大体积混凝土力学参数的Bayes随机优化反演

主要研究大体积混凝土力学参数的Bayes随机优化反演方法.将Bayes参数估计理论引入温度荷载作用下大体积混凝土力学参数随机反演问题,建立了相应的Bayes参数反演误差函数,并将优化理论中的变尺度法应用于该反演问题,推导了相应的计算公式,通过典型算例分析得出了该方法反演速度快且精度高等有益结论.     

大体积混凝土结构热学参数的随机反演方法

首次将Bayes参数估计理论引入大体积混凝土不稳定温度场热学参数随机反演问题,建立了相应的Bayes参数反演误差函数,并首次将优化理论中的变尺度法应用于该反演问题,推导了相应的计算公式,通过一典型分析得出了若干有益结论.     

小样本下装备平均维修时间验前分布确定方法研究

针对装备维修性试验数据小样本的实际,选取Bayes方法,对小样本下平均修复时间（mean time to repair,MTTR）验前分布的求取方法进行改进。依据不同的样本量,分别采用Bootstrap方法、最大熵法、Bootstrap与最大熵结合法及极小子样的虚拟增广样本法确定总体的验前分布,重点对其原理和计算过程进行说明,并利用实例对每种验前分布确定方法进行了验证分析,最后总结比较了各种方法的优缺点,为其实际使用提供了参考。     

逐次定数截尾下Rayleigh分布的贝叶斯分析

在平方损失函数、熵损失函数和对称熵损失函数下,对基于逐次定数截尾样本的Rayleigh分布进行了贝叶斯(Bayes)统计分析。最后,利用蒙特卡洛方法进行比较,得出在熵损失函数下的Bayes估计较优。     

混凝土温度场热学参数反演方法的研究

分析了 2类常用的确定性和随机优化反演方法 .首次将时域效应考虑到反演理论中 ,建立了相应的可考虑时间累计效应的参数反演误差函数 ,推导出相应的计算公式 ,并首次将可考虑时间累计效应的Bayes参数估计等理论引入到大体积混凝土不稳定温度场热学参数随机反演问题中 .通过典型实例分析 ,得出了一些有益的结论     

基于遗传算法的数据最大熵概率分布计算

为获得工程数据样本所服从的概率分布,针对数据样本的概率分布存在多样性和不确定性等问题,基于最大熵法引入拉格朗日乘子构建样本可能的概率密度函数,而后将拉格朗日乘子的求解转化为最小值优化问题,并利用遗传算法的寻优功能搜索问题的全局最优解。以一标准正态分布N(0,1)的数据点为例,验证了最大熵法与遗传算法在确定数据概率密度函数中的有效性和可行性,且采用五阶约束矩即可获得可靠的计算结果,其最大熵概率密度函数的均值为0.002 8和标准差为0.954 9均较接近其理论值。同时高层建筑地震响应分布规律的预测结果也表明,最大熵法可获得符合数据样本真实分布的概率密度函数,是数据概率分布分析的有效方法。     

测量数据的信息熵与测量误差熵研究

以Shannon信息论为基础,详细分析了测量过程的物理机制和被测量与测量结果的映射关系,建立被测量、测量误差和测量结果的信息论数学模型。研究了用信息集合和信息熵模型表征测量数据不确定度、被测量值和测量结果的方法,以及被测量信息熵、测量误差熵和测量结果信息熵的内涵、相互关系和求解方法。并推导了典型分布下传统的不确定度理论中的不确定度、置信系数与测量信息论中信息熵的数学关系,为从传统不确定度理论到测量信息论的数据处理方法过渡做了一些前期预研。     

最大熵原理在坝体混凝土断裂韧度反演中应用

根据原型观测资料,计算混凝土坝缝端应力强度因子集,运用最大熵原理从理论上推导其熵概率密度函数,在此基础上给出了反演坝体混凝土断裂韧度的计算方法.该方法直接根据样本的数字特征值进行推断,而不是先假设成经典的概率分布,包含最少的主观假定,具有更充分的数学和物理意义.结合具体工程实例,并与传统方法进行对比分析,证实了该方法的有效性、可行性,为反演坝体混凝土断裂韧度的典型小概率法提供了更为坚实的计算理论基础.     

辐射场的最大熵原理(英文)

Jaynes ET的最大熵原理指出如何从随机变量的测量数据推导出最合理概率分布.该原理最直接的应用是给出了所有热力学关系,这是对具有能量作为单一测量值的经典系统进行熵的最大化处理的结果.本研究将最大熵原理推广到量子力学系统,揭示辐射场的量子统计性质.结果显示,随着可测量力学量类别的增加,依次自动引出混沌态、相干态和压缩态等一系列辐射场态.值得关注的是运用该方法,所有辐射场态对热噪声的依赖性可被定量描述.该研究结果有望用于量子光学、量子信息学、生物光子学及相关交叉学科领域.     

自助最大熵法确定先验分布及其在导弹命中概率估计中的应用

首先从方法实现角度，研究了Bayes统计分析方法中先验分布的获取问题，提出了一种新方法——自助最大熵法，来获取尽量避免主观因素的先验分布，同时给出了该方法的实现步骤及其在解决小样本条件下导弹命中概率估计问题中的应用，以及仿真验证及实验结果分析。仿真结果说明了该方法的可行性、实用性与有效性。     

一种新的J-M模型参数区间估计工程算法

将Bayes统计方法应用于J-M模型参数的区间估计研究.首先给出J-M模型参数的基于杰弗莱原则的先验分布,在此基础上给出模型参数的Bayes后验分布密度,由此得出模型参数的Bayes点估计.然后,在点估计基础上,给出模型参数的Bayes区间估计方法.最后,分别将J-M模型参数的最大似然、最小二乘以及Bayes区间估计法应用于多组公开的失效数据集,求解模型参数的区间估计值.计算结果表明,Bayes区间估计算法的计算精度、适用性以及稳定性是三者当中最好的.     

贝叶斯文本分类中特征词缺失的补偿策略

为了解决朴素贝叶斯分类器在处理文本分类任务时,往往存在的特征词缺失问题,即由于语料库中的词语出现分布情况遵循Zipf定律,仅依靠简单的增加训练语料方式难以解决这种因数据稀疏而引发的特征词缺失问题.引入统计语言模型中的数据平滑算法,通过从已出现词中"折扣"出一定的概率再分配到未出现词中去,来计算缺失特征词的补偿概率,以此克服数据稀疏问题带来的影响.评测数据在去掉停用词的分类过程开放测试中,引入Good-Turing算法的分类性能比Laplace原则提高了3.05%,比Lidstone方法提高1.00%.而在交叉熵选择特征词的算法中,增加Good-Turing的贝叶斯分类方法可比最大熵分类性能高1.95%.通过这种数据平滑的算法,有助于克服因数据稀疏而引发的特征词缺失问题.     

熵平均法在放射性数据处理中的应用研究

本文阐述了消除放射性数据局部干扰的方法和必要性以及熵平均法对放射性数据局部干扰消除的基本原理和方法。通过熵平均法在某剖面数据的应用,可以看出对局部突跳点干扰处理中,熵平均法的效果要好于多点圆滑法,较好地压制了干扰而突出了异常信息,熵平均法对于γ测量随机影响的消除起到了较好的效果,使地面γ测量得到了较好的应用。     

Bayesian Decision Theory and its Applications in Early Phase Clinical Trails

Bayes‘ theorem is named after the Reverend Thomas Bayes who proposed the idea in the 18th century. It has been adapted by scientists for many different applications. One of the applications is clinical trials, where decisions are guided by clinical expertise as well as by data, especially in early phases. This paper reviews Bayes‘ theorem, decision theory and their applications in clinical trials.     

基于最大熵PDF估计的直扩系统伪码捕获结构

为了使直扩系统在未知非高斯噪声模型下准确地捕获微弱直扩信号,提出一种新的基于整数最大熵概率密度函数(probability density function,PDF)估计和局部最佳检测(locally optimal detection,LOD)相结合的相关前一维幅域处理捕获方式。通过蒙特卡洛数据仿真可以发现:在非高斯噪声的情况下,基于整数最大熵PDF估计的LOD检测器的检测性能要明显优于常规平方和(Square-Sum,SS)检测器,在信噪比为-25~0 dB时分别有2.0%~99.0%的改善。从根本上改变了常规SS检测器在非高斯噪声模型下性能急剧下降甚至无法工作的现象。     

用态空间讨论过程的可逆性与熵定理

本文应用态空间讨论热力学过程的可逆性与熵定理,给出可逆曲面的概念以及它与熵定理的关系,使熵定理的表述几何形象化,使热力学中这一最难理解的部分更易于全面理解.     

增量式贝叶斯分类的原理和算法

自动分类是数据挖掘和机器学习中非常重要的研究领域.针对难以获得大量有类标签的训练集问题，提出了基于小规模训练集的增量式贝叶斯分类，给出增量式贝叶斯分类机理参数计算及其算法.对算法分两种情况处理:第一种情况是新增样本有类别标签，则利用现有分类器检验其类标签，如果匹配则保留当前分类器，否则利用新样本修正分类器；第二种情况是新增样本无类别标签，则利用现有分类器为其训练类标签，然后利用新样本来修正分类器.实验结果表明，该算法是可行有效的，比简单贝叶斯分类算法有更高的精度.增量式贝叶斯分类算法的提出为分类器的更新提供了一条新途径.     

分形插值曲面及其维数定理

叙述了分形插值曲面的原理,导出了分形插值曲面的计算公式,给出了分形插值曲面的维数估计式;运用分形插值曲面的原理,应用实际数据进行了分形插值曲面的实例研究．