基于贝叶斯网络模型的交通状态预测

Fault Tree Analysis Based on Bayesian Network

一个将OWL本体直接转换成贝叶斯网络的原型系统

本文介绍了贝叶斯定理和贝叶斯网络的基本概念，提出可以利用贝叶斯网络表示和处理智能信息系统中的不确定性，讨论了贝叶斯网络的推理方法，并给出一个示范性 的例子，阐述字使用贝叶斯网络进行不确定推理的过程。

基于动态贝叶斯的基因调控网络构建，适合本科毕业生找到写论文思路

态势评估与威胁估计的关键是充分利用较低层 次的信息融合数据，在较高层次上对战场态势和威胁 目标进行评估。战场态势评估重在对敌行为模式的表 示，而威胁估计重在根据敌方的破坏能力、机动能力 和行动意图，综

针对电网故障诊断中存在的信息具有不确定性的问题,依据元件故障、保护动作和断路器跳闸之间的内在逻辑关系,由Noisy-Or和Noisy-And节点组成贝叶斯网络和采用类似训练多层前馈神经网络的误差反传算

论文讲述贝叶斯时间序列预测模型及其应用研究

介绍了贝叶斯潜在动态因子的模型估计方法，写出了参数和因子的具体后验分布以及吉布斯抽样的原理。

BayesianNonparametric,非参数贝叶斯模型

使用Matlab实现，包括一维特征最小错误率bayes分类器；二维特征最小错误率bayes分类器；二维特征最小风险bayes分类器以及使用的数据集合。