#定性贝叶斯网络 搜索结果
洪水频率分析主要是利用已有的实测洪水数据构造洪水分布函数,通过分布函数计算一定重现期下的洪水设计值。洪水频率分析中的难点在于极值事件的频率计算,由于极值洪水相对于一般的洪水样本,发生频率较小,而在实际计算的过程中,极值洪水以及可以利用的历史特大洪水观测数据往往较为缺乏,影响分布函数参数的估计和高分位...
2024-09-250 引言信息化的迅速发展使得网络的规模和复杂度都在迅速的增大,网络管理的智能化成为迫切的需要。SNMP网络管理模型由于简单,易于实现等优点得到了广泛的使用。研究基于SNMP网络管理模型的网络管理具有实际而重要的意义。在网络故障管理方面,基本方法是接受SNMP-Trap的告警信息来确定网络的故障问题。...
2024-08-220 引言 贝叶斯优化算法是利用贝叶斯网络匹配进化种群的优良解集而产生的染色体来体现种群的进化。贝叶斯网络图是一种有向无环图,它由两部分组成:模型结构和条件概率表。网络图中的n个节点X1,X2,…,Xn代表着种群中染色体的n个基因位置。在利用贝叶斯网络对种群进行匹配的过程中,贝叶斯网络结...
2024-10-13贝叶斯网络是人工智能领域处理不确定性问题的主要方法, 因此, 把贝叶斯网络应用于信息检索领域是很自然的事情, 为了使贝叶斯网络能够成功地应用于信息检索领域, 研究者们不断地寻找可以克服这两个缺点的方法。他们的研究取得了一些成果, 在传统的信息检索领域先后出现了三种基于贝叶斯网络检索模型, 分别是:推...
2024-11-22摘要：井口分离器是高含硫气田集气站中安全管理的重点, 为确保其可靠且安全运行, 需要进行动态风险分析。本文采用贝叶斯方法, 并结合运行状态下的实际数据进行井口分离器的动态风险分析和量化事故损失, 该方法有利于安全运行管理的动态监控。关键词：贝叶斯方法,高含硫气田,井口分离器,动态风险分析由于高含硫气...
2025-04-04随着网络技术的发展和完善,大学教学中的答疑环节常常利用网络答疑系统实现,这给面对学生数量大的课程提供了很大方便,是重要的大学教学辅助手段。但是,很多课程的网络答疑系统也仅用于辅助答疑解惑,还没有考虑如何从学生的问题帖子中进一步挖掘出学生的学习信息。我们利用多年的Java语言程序设计课程教学经验和积累...
2024-11-10协作学习指的是在学习过程中,学习者是互相分享知识、共同创造知识、建构意义、共同理解概念和理论等的团队成员。先前的学习软件迫使学习者只能作为孤立的个体来学习,计算机支持的协作学习(Computer Supported Collaborative Learning,简称CSCL)的产生弥补了这一缺陷[1...
2024-05-150前言分类是数据挖掘中一项重要的核心技术,其目的就是通过学习得到一个目标函数f,把每个属性集映射到一个预先定义的类标号y,因此可以将分类看作是从数据库到一组类别的映射。这些类别是被预先定义的,没有重合的。数据库里的每一个元组都可以准确地分配到某个类中。朴素贝叶斯分类器是一种最简单、有效、具有坚实的理...
2024-05-190 引言随着高通量数据的产生和计算机技术的发展,对这些大数据的处理和挖掘已经成为研究的热点。一个网络可以抽象为由结点和边组成的一个图,结点表示现实网络中的一些研究对象,边可以理解为结点之间潜在的相互作用关系。如在疾病基因网络中,一些疾病基因可以看成网络中的结点,基因之间的相互作用关系可以理解为网络中...
2024-08-09支持向量机[1]理论是一种新兴的基于结构风险最小化原理的统计学习技术,其优势主要体现在解决线性不可分问题。它通过引入核函数巧妙地解决了在高维空间中的内积运算,从而很好的解决了非线性分类问题。在统计上,贝叶斯网络也有很长的历史,上世纪80年代初被引入机器学习这个领域[2,3],它不同于核函数学习系统,...
2024-08-300 引言图像分割是图像处理的最基本手段,它往住是各种图像分析与处理时的预处理过程。图像预处理其主要目的有两个:一是改善图像的视觉效果,提高图像成分的清晰度;二是使图像变得更有利于计算机处理。目前的分割方法以概率理论作基础,运用灰度点运算来实现图像的变换,从而达到图像增强的目的。这些方法是不以图像保真...
2024-09-06引言关联规则 (association rule) 挖掘是数据挖掘的一个重要分支, 最早于1993年由Agrawal等人提出[1], 它用来在一个大的事务集中发现各个项间的隐含关系。他还提出了经典的Apriori算法。此后诸多研究人员对关联规则挖掘的算法进行了广泛研究, 使得挖掘算法不断的完善。一个...
2024-09-250 引言贝叶斯网络将先验知识与样本信息相结合、依赖关系与概率表示相结合数学模型, 其坚实的理论基础、知识结构的自然表述方式、强大的推理能力使其成为人工智能、数据挖掘等领域处理不确定性问题的主要方法[1]。经典贝叶斯网络学习的方法都是基于批量数据集学习, 即要把所有的数据集全部读入内存后, 再调用学习...
2024-10-29引言在经济时间序列分析的模型体系中, AR模型的应用最为广泛, 它是自回归移动平均序列模型的一个特殊情况。在现有的时间序列模型理论体系中, AR模型参数估计方法主要有LS估计和Yule-Walker估计。这些方法的一个共同缺点是没有考虑到模型参数本身的信息。最近几年来, 随着贝叶斯统计理论的发展和不...
2024-11-011贝叶斯网络的概率基础贝叶斯网络是一种概率网络, 它是基于概率推理的图形化网络, 以下是贝叶斯网络中涉及的概率知识:(1) 条件概率[2]:设A, B是两个事件, 且P (A) >0, 称P (B|A) =P (AB) /P (A) 为在事件发生的条件下事件发生的条件概率。(2) 联合概率[2...
2024-12-14《概率论》中经常会遇到已知简单事件计算复杂事件概率的问题, 贝叶斯公式正是处理复杂事4+效果, 本文从如何使学生顺利接受知识、掌握分析问题和解决问题的思想方法, 提高教学质量, 实现在教书中育人的角度, 根据笔者多年的教学经验, 结合实例对这部分内容的教学进行了设计。一、创设情境, 图片案例引入&m...
2025-01-10摘要：介绍了垃圾邮件的现状, 以及目前常见的反垃圾邮件的方法。针对贝叶斯算法的特点, 介绍使用贝叶斯过滤的方法实现垃圾邮件的过滤技术。关键词：垃圾邮件,贝叶斯过滤,训练过程,邮件分类1 垃圾邮件现状来自Commtouch公司的世界垃圾邮件来源统计如图1.1所示, 美国是全球最大的垃圾邮件发送国, 全...
2025-01-240 引言ARMA模型是时间序列分析中近年来应用比较广泛的一类模型, 它最初是由美国统计学家G.E.P.Box和英国统计学家G.M.Jenkins在1970年出版的《Time Series Analysis—Forecasting and control》提出的[1], 而在经济管理领域中, 许多经济...
2025-02-09对投资项目进行风险分析是投资决策中不可缺少的重要环节,只有在经济上可行的投资项目才能被采纳。尤其是长期投资的风险分析,这是由于长期投资的投资数额大、投资回收期长。一旦决策失误,将给投资者带来巨大的损失。因此,在进行长期投资项目决策时,除需要考虑技术上的先进性外,还应进行风险性评价,以确保经济上的合理...
2025-03-071数据挖掘许多人把数据挖掘视为另一个常用的术语:数据中的知识发现。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的, 但又是潜在的、有用的信息和知识的过程。本文利用数据挖掘中的朴素贝叶斯分类技术来研究鸢尾花数据集中有关于鸢尾花分类问题。以鸢尾花数据集为...
2024-10-17