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对空战态势评估中需要考虑的因素进行了分析,建立了基于高斯云贝叶斯网络的空战态势评估模型,并利用高斯云贝叶斯网络的推理方法进行了仿真计算。仿真结果表明,该方法可以给出敌机的态势评估值以及以概率的方式给出
根据跳频频率序列具有混沌特性,在相空间重构理论基础上提出一种用于跳频频率序列预测的贝叶斯网络模型。该模型将重构后的整个相空间作为先验数据信息,进而通过学习贝叶斯网络并利用贝叶斯网络推理算法达到对跳频频
分析了贝叶斯分类器家族中有代表性的分类器;给出变量之间预测能力的概念及估计方法,在此基础上建立了基于变量间预测能力的贝叶斯网络分类器结构学习方法,并使用UCI数据进行分类实验。实验结果显示,该方法能够
贝叶斯网络的道德图是一种马尔可夫网络,是进行随机变量之间依赖关系分析、推理及预测的有力工具。基于道德图和贝叶斯网络间的密切联系,提出了一种基于贝叶斯网络理论进行道德图学习的方法。实验表明该方法能够显著
贝叶斯网络是目前人工智能中不确定知识与推理中最有效的理论模型之一。提出一种基于动态贝叶斯网络模型理论的水文预报方法。在综合考虑降雨径流成因的基础上,利用领域专家知识构建网络模型,在已有降雨、流量数据的
随着信息技术和网络的迅猛发展,支付业务、技术及工具不断创新,移动支付的发展在逐渐加快。移动支付给人们生活带来方便和快捷的同时,也存在着较高的潜在风险,容易遭受非法入侵和恶意攻击。就移动支付风险的分析及
从数据中学习贝叶斯网络结构是一个NP-hard问题,提高网络结构学习算法精度是研究的重难点。基于Pearl的因果理论,提出了一种贝叶斯网络结构学习方法,提升了现有算法的准确率。利用改进的Pearl因果
为科学评估列车运行控制系统内各危险导致的事故风险,用贝叶斯网络描述危险、风险和事故后果间的因果关系。通过识别系统中的潜在危险、危险导致事故的发生率和严重程度,结合贝叶斯网络处理不完备数据的优势,建立基
论文研究-基于贝叶斯网络的不确定环境下多属性决策方法.pdf,
为消除朴素贝叶斯分类时的零概率以及过度拟合问题,分析了各种概率平滑方法,给出了基于M估计的多关系朴素贝叶斯分类方法(MRNBC-M)和基于Laplace估计的多关系朴素贝叶斯分类方法(MRNBC-L)
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