简介：摘 要：全概率公式与贝叶斯公式是概率论中两个重要的公式,在实际中有广泛的应用.本文对“全概率公式及贝叶斯公式”进行仔细分析,用例子说明了它们的用法.另外在推广方面,给出了给出了事件发生概率的矩阵表达式.

简介：基于贝叶斯方法,提出了一个失事飞机的发现概率模型,利用飞机失联前后的信息数据,给出了目标搜索区域的确定方法以及失事飞机在目标搜索区域的初始概率分布,得到发现概率的计算公式。以发现概率为目标,构造了一个求解最优搜寻策略的Max-Max化规划模型,模型可以动态地对坠机点的概率分布进行更新,使下一步搜寻任务得到及时的修正和调整。考虑到洋流对坠机点的影响,本文还提出了一个关于基点先验概率分布的重构策略。此外,对任务搜索区域最优路径的选取问题做了进一步探讨,给出了一个任务搜索区域上搜寻路径的选取方法。

简介：从原著入手往往可以发现作者的本意,对托马斯贝叶斯思想的解读也不例外.作为向经验学习的一种规范性理论,贝叶斯关注的是逆推理问题.从贝叶斯的基本概念——概率的两个定义入手,结合Shafer的对该问题的论述,重新解读贝叶斯对概率原理的证明尝试.不管选择实施的机会变化中什么样的事件,然而贝叶斯构建的一次偶然事件B的持续出现将产生无限的增益.

简介：目前沪深股市相关结构的Copula模型选择差异很大,并没有形成统一的认识。在指出现有Copula检验要受到模型参数估计影响后,引入了贝叶斯估计方法将模型参数估计与拟合优度检验有效的分开。接着,沪深股市相关性的贝叶斯实证结果发现两市相关结构Copula模型具有时变特征,势必导致当前研究结果的不一致;同时也反映了Copula对样本区间选择有很强的依赖性。

简介：针对机枪枪管初速衰减的建模及寿命预测问题,运用贝叶斯推断方法对最小二乘支持向量机(LSSVM)的正则化参数、核函数参数进行优化选择,提出一种基于贝叶斯推断LSSVM的机枪枪管初速衰减建模方法,应用机枪枪管初速衰减试验数据,建立了以环境温度、射击间隔时间、累计射弹量为输入,相对初速为输出的贝叶斯LSSVM机枪枪管初速衰减模型,并与交叉验证的LSSVM及BP神经网络模型进行比较。研究结果表明,基于贝叶斯推断的LSSVM建立的预测模型明显优于上述两种方法,验证了基于贝叶斯推断的LSSVM方法对以初速下降量枪管的寿命评价的有效性。

简介：摘要：针对大跨悬索桥的模态阻尼的风速依赖特性还未被深入探究的问题，以某悬索桥健康监测系统获取的加劲梁加速度时程序列为分析对象，采用环境激励法(Natural Excitation Technique, NExT)和贝叶斯快速傅里叶算法方法(Fast Fourier Transform)相结合的方法，识别了某悬索桥在3组风速下的模态频率和模态阻尼比，重点分析了结构模态阻尼比的风速依赖特征、概型分布及其置信区间，探讨了大跨悬索桥模态阻尼随风速的变化规律。

简介：摘要：贝叶斯网络算法是一种重要的概率推理方法，可用于数据建模和决策制定。在金融领域中，组合投资决策是一项复杂的任务，需要考虑多方面因素，如经济环境、行业状况和公司财务状况等。为了解决这个问题，本文通过探究基于贝叶斯网络的组合投资决策模型，以便提供一种有效的分析方法和决策工具，为投资者提供更可靠的决策支持。

简介：未来战争中指挥信息系统将会遭受复杂多变的赛博攻击,现有方法无法准确评估赛博攻击对任务执行造成的影响程度,提出了一种基于贝叶斯网络的核心任务多因子影响估计方法。首先,根据系统内部调用关系,建立了系统对象依赖图,捕获攻击影响传播到其他对象的途径;然后,在系统对象依赖图基础上,构建了任务—任务功能—资源(MTA)映射关系,将赛博攻击影响与任务进行关联;最后,通过采集赛博攻击情况下的资源监测数据,利用贝叶斯网络进行任务影响估计,从而评估赛博攻击对任务造成影响的概率,为指挥员决策提供可靠依据。

简介：摘要：本文利用基于朴素贝叶斯算法进行了文本分类研究，选择词频-逆文档频率方法生成特征向量表示文本特征，选择国际通用数据集，基于朴素贝叶斯分类算法进行了实验，并与SVM的分类效果进行了对比分析。结果显示，该算法分类效果及效率较好。

简介：本文采用两个贝叶斯推理问题和一个数字运算能力量表对102个大学生进行了调查，结果表明：（1）数字运算能力对贝叶斯推理有影响，具体表现为高数字运算能力被试比低数字运算能力被试的贝叶斯推理成绩要好；（2）自然频数袁征对贝叶斯推理的影响是有条件的，只有高数字运算能力被试才出现自然频数表征促进效应，而低数字运算能力被试并没有出现自然频数表征促进效应。这可能表明，即使是对自然频数的理解和操纵也需要一定程度的数字运算能力，而且自然频数表征促进效应并没有以前认为的那么普遍。

简介：摘要贝叶斯分类便是统计分类学习中的一种，而朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类学习中的一种。朴素贝叶斯分类的应用有很多，其在文本分来方面有这重要的地位。本文着重分析的应用便是朴素贝叶斯分类在垃圾邮件方面的步骤过程。在垃圾邮件分类的实例中，先对待分类邮件内容进行拆解，拆成一个一个词，再设定两个类，分别为正常邮件和垃圾邮件，通过贝叶斯公式得出每一个词即每个属性在两个类条件下的概率，由于属性的独立性，求出待分类邮件在两个类条件下概率，比较概率的大小即可确定该邮件的类别。

简介：本文系统地分析了平稳AR(1)时间序列模型的条件似然函数,并根据似然函数的统计结构构造了模型参数的共轭先验分布,研究了截断正态-逆Gamma共轭先验下模型的贝叶斯推断理论,包括参数的后验分布函数、二次损失函数下的贝叶斯估计及一步超前预报分析,最后采用一个仿真时间序列研究了先验分布参数对后验分布的影响。

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简介：利用动态朴素贝叶斯分类器对我国的通货膨胀风险进行了预测，并在此基础上计算了不同风险因素对通货膨胀风险等级的影响程度，结果表明，动态朴素贝叶斯分类器方法能够较好地预测和分析通货膨胀风险。利用我国实际经济数据进行模拟预测，结果显示在88．24％的可信度下，我国2012年第二季度的通货膨胀风险等级为2级，通货膨胀率预测值约为3．8％。通过分别使用包含和不包含企业家信心指数的动态朴素贝叶斯分类器进行预测，结果发现考虑了企业家信心指数的分类器大约能将预测准确率提高5％，这说明对通货膨胀风险等级预测有必要考虑经济主体的预期因素。通过计算6个指标对通货膨胀风险等级的影响程度，发现货币供应和产出缺口仍是解释我国通货膨胀风险的两个主要因素。

简介：RSS是一种基于RDF／XML描述的全新的互联网信息获取方式。但目前，RSS文档的分类完全依赖于预先设定，对于适应用户多变的需求存在着明显的不足。朴素贝叶斯分类器是解决自然语言文本文档分类问题的最有效的方法之一。通过构造朴素贝叶斯学习器，用户可以构造出符合自己要求的RSS分类结构。实验结果表明，这种基于朴素贝叶斯方法的分类器。可以很好地实现对RSS文档的自动分类。

简介：从20世纪90年代中期开始,体系结构研究和应用受到各国军方关注。体系结构工具是体系结构研究和应用中的关键技术。对体系结构工具进行评估是一个全新的领域。文章探讨了体系结构工具评估的问题,构建了初步的工具评估指标体系,提出了一个应用贝叶斯网络模型构建的工具评估的概率模型,并基于开源软件包BNT开发了评估模型的matlab程序,对三种体系结构工具进行了评估。

简介：摘要针对深基坑工程施工风险因素的不确定性，本文以贝叶斯网络图法为基础对深基坑施工阶段进行安全风险分析，以沈阳市某深基坑为工程依托，搜集深基坑施工过程中可能出现的风险因素，并结合实际工程情况得出风险因素先验概率建立贝叶斯网络图模型的参数条件，通过正向推理贝叶斯网络图模型进行运算分析。分析计算结果表明该深基坑总体的风险发生可能性等级为III级，并为进一步的风险控制提供理论基础和建议。

简介：贝叶斯统计被很多人认为是唯一精确的统计方法,在各个领域都有所运用。随着我国对于经济发展的要求越来越高,金融市场更加的繁荣了,需求也有所提高。虽然我国目前金融市场的运行良好,但是问题并不是突然出现的,往往在繁华的背后就会埋下风险的种子。本文基于贝叶斯的统计方法对于金融市场的风险进行分析,使有关部门能够更加深入的了解金融市场运行,进行全程的把控,防止金融市场风险的演变,造成我国经济运行的混乱。

简介：摘要：随着互联网技术的高速发展，Web应用已成为信息交换的重要平台。然而，Web安全问题也随之凸显，尤其是恶意流量的检测成为了网络安全领域的一大挑战。恶意流量不仅威胁用户隐私安全，也给企业带来了巨大的经济损失。贝叶斯算法以其概率理论为基础，通过学习历史数据更新检测模型，表现出对新型恶意流量的良好适应性和较高的检测准确率。本文旨在探讨基于贝叶斯算法的Web恶意流量检测方法，验证了该方法在实际应用中的有效性和可行性。

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