操作风险等级预测的朴素贝叶斯方法研究

操作风险数据积累比较困难,而且往往不完整,朴素贝叶斯分类器是目前进行小样本分类最优秀的分类器之一,适合于操作风险等级预测。在对具有完整数据朴素贝叶斯分类器学习和分类的基础上,提出了基于星形结构和Gibbs sampling的具有丢失数据朴素贝叶斯分类器学习方法,能够避免目前常用的处理丢失数据方法所带来的局部最优、信息丢失和冗余等方面的问题。     

液体非电解质水溶液粘度的关联

在Teju-Rice液体混合物模型的基础上,对常用的液体混合物粘度关联式进行了分析和比较,导出了适用于二元和多元水溶液的粘度模型。用该模型计算了6个体系388个不同温度和组成的三元水溶液的粘度,计算值对文献实验数据的总平均相对偏差分别为6.09%和5.54%,计算值准确性优于Teju-Rice模型。     

有机物混合液导热系数的预测

文章根据液体物质的导热系数与密度的关系,导出了估算有机物混合液导热系数的计算模型。利用该模型计算了53个体系369个数据点的二元有机物混合液导热系数,计算值与实验值的总平均相对偏差为1.434%,计算值与实验数据吻合较好,计算准确性优于文献方法;文章方法简单方便,只需要混合液各组分的临界温度、临界体积和导热系数数据,就可以直接预测各种温度和组成的有机物混合液的导热系数。     

动态朴素贝叶斯网络分类器的特征子集选择

分类准确性是分类器最重要的性能指标,特征子集选择是提高分类器分类准确性的一种有效方法。现有的特征子集选择方法主要针对静态分类器,缺少动态分类器特征子集选择方面的研究。首先给出具有连续属性的动态朴素贝叶斯网络分类器和动态分类准确性评价标准,在此基础上建立动态朴素贝叶斯网络分类器的特征子集选择方法,并使用真实宏观经济时序数据进行实验与分析。     

液体非电解质水溶液粘度的预测

在Teju-Rice液体混合物粘度模型的基础上,对常用的液体混合物粘度关联式进行了分析和比较;导出了适用于二元和多元非电解质水溶液的粘度模型;结合实际数据导出的水溶液二元作用参数的估算式可进行水溶液粘度的预测。用该模型计算了7个体系398个不同温度和组成的二元水溶液和4个体系189个不同温度和组成的三元水溶液的粘度,结果表明,计算值对实验数据的总平均相对偏差分别为6.848%和5.043%,本文水溶液粘度估算式的计算准确性优于Teju-Rice法。     

基于贝叶斯网络的时间序列因果关系学习

贝叶斯网络是研究变量之间因果关系的有力工具,基于贝叶斯网络的因果关系学习包括结构学习与参数学习两部分,其中,结构学习是核心.目前,贝叶斯网络主要用于发现非时间序列数据中所蕴含的因果关系(非时间序列因果关系),从数据中学习得到的也均是一般变量之间的因果关系.针对这些情况,结合时间序列预处理、时间序列变量排序、转换数据集构...     

小数据集贝叶斯网络多父节点参数的修复

具有已知结构的小数据集贝叶斯网络多父节点参数学习是一个重要而困难的研究课题,由于信息不充分,使得无法直接对多父节点参数进行有效的估计,如何修复这些参数便是问题的核心.针对问题提出了一种有效的小数据集多父节点参数修复方法,该方法首先使用Bootstrap抽样扩展小数据集,然后分别将Gibbs抽样与最大似然树和贝叶斯网络相结合,通过依次对扩展数据按一定比例的迭代修正来实现对多父节点参数的修复.实验结果表明,这种方法能够有效地使大部分多父节点参数得到修复.     

甲醇和乙醇的水溶液粘度、密度和导热系数的估算

根据作者导出的非电解质水溶液的粘度模型,提出了估算低压下甲醇和乙醇水溶液粘度的估算式,并根据对实验数据的回归分析,提出了甲醇和乙醇水溶液的密度和导热系数估算式。利用这些计算式计算了不同温度和组成下的甲醇水溶液和乙醇水溶液的132个粘度数据、130个密度数据和32个导热系数数据,计算值与实验值的平均计算偏差分别为1.888%、0.540%和0.969%;计算了不同温度和组成下的甲醇-乙醇-水三元溶液的115个粘度数据和116个密度数据,计算值与实验值的平均相对偏差分别为2.556%和0.351%。计算结果表明,计算值与实验数据吻合很好。     

蚁群聚类在民族突发事件应急决策中的应用*

首先使用混合属性数据集表示民族突发事件中的数值信息和类属信息;然后,考虑到每个属性拥有不同权重因子,改进了蚁群聚类算法中相似度密度的计算方法;在此基础上,给出了一种混合属性数据集蚁群聚类算法。聚类分析结果表明,应用该算法能得出民族突发事件的发生规律,因此该算法可用于民族突发事件的应急智能辅助决策。该算法是应急预案自动生成等工作的基础,明确给出了未来工作的内容、方法和步骤,为维护国家安全提供了智能化支持。     

石墨烯改性智能调温纤维的制备及性能表征

采用溶液共混的方法,利用湿法纺丝工艺,制备了石墨烯改性智能调温纤维,通过对石墨烯、微胶囊乳液以及智能调温纤维的表征,分析了纤维的表面微观形貌、热焓值、抗菌抑菌、远红外温升等性能。结果表明:石墨烯改性智能调温纤维与普通粘胶纤维相比较,具有智能调温的功能,并且在抗菌抑菌、远红外温升等方面具有优良的功能性。