朴素贝叶斯与全贝叶斯在DFI的应用比较研究

P2P应用软件检测技术主要是深度包检测法和深度流量检测法.深度包检测法不能检测出加密的和未知的对等网络流应用,深度流量检测方法可以克服深度包检测法这个缺点.将模糊识别领域里比较成熟的贝叶斯分类技术应用到对等网络深度流检测中.结合实际项目,对贝叶斯的两个分类器-朴素贝叶斯和全贝叶斯的算法、训练结果、运行结果进行研究,实验研究表明朴素贝叶斯和全贝叶斯分类器能够快速准确地找到P2P流应用,朴素贝叶斯分类器准确度占据优势,全贝叶斯运行时间占据优势.     

贝叶斯网络在模型诊断中的应用

把贝叶斯网络引入到模型诊断框架中,依据观测量,研究了一种建立系统贝叶斯网络观测模型的方法。利用网络观测模型,可计算系统诊断解的后验概率,从而找出系统最可能的故障组件。最后,以卫星两轴姿态控制系统为例,应用本文方法进行了分析。     

QPSO算法在朴素贝叶斯分类上的应用研究

朴素贝叶斯分类假定类条件独立,使得所选数据集的条件属性集在预处理时必须进行属性约简,如果处理不当,就会造成分类的不准确.本文分别对在训练集上随机选取的属性子集组成粒子,构造适应度函数,从而构建了朴素贝叶斯分类器,并利用量子粒子群算法对分类效果进行择优操作.实验证明,其分类效果优于传统的朴素贝叶斯分类方法.     

基于熵权未确知测度模型的烟气脱硫技术综合评价

在燃煤电厂建设中,评估、筛选出一种环境、技术、经济三方面都较理想的烟气脱硫技术很重要。在综合分析6种典型烟气脱硫技术基础上,建立了熵权未确知测度评价模型。首先,确定了烟气脱硫技术的单指标未确知测度矩阵;其次,利用熵权计算得到各指标权重;再次,确定了多指标综合测度;最后,通过置信度识别准则对6种烟气脱硫技术进行了评价等级划分,通过量化得分对其进行了优劣排序,这样可以得到最理想的烟气脱硫技术。实证表明,基于熵权未确知测度的评价模型可以客观、有效地对燃煤电厂烟气脱硫技术进行综合评价。     

基于零知识交互式证明和Bayesian信誉网的小世界P2P模型

针对当前P2P(Peer-to-Peer)系统在网络拓扑和信誉评估机制结合方面的不足,设计一种基于角色和信誉访问控制机制的可信小世界P2P(SW-R2P)模型.模型使用零知识交互式证明(ZKIP)算法,在不传输节点身份相关信息的前提下安全地验证对等节点的组信息,并以此作为构建小世界网络拓扑的基础.通过Bayesian信誉网对节点和组的多方面信誉进行评估,从而影响节点的各种操作和组之间连接的建立.仿真实验结果表明,SW-R2P模型在资源查找成功率、网络聚合度以及节点信誉偏差等方面的性能优于Chord和R2P模型.SW-R2P模型结合了ZKIP算法、Bayesian信誉网和小世界拓扑的优势,实现了一种可信、安全和高效的P2P网络架构.     

Bayesian方法在建筑物检测中的应用研究

笔者以Bayesian网络作为工具,研究建筑图像中建筑物的识别问题.首先使用边界检测提取直线特征,生成二维假设.面对平行四边形空间中众多的假设,构建并使用Bayesian网络对已有假设进行选取,最终得到有用的建筑物信息.     

定数截尾数据缺失场合下k/N(G)系统可靠性指标的Bayes估计

在定数截尾缺失数据样本下,研究了不可修k/N(G)系统的可靠性指标评估问题。将经典估计方法和Bayes方法相结合得到了部件的平均寿命、系统可靠度及平均寿命等可靠性指标的Bayes估计。最后利用随机模拟例子说明了本研究方法的正确性和可行性。     

基于自学习规则和改进贝叶斯结合的问题分类*

根据对中文问题的分析可知,问题中的疑问词和中心词等关键词对问题所属类型起着决定性的作用。提出利用自学习方法建立疑问词—类别和疑问词+中心词—类别两种规则,并结合改进贝叶斯模型的问题分类方法。该方法充分利用了关键词对分类的贡献。实验结果表明,该分类方法有很大的改进,准确率达到了84%。     

一种汽轮机组排汽焓和最优初压在线计算方法

通过对已往的汽轮机变工况计算方法的分析,提出了以汽轮机末级抽汽或次末级抽汽(过热蒸汽状态)为计算起点的汽轮机顺序变工况核算方法。根据初始假定的末级流量和现场实际的末级前热力状态和背压,用汽轮机变工况流型判别准则,判别级的流型,然后从末级前参数开始顺序进行一次级的变工况核算,得到新的排汽焓,最后算得机组热耗率和排汽焓。以此方法为变工况计算的基础,并利用系统分析方法,建立了在线确定单元机组最优运行初压的数学模型。为火电机组的优化运行提出了一种新思路。     

动态网络中的高效多故障诊断技术

针对已有算法复杂度较高,不适用于规模较大网络的问题,将被管系统建立成动态贝叶斯模型,并提出一种能处理多故障的近似推理算法. 通过复杂度分析,证明该近似算法时间复杂度为多项式级,远远低于精确算法的时间复杂度下限,可以用于解决大规模动态网络的故障诊断问题. 实验结果证明,新算法在准确度方面虽然略低于精确算法,但执行效率上远远高于精确算法.