检索结果-内蒙古大学图书馆

长春大学学报 2012年第5期22卷 505-509页

作者：李志瑶宗芳张屹山长春大学机械工程学院长春130022 吉林大学交通学院长春130021 吉林大学商学院长春130021

介绍了贝叶斯网络的基本概念及其推理模式和推理算法,重点进行了团树传播算法研究,应用Matlab软件的jtree_inf_engine模块实现了团树传播算法编程,并以停车行为分析的贝叶斯网络为例进行了预测、诊断、原因关联和混合4种推理分析,根据... 详细信息

介绍了贝叶斯网络的基本概念及其推理模式和推理算法,重点进行了团树传播算法研究,应用Matlab软件的jtree_inf_engine模块实现了团树传播算法编程,并以停车行为分析的贝叶斯网络为例进行了预测、诊断、原因关联和混合4种推理分析,根据推理结果总结了城市居民的停车决策行为特征。研究结果表明,团树传播算法可用于贝叶斯网络未知参数的推理和变量间的关系学习。

关键词：贝叶斯网络团树传播算法停车行为概率推理

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于团树传播的证据网络推理算法

引用

控制与决策 2017年第2期32卷 305-310页

作者：吴根秀黄涛赖岳杨莎莎江西师范大学数学与信息科学学院南昌330022

将团树传播算法应用于证据网络中,解决复杂的多连通知识网络结构下的信度推理问题.将复杂多连通网络构造成一棵团树,并将联合信度作为团节点的参数实现复杂多连通网络结构上的证据网络信度推理.在进行联合信度函数信息融合的过程中,通... 详细信息

将团树传播算法应用于证据网络中,解决复杂的多连通知识网络结构下的信度推理问题.将复杂多连通网络构造成一棵团树,并将联合信度作为团节点的参数实现复杂多连通网络结构上的证据网络信度推理.在进行联合信度函数信息融合的过程中,通过引入两种新的交并运算实现对DSm T组合规则的改进,减少不确定性.最后通过实例验证了所提出方法的可行性.

关键词：团树传播算法证据网络信度推理信息融合

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

高速公路尾随相撞事件的贝叶斯网络致因分析模型

引用

武汉理工大学学报（交通科学与工程版） 2014年第1期38卷 111-115页

作者：张兰芳彭川子杨晓萍同济大学交通运输工程学院上海201804 上海市路政局上海200042

应用上海市高速公路1 104条事件数据,基于专家知识和数据融合方法建立贝叶斯网络结构;利用服从Dirichlet分布的贝叶斯方法进行参数学习;运用团树传播算法进行推理分析.研究了上海市高速公路尾随相撞事件类型与不同道路环境条件之间的关... 详细信息

应用上海市高速公路1 104条事件数据,基于专家知识和数据融合方法建立贝叶斯网络结构;利用服从Dirichlet分布的贝叶斯方法进行参数学习;运用团树传播算法进行推理分析.研究了上海市高速公路尾随相撞事件类型与不同道路环境条件之间的关系.在验证贝叶斯网络模型的有效性后,系统分析事件致因,并提出改进措施.发现重大尾随相撞事件易发生在大中型车与小型车之间;夜间易发生大中型货车的重大尾随相撞事件,尤其是凌晨0时至6时;路表潮湿状态下的非普通路段上易发生大中型客车的重大尾随相撞事件.结果表明贝叶斯网络建模能够更好的反映事件致因因素的多维性及关联性,是交通事件致因分析的有效方法.

关键词：交通安全尾随相撞贝叶斯网络致因分析 K2算法团树传播算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

针织物热定型质量因素的团树传播

引用

华侨大学学报（自然科学版） 2019年第1期40卷 106-112页

作者：周丽春罗孝雯金福江华侨大学信息科学与工程学院福建厦门361021

首先,通过研究针织物热定型过程的生产流程、机械构造,采集生产过程质量数据、工艺数据和设备状态,并分析质量数据异常的原因.然后,通过相关分析确定对热定型克质量有影响的各环节及其对应变量,建立质量因素分析拓扑结构.最后,将各变量... 详细信息

首先,通过研究针织物热定型过程的生产流程、机械构造,采集生产过程质量数据、工艺数据和设备状态,并分析质量数据异常的原因.然后,通过相关分析确定对热定型克质量有影响的各环节及其对应变量,建立质量因素分析拓扑结构.最后,将各变量纳入具有因果关联的网络结构中,采用基于团树传播算法的贝叶斯推理规则,利用团树间的信息传递计算出各变量对克质量的影响程度.结合某企业实例进行分析,结果表明:文中方法可实现热定型质量指标影响因素的精确定量分析.

关键词：热定型贝叶斯网络团树传播算法质量因素分析

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种新型贝叶斯模型的网络风险评估方法

引用

小型微型计算机系统 2020年第9期41卷 1898-1904页

作者：王辉张娟赵雅刘琨冯文峰河南理工大学计算机科学与技术学院河南焦作454000

为了辅助网络管理员评估网络安全风险,提出了一种新型贝叶斯模型的网络风险评估方法.首先,该模型设计了攻击收益和攻击成本指标的量化方法,引入了原子攻击效能变量,并将该变量融入概率的计算,得出网络中各节点的先验风险概率,从而对网... 详细信息

为了辅助网络管理员评估网络安全风险,提出了一种新型贝叶斯模型的网络风险评估方法.首先,该模型设计了攻击收益和攻击成本指标的量化方法,引入了原子攻击效能变量,并将该变量融入概率的计算,得出网络中各节点的先验风险概率,从而对网络风险进行静态评估.其次,提出了删除节点次序算法DNO_Alg确定消元顺序,由此将贝叶斯模型转换为团树.最后,结合检测到的攻击事件,利用团树传播算法动态计算节点的后验风险概率,从而实时评估网络风险.实验结果表明本文提出的模型能提高网络安全风险评估的准确性,同时能有效地降低后验概率计算的时间复杂度.

关键词：风险评估贝叶斯攻击图原子攻击效能动态评估团树传播算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于贝叶斯网络的防空作战战损评估模型构建

引用

火力与指挥控制 2018年第2期43卷 36-40页

作者：韩城杨海燕马嘉呈空军工程大学空管领航学院西安710051

在防空作战中,为了有效地对战机战损进行评估,结合相关专家知识并引入贝叶斯网络进行评估模型的构建。通过引入Noisy-Or Gate模型简化网络的条件概率表(CPT)的获得,降低参数获得的复杂度。网络的推理采用精确推理中的团树传播算法,能够... 详细信息

在防空作战中,为了有效地对战机战损进行评估,结合相关专家知识并引入贝叶斯网络进行评估模型的构建。通过引入Noisy-Or Gate模型简化网络的条件概率表(CPT)的获得,降低参数获得的复杂度。网络的推理采用精确推理中的团树传播算法,能够快速进行后验概率的推理与预测。在可视化软件Genie中的仿真结果表明,该网络模型能对不同战场证据进行快速的推理分析,为防空作战战损评估和指挥员的战术调整提供了一定的科学依据。

关键词：战损评估贝叶斯网络团树传播算法防空作战

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于概率图模型的态势估计

基于概率图模型的态势估计

引用

作者：王忆南北京理工大学

学位级别：硕士

战场态势估计是多源数据融合系统中的二级融合,它对来自一级数据融合的当前战场作战平台的各种状态信息进行抽取和分析,给出当前战场下敌方的态势,并将结果传递给下一级融合系统即威胁估计系统。态势估计主要完成三个功能:事件检测、目... 详细信息

战场态势估计是多源数据融合系统中的二级融合,它对来自一级数据融合的当前战场作战平台的各种状态信息进行抽取和分析,给出当前战场下敌方的态势,并将结果传递给下一级融合系统即威胁估计系统。态势估计主要完成三个功能:事件检测、目标编群以及态势预测。本文对战场态势估计中的相关理论进行了深入研究,主要内容如下: 目标编群是将当前战场上的各作战平台聚合为目标群,从而为军事决策提供兵力层次的战场信息。传统的目标编群一般采用层次聚类法和K-均值算法。层次聚类的缺点是,由于战场的多样性,使得作为终止条件的阈值选取非常困难,从而导致编群错误。而K-均值算法的缺陷是极易陷入局部最小化,导致得到错误的聚类中心。针对上述问题,本文采用基于HSC的目标编群算法。这种方法通过严密的数学变换,将不可微的目标函数转化为具有单一极值点的可微函数,从而可以通过最优化方法求取目标函数的全局极小值,从而得到正确的编群结果。本文对基于概率图模型的态势预测进行了深入研究。这种方法首先将概率图模型转化为团树,然后使用团树传播算法对概率图模型进行推理。其中,概率图模型向团树的转化需要利用消元序列对概率图模型进行三角化,传统的方法是手动输入消元序列,但是这种方法的效率比较低,而且很容易得出局部最优的消元序列,从而影响到团树推理的效率。针对这个问题,本文采用基于自适应遗传算法的三角化方法,这种方法具有很强的全局搜索能力,能够准确地找到最优的消元序列,从而提高了态势预测的效率。

关键词：态势估计 HSC算法概率图模型团树传播算法自适应遗传算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

大圆机故障与针织坯布质量大数据建模

大圆机故障与针织坯布质量大数据建模

引用

作者：侯强华侨大学

学位级别：硕士

大圆机结构复杂,故障种类较多,故障往往会导致各种各样的针织坯布质量问题。针对目前织造大圆机故障检测依靠经验和直觉,存在效率低等问题,本文在对大圆机针织成圈运动动画模拟仿真的基础上,结合大数据统计分析技术,建立大圆机故障与针... 详细信息

大圆机结构复杂,故障种类较多,故障往往会导致各种各样的针织坯布质量问题。针对目前织造大圆机故障检测依靠经验和直觉,存在效率低等问题,本文在对大圆机针织成圈运动动画模拟仿真的基础上,结合大数据统计分析技术,建立大圆机故障与针织坯布质量之间的贝叶斯网络模型,并将该模型整合到开发的大圆机故障诊断系统中,实现对大圆机故障的快速定位,以及加工坯布质量预测。主要研究内容如下: 1.在对大圆机结构以及针织工艺分析的基础上,利用3DSMax动画软件对大圆机针织成圈运动进行动画仿真。通过对正常针织成圈运动以及故障情况下针织成圈运动的动画模拟仿真,更加直观的理解故障与坯布质量问题的内在联系,定性分析影响坯布质量的大圆机成圈运动主要故障因素。 2.以坯布生产数据为基础,对导致坯布质量问题的故障因素进行分析归纳,通过对织造生产大数据相关性分析,建立大圆机成圈运动主要故障与坯布质量的预测模型,实现对坯布质量定量预测。 3.根据织造厂的圆机维修需求,需要由坯布质量问题快速找到大圆机故障源,本文建立大圆机故障与坯布质量之间的贝叶斯网络模型,利用团树传播算法简化贝叶斯网络结构,实现由坯布质量缺陷对大圆机故障的预测。 4.使用***以及SQL Server数据库,结合大圆机故障与针织坯布质量的贝叶斯网络模型,开发了大圆机故障诊断系统。该系统具有圆机故障诊断以及加工坯布质量缺陷预测功能,可为维修工作提供依据,提高维修效率。

关键词：大圆机贝叶斯网络团树传播算法故障诊断

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

证据函数的构造方法以及证据推理算法的研究和应用

证据函数的构造方法以及证据推理算法的研究和应用

引用

作者：黄涛江西师范大学

学位级别：硕士

证据理论的最大优点在于它能在不知道先验概率的前提下表达“不确定性”和“不知道”的问题,为不确定性推理提供了可靠的方法。当前,在人工智能领域已广泛应用。然而,目前还没有从数据源中获取证据函数的完整方法,也就是说,基本信度分... 详细信息

证据理论的最大优点在于它能在不知道先验概率的前提下表达“不确定性”和“不知道”的问题,为不确定性推理提供了可靠的方法。当前,在人工智能领域已广泛应用。然而,目前还没有从数据源中获取证据函数的完整方法,也就是说,基本信度分配函数的构造和复杂证据网络推理方法仍存在许多问题有待研究。本文的所做工作如下:一、针对证据理论中构造基本信度分配函数(BBA)困难的问题,本文找到了一种加权基本信度指派函数的构造新方法,并应用在多特征图像分类上。该方法以多类logistic回归输出的后验概率与识别正确率构造证据权重系数,进而构造出权重基本信度指派;最后通过加权D-S证据融合最终判别类别。实验结果表明,该方法能够克服单一特征分类精度的不稳定性,提高分类精度。二、本文把团树传播算法应用在证据网络中,解决了复杂的多连通知识网络结构下的信度推理问题。该方法首先把复杂多连通网络构造成一棵团树,并将联合信度作为团节点的参数实现了复杂多连通网络结构上的证据网络信度推理;在进行联合信度函数信息融合过程中,通过引入两种新的交并运算实现了对DSmT组合规则的改进,减少了不确定性。最后,通过一个例子来证明该方法的可行性。

关键词：证据理论 logistic回归基本信度分配函数团树传播算法证据网络信息融合

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

GPU加速的贝叶斯网络精确推理方法研究

引用

计算机技术与发展 2014年第10期24卷 1-5,11页

作者：肖旭慕德俊张慧翔陈春雷西北工业大学自动化学院陕西西安710072

对于复杂输入的贝叶斯网络,精确推理时间较长。文中针对贝叶斯网络精确推理中的团树传播算法,提出了一种基于CPU-GPU异构计算平台的并行化方法。首先研究团节点间信念势更新方式,提出了节点级并行化方法加速更新过程;其次,提出了利用计... 详细信息

对于复杂输入的贝叶斯网络,精确推理时间较长。文中针对贝叶斯网络精确推理中的团树传播算法,提出了一种基于CPU-GPU异构计算平台的并行化方法。首先研究团节点间信念势更新方式,提出了节点级并行化方法加速更新过程;其次,提出了利用计算复杂度的优先级队列方法,通过拓扑级并行化加速全局推理过程;最后,通过输入不同团树结构—线性结构、两分支二叉树结构和完全二叉树结构验证算法加速效果。实验结果表明,节点级并行化方法对线性结构有明显加速效果,拓扑级并行化对两分支二叉树和满二叉树结构有明显加速效果。

关键词：贝叶斯网络团树传播算法 GPU加速并行化信念传播

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：