均匀分布参数最短区间估计的比较研究

在取先验分布为共轭分布的条件下, 用贝叶斯统计方法给出均匀分布参数的最短可信区间,并通过对超参数的讨论,与经典统计方法得到的最短置信区间进行了比较研究,得出这类贝叶斯可信区间都优于经典统计里的最短置信区间的结论.     

基于贝叶斯网络的内河船舶碰撞人的失误分析

为分析对船舶航行安全有显著影响的人的因素,引入SwainGuttmann模型和贝叶斯网络分析内河船舶碰撞事故。依据SwainGuttmann模型的信息处理过程(感知、决策和行动)梳理内河船舶碰撞形成机理。利用领域专家知识和小样本量数据学习法构建贝叶斯网络,计算网络节点间的条件概率。利用贝叶斯网络的不确定性知识推理方法,得出影响船舶航行安全的关键人的因素。该结果与真实事故案例统计结果相吻合,这说明SwainGuttmann模型和贝叶斯网络适用于对内河船舶航行安全的综合分析。     

自由分布下顺序统计量的函数的概率分布

研究了自由分布(连续性)条件下顺序统计量函数的分布问题,首先证明单个顺序统计量函数的分布服从贝塔分布和多个顺序统计量函数的联合分布与U(0,1)上对应顺序统计量的联合分布相同;其次证明两个顺序统计量函数之差也服从贝塔分布及其协方差阵的表达形式;最后给出了顺序统计量函数的条件分布的一些相关结果和推论。     

基于多模块贝叶斯网络的恐怖袭击威胁评估

通过考察恐怖袭击事件可能造成的后果, 针对恐怖袭击事件评估信息的多样性、不确定性及模糊性, 提出用贝叶斯网络方法对恐怖袭击威胁进行评估, 从而为反恐决策者提供决策支持, 以减少恐怖袭击所造成的影响.针对恐怖袭击事件的复杂性, 提出多模块贝叶斯网络的恐怖袭击威胁评估模型, 并对多模块贝叶斯网络的结构学习、参数学习和推理进行研究, 提出多模块贝叶斯网络的推理算法.最后, 给出恐怖袭击威胁度的计算方法, 并对多模块贝叶斯网络的威胁评估模型进行实例分析.实例表明, 基于多模块贝叶斯网络的恐怖袭击威胁评估模型, 能有效评估恐怖袭击事件的威胁程度.     

一种快速有效的相似视频检索方法

提出了一种新的相似视频快速检索方法.根据视频的时空分布统计得到图像特征码和视频单元,通过统计视频单元数量度量视频相似性.为了适应可扩展计算的需要,提出了基于聚类索引表的检索方法.通过对大规模数据库的查询测试证明该相似性检索算法快速有效.     

运用贝叶斯方法过滤垃圾邮件

本文简单介绍了贝叶斯算法,以及如何运用贝叶斯方法过滤垃圾邮件,并对两种反垃圾邮件的方法——贝叶斯过滤和关键字检测,进行了比较     

基于贝叶斯的垃圾邮件过滤优化算法

电子邮件是最常用的网络应用之一,已经成为网络交流沟通的重要途径.基于内容的垃圾邮件过滤技术是Internet安全技术研究的一个重点问题.通过垃圾邮件内容过滤中常用方法的比较,得出朴素贝叶斯在性能上优于其它过滤方法.通过对朴素贝叶斯算法进行改进,进一步提高过滤性能.     

贝叶斯网络在柴油机动力装置故障诊断中的应用

试图将贝叶斯网络应用于柴油机动力装置的故障诊断中,采用贝叶斯网络故障诊断模型,理论上可以表示更加复杂的系统,从而改善诊断结果,并按最优原则充分利用观测信息,进行专家知识积累.     

遥测降雨异常值的三步抗差统计探测

由于遥测降雨系统自身的原因,遥测降雨资料中常有异常值的出现.充分利用降雨分布特征以及抗差统计理论,提出一种三步抗差统计方法探测遥测降雨资料中的异常值.本方法采用Tukey fence统计方法抵御异常值的干扰,用三步的形式以适应降雨资料的分布特征.对面平均降雨量进行的分组,进一步提高方法的探测效率.数据证明,新方法的探测效果较好,且符合水文预报要求.     

基于MCMC方法优化的港口交通系统风险仿真

为获得较为准确的港口交通系统风险分布,提高港口风险管理能力,在港口交通风险定量化评估的基础上,得出交通事故率和事故后果的贝叶斯概率统计,构建基于马尔可夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)方法的港口交通系统风险仿真模型.利用WinBUGS软件,通过MCMC方法对该模型进行参数推断和优化;并在此基础上对港口交通系统风险进行仿真实验,得出风险度分布曲线.实例表明,优化后的仿真模型能更好地反映港口交通系统风险的趋势,为港口安全管理决策提供支持.