检索结果-内蒙古大学图书馆

中国卫生统计 2024年第2期41卷 162-166,174页

作者：崔宇宋伟梅任浩王旭春乔宇超赵执扬任家辉仇丽霞山西医科大学卫生统计教研室 030001

目的建立血尿酸与相关代谢性指标的连续型和离散型贝叶斯网络模型,探寻血尿酸的影响因素,并比较两种网络结果的特点和优劣。方法利用山西省2015年慢性病监测的血尿酸及其代谢性疾病的特征指标共4646例,采用(improved partial-correlatio... 详细信息

目的建立血尿酸与相关代谢性指标的连续型和离散型贝叶斯网络模型,探寻血尿酸的影响因素,并比较两种网络结果的特点和优劣。方法利用山西省2015年慢性病监测的血尿酸及其代谢性疾病的特征指标共4646例,采用(improved partial-correlation-based,IPCB)算法建立血尿酸的连续型贝叶斯网络,同时将上述指标离散化,采用(max-min hill-climbing,MMHC)建立高尿酸的离散贝叶斯网络。结果离散贝叶斯网络发现14条边,其中甘油三酯和舒张压异常与高尿酸直接关系,导致高尿酸的发生;年龄为间接因素;而连续贝叶斯网络共包含24条有向边,年龄、TG、LDL、HDL、SP、DP与尿酸水平直接相关,随着年龄、TG、LDL的增大和HDL的降低,尿酸水平升高,而尿酸水平升高又导致SP、DP升高;TC与尿酸间接相关。结论两种网络模型适应的资料类型不同,但连续型贝叶斯网络发现的直接相关因素更多,整体解释度更好。

关键词：连续型贝叶斯网络 IPCB算法血尿酸代谢性指标相关因素

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基于Pair-Copula贝叶斯网络模型的金融危机传播效应研究

引用

统计与信息论坛 2014年第12期29卷 29-35页

作者：杜子平李丽娜天津科技大学经济与管理学院天津300222

为克服传统Copula函数建模的复杂性,采用Pair-Copula贝叶斯网络方法,将Copula函数与贝叶斯网络的优势相结合,有效降低了高维Copula函数参数估计的复杂程度,解决了连续型贝叶斯网络非正态下边际分布难以控制的问题,有利于捕捉网络结点间... 详细信息

为克服传统Copula函数建模的复杂性,采用Pair-Copula贝叶斯网络方法,将Copula函数与贝叶斯网络的优势相结合,有效降低了高维Copula函数参数估计的复杂程度,解决了连续型贝叶斯网络非正态下边际分布难以控制的问题,有利于捕捉网络结点间的非对称相依结构,从而构建了国际8个代表性股票市场在次贷危机爆发前、中、后各个时期的概率网络模型,对危机在主要国际市场上的传播效应问题及传播路径识别问题进行实证研究。研究结果表明:金融危机在国际金融市场上具有明显的区域性传播特征;香港市场在金融危机发生前后一直都是亚洲市场的连接枢纽,是风险防范的关键节点;危机发生后欧洲市场与亚洲市场间的紧密程度加强;金融危机减缓了全球一体化的进程,但经济全球化的趋势势不可挡。

关键词：连续型贝叶斯网络金融危机传播路径

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结合贝叶斯网络的结构损伤识别

结合贝叶斯网络的结构损伤识别

引用

作者：王璐福州大学

学位级别：硕士

传统损伤识别方法在土木结构实际应用过程中容易遇到测试数据不完备、不确定性因素、实时性差等问题,导致识别效果不佳。为此,本文采用属于人工智能领域的贝叶斯网络(Bayesian Networks,BN),结合结构静力测试数据,提出了三种损伤识别方... 详细信息

传统损伤识别方法在土木结构实际应用过程中容易遇到测试数据不完备、不确定性因素、实时性差等问题,导致识别效果不佳。为此,本文采用属于人工智能领域的贝叶斯网络(Bayesian Networks,BN),结合结构静力测试数据,提出了三种损伤识别方法,对应离散型BN、连续型BN(Continuous Bayesian Networks,CBN)和动态BN(Dynamic Bayesian Networks,DBN)的三种网络形式的应用,以网络节点变量定义、拓扑定义、参数学习、网络推理和损伤识别为应用流程,实现对空间桁架结构和斜拉桥的损伤识别。主要研究内容和成果如下: 首先,提出了结合离散型BN的损伤定位方法。先以构件为离散BN节点,通过确定构件的损伤敏感性参数定义节点变量;接着为避免网络拓扑存在冗余有向弧,分别采用力学分析和经典K2算法的方式,定义了不同复杂度土木结构的离散型BN拓扑;进而考虑构件参数不确定性,采用蒙特卡洛抽样结合有限元分析的方式获取节点间条件概率表的学习样本,完成离散型BN参数学习过程;然后以部分构件观测数据为证据,输入离散型BN,推理其他构件的状态概率;最终基于概率关系模式原理提出了区间概率中值公式,作为损伤定位的判断依据。空间桁架和斜拉桥算例表明,杆件应变能密度和拉索内力变化特性具有较好的损伤敏感性;力学分析和K2算法分别适用于桁架和拉索体系,与内力分布特性规律复杂度相关;观测证据越多,推理准确度越高,损伤定位越准确。其次,为进一步识别构件的损伤程度,提出了结合CBN的损伤识别方法。此时以连续性变量定义网络节点,通过前述离散型BN方法定义CBN拓扑;同时为提高CBN推理能力,采用蒙特卡洛抽样与有限元分析相结合的方法以获取完备的数值样本,完成参数学习;然后以部分构件观测数据为证据输入CBN,推理其他构件概率密度函数;最终基于力学分析,提出推理函数均值与构件刚度关系式,以此估计构件损伤程度。空间桁架和斜拉桥算例表明:完备数据的参数样本有利于提高CBN推理能力,推理精度与观测节点的选取和数量相关,观测证据越多,推理准确度越高。最后,为模拟损伤随时间演化过程,提出了结合DBN的损伤识别方法。先将不同时间段设为时间片,每时间片下网络为离散型BN,每两个相邻时间片间通过转移网联系,形成DBN。具体上,DBN节点变量和拓扑定义上与前述离散型BN相同,但考虑了结构时序损伤及力学特性,提出了双区状态划分公式,完成DBN参数学习;最终根据观测节点最值选取时间片,推理该时间片内其他构件的状态概率,再根据区间概率中值公式判断损伤。斜拉桥算例表明:DBN能够解决斜拉索损伤演化下的识别问题,可以预测内力重分布下的损伤工况,损伤程度越大时推理精度越高。

关键词：结构损伤识别离散型贝叶斯网络连续型贝叶斯网络动态贝叶斯网络空间桁架斜拉桥

来源：评论

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结合贝叶斯网络的桁架结构安全评估

结合贝叶斯网络的桁架结构安全评估

引用

第九届全国结构抗振控制与健康监测学术会议

作者：方圣恩谭佳丽福州大学土木工程学院福州大学土木工程防震减灾信息化国家地方联合工程研究中心

如何根据监测数据实现安全评估是结构健康监测的核心问题,而实测数据往往包含不确定性和不完备性,给准确评估造成很大困难。为此,笔者以工程中常见的桁架结构为例,提出一套结合贝叶斯网络(Bayesian Network,BN)的结构安全评估方法和流程... 详细信息

如何根据监测数据实现安全评估是结构健康监测的核心问题,而实测数据往往包含不确定性和不完备性,给准确评估造成很大困难。为此,笔者以工程中常见的桁架结构为例,提出一套结合贝叶斯网络(Bayesian Network,BN)的结构安全评估方法和流程,包括嵌套离散型BN和连续型BN两种。在嵌套离散型BN的应用上,首先定义桁架杆件和体系为BN的节点,杆件节点变量包括弹性、塑性和破坏三种状态,体系节点变量包含安全和失效两种状态;然后根据力学分析计算杆件危险序列,以此定义构件层次BN拓扑,进而考虑体系节点形成体系层次BN拓扑和嵌套;最后通过参数学习得到节点间的条件概率表,完成嵌套离散型BN的构建。在连续型BN的应用上,首先定义杆件节点、体系节点和外荷载节点为服从高斯分布的连续型变量;然后同样根据杆件危险序列定义BN拓扑;接着提出结合监测数据的BN筛选匹配法,通过选取最优BN来提高多荷载水平下的网络适应性;最后通过参数学习得到节点间的条件概率分布,完成连续型BN的构建。所提出方法经由试验平面桁架和三维上承式桁架模型验证,发现:以单根或部分杆件的观测状态作为证据输入离散型BN,可以准确推理其他杆件的状态概率及桁架体系的破坏概率,且可得到桁架体系的关键失效路径;以单根或部分杆件的轴应力及外荷载值为证据输入连续型BN,可以准确推理得到其他杆件的应力和体系的破坏概率,进而评估桁架体系的安全性。

关键词：结构安全评估离散型贝叶斯网络连续型贝叶斯网络杆件危险序列贝叶斯网络筛选匹配

来源：评论

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