯罪行为不易被发现、识别和侦破。该文结合计算机网络技术应用与犯罪案件的侦查,对计算机网络犯罪的形态、计算机网络犯罪案件的侦查技术和侦查策略进行了详细的阐述。     

基于URL的JAVA语言网络通讯系统的设计与实现

JAVA是一种应用比较广泛的网络编程语言,它具有简单、面向对象、安全等特点。文中对JAVA语言的URL网络通讯机制进行介绍,根据URL理论及方法创建一条和所选资源链接的通讯通道,提出JAVA语言通信网络资费系统的设计。     

应用模糊分析法对评价网络信息安全的有效研究

如今网络的普及率令人惊叹,然而由于非法入侵所造成的信息安全隐患时时刻刻都存在着.为了尽量降低非法入侵给网络带来的损害并避免此类安全隐患,如今研发出了一种名为模糊层次分析法的网络安全态势评估模型,首先完成对网络安全指标体系的构建,运用参差分析法对计算机各评估指标进行权重和分析.最后采用模糊分析法来建立一个网络信息安全态势一致性评判标准,最终达到综合评估网络信息安全态势的目的.相关研究结果表明,这种模糊层次分析法能够在很大程度上提升网络信息安全态势评估的准确度,结果更加精确而客观,实用性很强.文章旨在对网络信息安全评估的问题进行研究.     

网络信息存储平台的开发与应用

21世纪是一个网络高速发展的信息时代,越来越多的信息被数据化,这促使网络存贮技术得到进一步发展.本文着重对当前网络存储技术的分类和主要特征以及网络存储平台开发应用进行了较全面的分析和研究.     

浅谈数据中心网络架构的发展

网络是数据中心的一个重要基础设施,而通常分为两大部分：前端计算网络以及后端存储网络.后端的存储网络目前主要是FC网络,不过随着IP技术的发展,采用FCoE技术融合前后端网络成为一种趋势.本文主要关注前端计算网络.     

钻井数据管理指挥处理系统的开发设计

利用覆盖广阔的GPRS通信网络及局企业网络系统,设计开发了具有完全网络化的野外钻井生产多元数据分析处理系统,以提高钻井工程信息管理、技术水平和工作效率。     

钻井数据管理指挥处理系统的开发设计

利用覆盖广阔的GPRS通信网络及局企业网络系统,设计开发了具有完全网络化的野外钻井生产多元数据分析处理系统,以提高钻井工程信息管理、技术水平和工作效率.     

基于ZigBee无线传感器网络在智能家居中的应用研究

基于无线传感器网络技术组建的智能家居网络能够对家居环境进行很好地监控,组网方便,将嵌有无线传感器的家具、家电和其他日常用品同互联网相连,可实现远距离控制,提供舒适、方便和人性化的智能家居环境。