基于蒙特卡洛算法的精度试验序贯检验方案设计

介绍了武器系统精度试验的序贯检验方案,分析了方案设计时在设计计算中存在的问题并提出了采用蒙特卡洛法进行序贯检验的方案.实例表明运用蒙特卡洛随机仿真模拟方法进行序贯检验方案设计,能够得到满足设计风险的检验方案,可以作为序贯检验方案设计的有效手段.     

关于多阶段试验落点密集度的Bayes估计

运用Ｂａｙｅｓ方法，对导弹（也可以是其他飞行器）在多阶段试验下的落点密集度进行了参数估计。文章不仅对落点偏差均值已知的情况进行了推导，而且还特别着重地对落点偏差均值未知的情况进行了最优估计的推导。     

Bayes统计决策方法在射表检查中的应用研究

本文重点推出了一维及多维正态总体均值的Ｂａｙｅｓ统计决策假设检验理论,对该方法在我国常规兵器射表检查中的应用进行了探索性研究,通过改变拒绝域临界值的取值,来提高射表检查的准确性。同时对古典假设检验方法与Ｂａｙｅｓ假设检验方法在射表检查结果评定中的应用作了分析比较,得出后者优于前者的结论。     

指数分布寿命试验Bayes可靠性评估

运用Ｂａｙｅｓ统计推断理论，给出指数分布寿命试验产品可靠性Ｂａｙｅｓ评估方法，得到先验分布为均匀分布、Ｂｅｔａ分布和Ｇａｍｍａ分布可靠性评估结果，并给出一个应用实例。     

Bayes决策的矩阵算法

作出了Ｂａｙｅｓ决策的矩阵算法并讨论了不完全信息的价值。     

地震预报决策的Bayes分析

提出了应用补充信息进行Ｂａｙｅｓ分析的决策方法,并给出了一种估计状态参数分布的综合评定法和确定预报发布最佳时机的阈值法,以提高地震预报决策的效果．     

数据挖掘技术及其应用

本文介绍了数据库技术的现状,数据挖掘的方法以及它在Ｂａｙｅｓｉａｎ网建网技术中的应用：通过数据挖掘解决Ｂａｙｅｓｉａｎ网络建模过程中所遇到的具体问题,即如可大从规模数据库中寻找各变量之间的以及如何确定条件概率问题。     

冷贮备系统可靠性指标的多层Bayes估计

本文利用Ｂａｅｙｅｓ及多层Ｂａｙｅｓ方法对冷贮备系统的可靠性指标失效率,可靠度及平均寿命等进行了分析,最后。运用随机模扬方法,对所得到的结果进行了分析比较。     

方差分量模型参数经验Bayes估计收敛性

构造了误差正态的方差分量模型参数的经验Ｂａｙｅｓ估计，定义了逆拉直运算，利用作者自己曾经证明了多参数指数族ＥＢ估计收敛效果，证明了所构造的经验Ｂａｙｅｓ估计的收敛性。     

均匀分布族参数的经验Bayes估计

在均匀分布场合,文献“均匀分布族参数在绝对误差损失下的渐最优经验Ｂａｙｅｓ估计”构造了一类地值损失下的经验Ｂａｙｅｓ估计,并证明了它的渐近最优性。     

非线性/非高斯序贯贝叶斯滤波

序贯Bayesian滤波为Bayesian滤波的递归实现,为在线估计系统状态提供了一个合理的框架.序贯贝叶斯滤波是基于状态-空间模型的.在线性高斯状态-空间模型下,最佳序贯贝叶斯滤波为大家熟知的卡尔曼滤波.在非线性/非高斯状态-空间模型下,最佳序贯贝叶斯滤波不存在通用的解析解,基于卡尔曼滤波的方法和质点滤波方法为比较常...     

数据挖掘中分类算法分析与量化研究

采用交叉验证方法对C4.5、Bayesian置信网络、序贯最小优化(SMO)3种主流数据挖掘分类算法进行了实验分析,分别得出了在相同训练、测试样本数据下3种算法建立模型所需时间、分类准确性、覆盖率及margin曲线。分析了训练样本数量对3种算法的不同影响,为使用者在不同的样本质量下选择相应的分类算法提供理论和实验依据。     

Bayesian texture segmentation based on wavelet domain hidden markov tree and the SMAP rule

According to the sequential maximum a posteriori probability (SMAP) rule, this paper proposes a novel multi-scale Bayesian texture segmentation algorithm based on the wavelet domain Hidden Markov Tree (HMT) model. In the proposed scheme, interscale label transition probability is directly defined and resoled by an EM algorithm. In order to smooth out the variations in the homogeneous regions, intrascale context information is considered. A Gaussian mixture model (GMM) in the redundant wavelet domain is also exploited to formulate the pixel-level statistical features of texture pattern so as to avoid the influence of the variance of pixel brightness. The performance of the proposed method is compared with the state-of-the-art HMTSeg method and evaluated by the experiment results.     

基于序列蒙特卡罗的网络生存态势跟踪评估

为了对系统在不同环境下的可生存性进行准确的评价和比较,提出了一种基于序列蒙特卡罗的网络生存态势量化评估方法.首先建立系统动态模型,并利用该模型获取系统在当前时刻可生存性的先验PDF.然后在系统当前时刻观测值和观测似然模型的基础上,根据贝叶斯公式更新先验PDF.最后通过重采样,用加权样本组合逼近系统可生存性的真实后验概率分布.实验结果表明该算法具有定量描述、实时计算、动态跟踪等优点,是对网络生存态势评估的一个较好的解决方案.     

基于核方法的贝叶斯邮件分类网络研究

提出一种包含核函数的Bayesian参数估计方法,提高了Bayesian参数估计的实用性。结合邮件内容和报文格式两个方面分析和提取邮件的重要特征,建立了对应的Bayesian邮件分类网络。将包含核函数的Bayesian参数估计方法应用到邮件分类网络,在对不同邮件测试集的在线学习试验结果证明,这种新的分类模型能够有效地实现垃圾邮件的分类过滤。     

朴素贝叶斯应用于自动化测试用例生成

提出使用朴素贝叶斯作为核心算法来产生自动化测试用例的方法,将分类的思想引入到自动化测试用例的生成中.通过实验验证此生成测试用例方法的可行性.     

运动目标状态序贯贝叶斯滤波

状态-空间模型是一个通用和宽容的模型,它包含了描述系统所要求的所有相关信息.贝叶斯滤波方法是解决状态估计问题的一般框架.当有新数据可用时,序贯滤波方法可以实现估计和更新待估参量.对于运动目标状态跟踪问题,利用状态-空间模型进行建模,并采用序贯贝叶斯方法进行处理,如扩展卡尔曼滤波、unscented卡尔曼滤波和质点滤波....     

基于输入K-近邻的正则化路径上SVR贝叶斯组合

在ε-不敏感支持向量回归(ε-insensitive support vector regression, ε-SVR)正则化路径的基础上,提出基于输入K-近邻的三步式SVR模型组合方法。在整个样本集上进行训练,求得ε-SVR的正则化路径。由SVR正则化路径的分段线性性质确定初始模型集合,并应用平均贝叶斯信息准则(Bayesian Information Criterion, BIC)策略对初始模型集合进行修剪以获得候选模型集合。该修剪策略可减小候选模型集合的规模,提高模型组合的计算效率和预测性能。在预测或测试阶段,根据样本输入向量采用K-近邻法确定最终组合模型集合,并实现贝叶斯组合预测。证明了ε-SVR模型组合的L_ε-风险一致性,给出了SVR模型组合基于样本的合理性解释。试验结果验证了正则化路径上基于输入K-近邻的ε-SVR模型组合的有效性。     

Improved fast model migration method for centrifugal compressor based on bayesian algorithm and Gaussian process model

Design and operation optimization of centrifugal compressor are always based on an accurate prediction model, however, due to the short time operation and lack of data information, it is difficult to get an accurate prediction model of a new centrifugal compressor in time. This paper applies an improved fast model migration method (FMM method) to develop the model of the new centrifugal compressor. The method adapts a Gaussian Process (GP) model from an old centrifugal compressor to fit a new and similar centrifugal compressor, and the adaptation is conducted by a scale-bias adjustment migration technology. In order to obtain the better estimated parameters of migration, Bayesian method, which takes the prior knowledge into consideration, is used in the sequential experiment. The approach is validated by a specific simulation bench. The results indicate that the applied approach can achieve a better prediction precision with fewer data of the new centrifugal compressor compared to pure GP method, and can model the new centrifugal compressor rapidly.     

(Pa-U)模型下的二行动线性决策的贝叶斯假设检验

运用贝叶斯决策理论研究了帕累托分布共轭于均匀分布模型下的二行动线性决策的贝叶斯假设检验问题.并为经营管理者做出最佳决策提供必要的理论依据.